feat: initial commit — orchestratore presa-mano con AI assistant + dual-robot

Pipeline completa per calibrazione hand-eye e grasp planning su robot
Unitree G1/H1 con camera depth Nuwa-HP60C. Esposta come FastAPI + GUI vanilla
JS, con assistente AI (OpenRouter + tool calling curato) per pilotare il
sistema in linguaggio naturale.

Architettura:
- FastAPI orchestrator (porta da .env, default 8890) che coordina 4
  microservizi upstream: Nuwa-HP60C, marker-finder, YOLO, robot bridge.
- Dual-robot: services.g1 e services.h1 in config.yaml; switchabili a
  runtime via PUT /api/home/robot.
- Calibrazione hand-eye eye-to-hand split per-side (right/left).
- Marker pose: marker-finder riceve gli intrinseci RGB della Nuwa al boot,
  PnP server-side con quei dati. Nessun re-PnP locale richiesto.
- Depth-to-RGB: registrazione iterativa IR↔RGB per back-projection 3D
  corretta (Nuwa /api/measure usa coords IR; il nostro /api/perception/
  measure_rgb prende pixel RGB e ritorna 3D nel frame RGB OpenCV).
- Correzione affine sul depth bias (calibrabile via marker come
  ground-truth) — riduce errore Z da ~6% a ~1.5% nei test.
- AI assistant: 16 tool curati (move_wrist_*, hand_action, get_marker[_3d],
  detect_object, calibration_*, set_active_robot…), system prompt
  dinamico che riflette robot attivo + marker config + addendum
  customizzabile da GUI. Temperature di default 0.1 per evitare invenzioni.

GUI (7 tab):
- Home: stato comunicazione device + selettore robot attivo G1/H1
- Assistente AI: chat con OpenRouter, history persistita lato browser,
  task riutilizzabili (prompt salvati), trace tool calls
- Impostazioni AI: modello da combo curata, temperature, max iterations,
  prompt addendum, anteprima system prompt
- Calibrazione, Auto-Calibrazione, TrovaUtensile, Servo Visuale, Vista 3D,
  Movimento EE — invariate dalle versioni precedenti

Setup:
- Variabili in presa-mano/.env (template in .env.example)
- OPENROUTER_API_KEY richiesta solo per il tab Assistente AI
- PRESA_MANO_PORT configurabile

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

README.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# presa-mano
+
+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**.
+2. **Riconoscimento oggetto** via YOLO server + point cloud Nuwa.
+3. **Pianificazione presa**: asse dell'oggetto (PCA) + posa polso per il G1.
+
+## 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) |
+
+Il servizio **presa-mano** espone GUI + API su **http://localhost:8890**.
+
+## Quick start
+
+```bash
+docker compose up -d presa-mano
+# Apri http://localhost:8890
+```
+
+## GUI
+
+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).
+- **Movimento EE**: lettura pose correnti, invio pose assolute/relative, apri/chiudi mano,
+  emergency stop.
+
+## Configurazione
+
+`config.yaml` contiene i default; l'API espone `GET/PUT /api/config` per override runtime
+(es. cambiare ID/size ArUco dalla GUI).