Adriano Dal PastroandClaude Opus 4.7
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- 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>
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# presa-mano
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Microservizio Python (FastAPI) che orchestra:
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1. **Calibrazione hand-eye** (eye-to-hand) tra la **Nuwa depth camera** (fissa) e la
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**base del robot**, usando un **ArUco sul polso**. Supporta **G1** e **H1**.
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2. **Riconoscimento oggetto** via YOLO server + point cloud Nuwa.
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3. **Pianificazione presa**: asse dell'oggetto (PCA) + posa polso per il robot attivo.
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## Microservizi usati
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| Servizio | URL (default) | Scopo |
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| Nuwa-HP60C | http://localhost:8877 | RGB, depth, point cloud, intrinsics |
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| Marker-finder | http://localhost:8082 | Detection 2D ArUco (corners + pose) |
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| YOLO Server | http://localhost:8879 | Bbox oggetto da prendere |
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| G1 API Server | http://localhost:8765 | Controllo polso/mano G1 (dry-run se down) |
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| H1 API Server | http://localhost:8767 | Controllo polso/mano H1 (network host, 4 DoF) |
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Il servizio **presa-mano** espone GUI + API su **http://localhost:8890**. Il robot attivo
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è scelto da `config.yaml > robot.active` (`g1` | `h1`); l'orchestrator fa routing
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automatico verso il bridge corrispondente.
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## Quick start
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```bash
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docker compose up -d presa-mano
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# Apri http://localhost:8890
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```
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## GUI
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Tre tab:
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- **Calibrazione**: muovi il polso in varie pose, *Acquisisci sample*, poi *Risolvi*.
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Salva `data/calibration_<side>.yaml`.
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- **Grasp**: rileva oggetto, visualizza bbox + asse, esegui (toggle dry-run).
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- **Movimento EE**: lettura pose correnti, invio pose assolute/relative, apri/chiudi mano,
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emergency stop.
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## Calibrazione automatica via script
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In `scripts/`:
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| Script | Cosa fa |
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| `explore_and_calibrate.py` | Probe assiale dell'envelope di visibilità tag → workspace JSON + PNG → N sample random nel workspace → solve. |
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| `extend_calibration.py` | Estende la calibrazione esistente fino a `n_used >= TARGET_GOOD` (default 30). Riusa il workspace, NON cancella i sample. |
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| `repeatability.py` | N detection consecutive a polso fermo per misurare σ del marker-finder (diagnostica bias vs noise). |
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Tutti producono file in `data/`: `workspace_<side>.json`, `workspace_<side>.png`,
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`samples_<side>.json`, `calibration_<side>.yaml`.
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## Configurazione
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`config.yaml` contiene i default; l'API espone `GET/PUT /api/config` per override
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runtime (es. cambiare ID/size ArUco, robot attivo, side di default).
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Default rilevanti:
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- `calibration.method: DANIILIDIS` — sui dati H1+Nuwa con bias intrinsics di
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marker-finder, DANIILIDIS dà ~4× meno residuo di TSAI (default OpenCV).
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- `robot.active: h1` / `robot.wrist_side: right`.
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## Caveat noti
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- **Wrist passthrough**: i campi `speed_mm_s` e `traj_step_mm` non sono nello schema
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di `/api/wrist/{absolute,relative}`. Per move "precisi" (closed-loop, slow,
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waypoint fitti) bisogna chiamare direttamente il bridge robot, es.
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`POST http://localhost:8767/wrist/absolute` su H1.
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- **Marker-finder intrinsics**: il sibling service usa intrinsics D435i bakeate che
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non corrispondono alla Nuwa → bias sistematico in `T_cam_marker`. È il floor del
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residuo hand-eye (~14 mm su H1+Nuwa). Per scendere serve ricalibrare quel servizio.
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- **H1 4 DoF**: nessun polso articolato. Si comanda solo posizione; l'orientamento
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del polso è output dell'IK e drifta con la posa (fino a ~30° su Y ai bordi
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dell'envelope). I solver hand-eye risentono della scarsa diversità rotazionale.
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- **`/api/arms/go_neutral`**: il proxy nell'orchestrator non è montato (404). Per
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riportare le braccia H1 a home: `POST http://localhost:8767/arms/go_neutral` diretto.
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Vedi `CLAUDE.md` per i dettagli di architettura e per le frame conventions
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(Nuwa native vs OpenCV vs Nuwa ROI).
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