feat: calibration helper scripts + DANIILIDIS solver default + dual-robot README

- scripts/: explore_and_calibrate.py (probe envelope from actual + random sampling),
  extend_calibration.py (loop fino a n_used >= TARGET_GOOD), repeatability.py
  (diagnostica bias vs noise sul marker-finder)
- config.yaml: calibration.method TSAI → DANIILIDIS (sweep su 49 sample H1 sx
  mostra 4× meno residuo di TSAI per via del bias intrinsics-dipendente di
  marker-finder)
- README: dual-robot G1/H1, scripts dir, caveat noti (wrist passthrough,
  marker-finder intrinsics floor, H1 4 DoF, /api/arms/go_neutral non proxato)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -2,21 +2,24 @@
 
 Microservizio Python (FastAPI) che orchestra:
 
-1. **Calibrazione hand-eye** (eye-to-hand) tra la **Nuwa depth camera** (montata in alto,
-   a sinistra del robot) e la **base del G1**, usando un **ArUco sul polso destro**.
+1. **Calibrazione hand-eye** (eye-to-hand) tra la **Nuwa depth camera** (fissa) e la
+   **base del robot**, usando un **ArUco sul polso**. Supporta **G1** e **H1**.
 2. **Riconoscimento oggetto** via YOLO server + point cloud Nuwa.
-3. **Pianificazione presa**: asse dell'oggetto (PCA) + posa polso per il G1.
+3. **Pianificazione presa**: asse dell'oggetto (PCA) + posa polso per il robot attivo.
 
 ## Microservizi usati
 
-| Servizio      | URL (default)             | Scopo                               |
-|---------------|---------------------------|-------------------------------------|
-| Nuwa-HP60C    | http://localhost:8877     | RGB, depth, point cloud, intrinsics |
-| Marker-finder | http://localhost:8082     | Detection 2D ArUco (corners)        |
-| YOLO Server   | http://localhost:8879     | Bbox oggetto da prendere            |
-| G1 API Server | http://localhost:8765     | Controllo polso/mano (dry-run se down) |
+| Servizio          | URL (default)         | Scopo                                              |
+|-------------------|-----------------------|----------------------------------------------------|
+| Nuwa-HP60C        | http://localhost:8877 | RGB, depth, point cloud, intrinsics                |
+| Marker-finder     | http://localhost:8082 | Detection 2D ArUco (corners + pose)                |
+| YOLO Server       | http://localhost:8879 | Bbox oggetto da prendere                           |
+| G1 API Server     | http://localhost:8765 | Controllo polso/mano G1 (dry-run se down)          |
+| H1 API Server     | http://localhost:8767 | Controllo polso/mano H1 (network host, 4 DoF)      |
 
-Il servizio **presa-mano** espone GUI + API su **http://localhost:8890**.
+Il servizio **presa-mano** espone GUI + API su **http://localhost:8890**. Il robot attivo
+è scelto da `config.yaml > robot.active` (`g1` | `h1`); l'orchestrator fa routing
+automatico verso il bridge corrispondente.
 
 ## Quick start
 
@@ -29,13 +32,50 @@ docker compose up -d presa-mano
 
 Tre tab:
 
-- **Calibrazione**: muovi il polso in varie pose, premi *Acquisisci sample* per ognuna,
-  poi *Risolvi*. Salva `data/calibration.yaml`.
-- **Grasp**: rileva oggetto, visualizza bbox + asse, esegui (con toggle dry-run).
+- **Calibrazione**: muovi il polso in varie pose, *Acquisisci sample*, poi *Risolvi*.
+  Salva `data/calibration_<side>.yaml`.
+- **Grasp**: rileva oggetto, visualizza bbox + asse, esegui (toggle dry-run).
 - **Movimento EE**: lettura pose correnti, invio pose assolute/relative, apri/chiudi mano,
   emergency stop.
 
+## Calibrazione automatica via script
+
+In `scripts/`:
+
+| Script                     | Cosa fa                                                                  |
+|----------------------------|--------------------------------------------------------------------------|
+| `explore_and_calibrate.py` | Probe assiale dell'envelope di visibilità tag → workspace JSON + PNG → N sample random nel workspace → solve. |
+| `extend_calibration.py`    | Estende la calibrazione esistente fino a `n_used >= TARGET_GOOD` (default 30). Riusa il workspace, NON cancella i sample. |
+| `repeatability.py`         | N detection consecutive a polso fermo per misurare σ del marker-finder (diagnostica bias vs noise). |
+
+Tutti producono file in `data/`: `workspace_<side>.json`, `workspace_<side>.png`,
+`samples_<side>.json`, `calibration_<side>.yaml`.
+
 ## Configurazione
 
-`config.yaml` contiene i default; l'API espone `GET/PUT /api/config` per override runtime
-(es. cambiare ID/size ArUco dalla GUI).
+`config.yaml` contiene i default; l'API espone `GET/PUT /api/config` per override
+runtime (es. cambiare ID/size ArUco, robot attivo, side di default).
+
+Default rilevanti:
+
+- `calibration.method: DANIILIDIS` — sui dati H1+Nuwa con bias intrinsics di
+  marker-finder, DANIILIDIS dà ~4× meno residuo di TSAI (default OpenCV).
+- `robot.active: h1` / `robot.wrist_side: right`.
+
+## Caveat noti
+
+- **Wrist passthrough**: i campi `speed_mm_s` e `traj_step_mm` non sono nello schema
+  di `/api/wrist/{absolute,relative}`. Per move "precisi" (closed-loop, slow,
+  waypoint fitti) bisogna chiamare direttamente il bridge robot, es.
+  `POST http://localhost:8767/wrist/absolute` su H1.
+- **Marker-finder intrinsics**: il sibling service usa intrinsics D435i bakeate che
+  non corrispondono alla Nuwa → bias sistematico in `T_cam_marker`. È il floor del
+  residuo hand-eye (~14 mm su H1+Nuwa). Per scendere serve ricalibrare quel servizio.
+- **H1 4 DoF**: nessun polso articolato. Si comanda solo posizione; l'orientamento
+  del polso è output dell'IK e drifta con la posa (fino a ~30° su Y ai bordi
+  dell'envelope). I solver hand-eye risentono della scarsa diversità rotazionale.
+- **`/api/arms/go_neutral`**: il proxy nell'orchestrator non è montato (404). Per
+  riportare le braccia H1 a home: `POST http://localhost:8767/arms/go_neutral` diretto.
+
+Vedi `CLAUDE.md` per i dettagli di architettura e per le frame conventions
+(Nuwa native vs OpenCV vs Nuwa ROI).