Tre miglioramenti al move-toward dopo il primo uso live:
1. checkbox "force" accanto a "Muovi": bypassa max_step_m quando
l'utente sa che il delta richiesto e' grande ma corretto (es. primo
avvicinamento all'oggetto).
2. camera_offset_wrist_mm: il modello assumeva camera e TCP coincidenti
(sole sign flips). La camera Nuwa e' invece montata con traslazione
costante rispetto al polso. La formula diventa:
delta_wrist = sign * (centroid_cam - offset_cam) + t_wrist_cam
Esposto in config (default 0,0,0), GUI (3 input "Camera rispetto a
polso (mm)") e in /state. Il termine compensa il fatto che muovere
il polso porta la camera, non il TCP, sul punto di presa.
3. filter_nearest_cluster: il centroide era media di tutti i punti
SAM21 della mask. In presenza di sfondo lontano visibile attraverso
buchi della depth del primo piano la media veniva trascinata a
metri di distanza. Ora si tiene il cluster piu' vicino:
z_near = p5(Z)
keep = punti con Z <= z_near + cluster_depth_window_m
Default window 0.20 m, configurabile. La risposta di /detect/wrist
espone n_sam21_points, n_centroid_points e z_near/z_cutoff per
diagnosi.
Aggiornata anche la persistenza: /offset accetta camera_offset_wrist_mm.
GUI: i campi Offset/Sign/CamOff rispettano "user touched" (refresh non
li cancella mentre l'utente digita).
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Tre problemi della tab Braccio DX dopo il primo rodaggio:
1. /detect/front e /detect/wrist ritornavano bbox raw dal YOLO server,
che lo manda come lista [x1,y1,x2,y2]; la GUI legge bbox.x1 e mostra
NaN. Ora il router normalizza il payload via perception/detector
._normalize, allineandosi al resto del codice. Aggiunta regressione
con payload reale del server.
2. La tab gateava su robot.active==g1 && wrist_side==right con banner
"Attiva G1 right" e POST /activate. Confonde: la selezione del
robot e' globale e non si flippa per-feature. Rimossi banner,
bottone, endpoint /activate e _guard_g1_right(); gli endpoint
operano sul polso destro del robot attivo qualunque esso sia.
3. image_size: [0,0] perche' Nuwa /api/intrinsics non include
width/height; vivono in /api/status > data.resolution. Aggiunto
NuwaClient.image_size() e usato in detect_front. Aggiornato
docstring di intrinsics() per coerenza con il payload reale.
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- Sostituisce colori hardcoded con CSS variables (--bg/--panel/--border/--dim/--warn/--ok/--danger)
- Scope .dim a #tab-right-arm per non alterare altre tab che usano la classe
- Aggiunge white-space pre-wrap a .ra-result per testi multi-riga
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The find_model response now returns plane_polygon_px (4 corners of a
30 cm square anchored at the work plane centroid, projected to RGB
pixels via the same K used for the SAM21 cloud). The GUI gains a
'Piano (viola)' checkbox that draws the polygon as a translucent
violet quad with an outline, helping the operator see whether the
plane sits where expected relative to the object.
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Adds a 4th checkbox 'Punti SAM21 (gialli)' that draws the full SAM21
segmentation (input to both the plane partition and Open3DModel) on
the RGB result canvas. The backend now returns sam21_points_px and
n_sam21 alongside the existing accepted/excluded splits.
Useful as a sanity check: visualise what was actually segmented vs
what the plane filter kept/rejected vs where the STL got placed.
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The 0.4x0.4 PlaneGeometry square was a fixed-size proxy that did not
reflect the actual ROI extent — visually misleading. Replace it with
an explicit blue point cloud of the inliers fed to fit_plane_svd, so
the user can see *exactly* which depth pixels the plane was fit on.
- Backend: fit response now returns fit_points_camera (CV frame) instead
of the (parallax-shifted) RGB pixel projection.
- Frontend: drop the purple plane mesh; new three.setFitInliers paints
the inliers in blue. The RGB overlay no longer carries blue dots.
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The fit endpoint now returns fit_points_px (the post-outlier-filter
inliers projected to RGB pixels via Nuwa's RGB intrinsics). The GUI
draws them on the same overlay as the ROI rectangle so the user can
visually verify which depth pixels were fed to fit_plane_svd.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Drop the ge=0 constraint on FitReq.offset_mm (negative values are a
documented usage: aggressive noise cull above the plane).
- HTML input min lowered to -200 to match.
- Render FastAPI 422 validation arrays as a human-readable string in the
status chip (was showing "[object Object]").
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Setting canvas.width/height clears its bitmap; the live RGB tick was
firing the img.load handler every second, wiping the ROI rectangle and
breaking the two-click flow (third click was interpreted as restart).
- Only mutate canvas size when image resolution actually changes.
- Re-paint the overlay after each load so the ROI persists.
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- Camera at origin (CV frame) looking at +Z with screen-up = CV −Y, so
the rendered scene matches the camera's vantage point. OrbitControls
retargets to the plane centroid on fit so rotation feels natural.
- Simplify scatter coloring to two tones: red for filter-excluded points
(signed_distance < −offset_mm/1000), cyan-white for everything kept.
Matches the backend filter contract exactly.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
User asked for "2 punti" — replace the drag-to-rectangle interaction with
two discrete clicks: first click places corner A (cross marker), second
click defines the rectangle, third click starts a new selection.
Rectangles smaller than 10×10 px are rejected. Status chip guides the
flow.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Direct fetch to http://localhost:8877/api/rgb fails from the browser due
to CORS (page is served from :8890). Switch to /api/calibration/rgb.jpg
which presa-mano already proxies same-origin.
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- Rename "TrovaUtensile" tab → "Cerca modello".
- Remove the "Precisione (ultime 5 detection)" stats panel and the
"Dettagli" JSON dump from the grasp tab; keep hidden stubs so the
existing app.js continuous-loop code doesn't null-deref.
- Add work_plane_routes to api/__init__.py imports + __all__ (consistency
with the other routers).
- Trim the misleading "drag = pan · wheel = zoom · doppio click = reset"
hint from the Calibrazione Piano RGB label — pan/zoom isn't wired.
- Disable wpClearBtn initially so it doesn't flash clickable before
fetchSaved() resolves.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
New tab replaces the removed Servo Visuale. Shift+drag on the RGB image
defines a rectangle, 'Calcola piano' calls POST /api/work_plane/fit and
renders the plane + a colored scatter in 3D. Adjusting the offset slider
re-colors the scatter client-side. 'Salva piano' persists; 'Rimuovi piano
salvato' clears.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
The marker-relative servo (endpoints /api/grasp/visual_servo/{plan,step,
plane/*}, helpers in grasp_routes.py, the bulk of grasp/visual_servo.py,
web/servo.js, and the Servo Visuale GUI tab) is gone. Plane fitting now
lives in /api/work_plane/* and perception/work_plane.py; Task 5 wires the
new Calibrazione Piano tab.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Status line on "Pianifica grasp" now shows source=sam21 / source=bbox_roi
(with fallback reason if any) plus n_points, so SAM21 vs fallback path is
visible at a glance without opening DevTools.
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Elimina il flusso di acquisizione griglia automatica: tab GUI, modulo
autocal3d.js, AutoRunner/auto_job, e gli endpoint /auto/* + /auto_grid.
La calibrazione resta operabile via sample manuali + /solve.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
GUI:
- Rimossa tab "Calibrazione" (sostituita dalla calibrazione via AI con saved
task `calibrazione_dx`/`calibrazione_sx`, oppure dalla tab "Auto-
Calibrazione" per il flusso a griglia automatica). Backend
calibration_routes invariato — tool AI continuano a usarlo.
AI tools:
- Esposto `precise` su `move_wrist_absolute` e `move_wrist_relative`
(forwarded al campo omonimo del bridge robot, controlla la modalità di
controllo: false=veloce/tolleranza ampia, true=lento/posa accurata).
- Aggiunto `arms_go_neutral` come tool dedicato (POST /arms/go_neutral del
bridge): usato dall'AI per "torna a casa / posizione di riposo". Niente
side, agisce su entrambe le braccia.
- Fix `device_status`: ora wrappa la risposta con `_ok(...)` così il
dispatcher la classifica correttamente.
Prompt:
- System prompt aggiornato: l'AI ora passa SEMPRE `precise=true` di default
sui movimenti, escluso quando l'utente chiede esplicitamente velocità.
Sezione dedicata su come tornare a riposo (arms_go_neutral).
- Documentato che `measured_side_mm` (ritornato da get_marker_3d) viene
distorto dalla correzione affine sul depth — non usarlo per validare la
size_mm dichiarata.
Saved tasks:
- `calibrazione_dx` e `calibrazione_sx` ora partono e finiscono con
`arms_go_neutral`, cancellano i sample preesistenti per quel lato, e
acquisiscono ≥10 sample con `precise=true` su una griglia ±80mm + ±15° di
rotazione attorno alla posa home.
Config:
- Marker corrente: id=10, size=40mm (cambiato il tag fisico sul polso).
- Addendum prompt allentato: niente più "max 3 righe", ora chiede di
riportare il risultato di OGNI tool chiamato.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
