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>

pyproject.toml

@@ -0,0 +1,22 @@
+[project]
+name = "presa-mano"
+version = "0.1.0"
+description = "Hand-eye calibration (ArUco on wrist) + object grasping pipeline for Unitree G1 with Nuwa depth camera"
+requires-python = ">=3.10"
+dependencies = [
+    "fastapi>=0.110.0",
+    "uvicorn[standard]>=0.27.0",
+    "httpx>=0.27.0",
+    "numpy>=1.24.0",
+    "opencv-contrib-python-headless>=4.9.0.80",
+    "pyyaml>=6.0",
+    "pydantic>=2.5.0",
+    "python-multipart>=0.0.9",
+]
+
+[build-system]
+requires = ["hatchling"]
+build-backend = "hatchling.build"
+
+[tool.hatch.build.targets.wheel]
+packages = ["src/presa_mano"]