Rimosso il modulo agent (LLM chat) e la relativa config OpenRouter. La tab Pose 3D ora: espone i giunti reali via G1 /diagnostics per specchiare l'URDF senza IK; acquisisce point cloud Nuwa+D435i (/api/pose_3d/clouds); mostra il modello 3D della camera sul polso; degrada gracefully a 200 (wrist=null) quando il robot è offline. Il vecchio renderer canvas-2D (app.js view3d + diagnostic3d.js) è stato consolidato nel viewport Three.js di pose_3d.js. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Bug report — D435i camera service: intrinsics mismatch nel back-projection 3D
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**Servizio:** `front_camera` (RealSense D435i) — `http://192.168.123.99:8878`
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**Severità:** alta — punti 3D ritornati con XY sovrastimati di ~54%
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**Endpoint affetti:** almeno `/api/measure`; molto probabilmente anche `/api/pointcloud` e `/api/pointcloud/roi`
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**Endpoint NON affetti:** `/api/intrinsics` (espone i parametri corretti)
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**Data test:** 2026-05-27
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**Reporter:** sviluppo presa-mano
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## 1. Sintomo
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Le coordinate 3D `(X, Y, Z)` ritornate dal back-projection lato server sono **stirate** lateralmente di un fattore **~1.54** sugli assi X e Y, mentre Z (depth) è plausibile.
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Conseguenza: oggetti di dimensioni note appaiono ~50% più grandi del reale in qualsiasi misurazione 3D, e i point cloud non si sovrappongono ad altre camere correttamente calibrate.
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## 2. Test di verifica
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Marker ArUco fisico di **lato 103.0 mm** (`id=20`, dictionary DICT_4X4_50) posizionato davanti al D435i a ~735 mm.
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### 2.1 Intrinsics riportate dal servizio (`GET /api/intrinsics`)
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```json
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{
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"ir": { "fx": 392.30963134765625, "fy": 392.30963134765625,
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"cx": 318.48004150390625, "cy": 242.43441772460938 },
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"rgb": { "fx": 603.88037109375, "fy": 603.6130981445312,
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"cx": 320.6182556152344, "cy": 250.35804748535156 },
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"extrinsics_ir_to_rgb": { "rotation": [...], "translation": [14.68, -0.07, 0.29] }
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}
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```
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### 2.2 Detect del marker (su RGB image del D435i)
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Marker-finder ritorna le 4 corner del tag nel sistema **pixel del frame RGB**:
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```
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corners (RGB px): [(377, 68), (372, 152), (289, 147), (294, 63)]
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```
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### 2.3 `GET /api/measure?u=&v=&radius=3` per ciascuna corner
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```
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pixel (377, 68) → x=+0.1092 y=-0.3255 z=0.732 m
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pixel (372, 152) → x=+0.0999 y=-0.1687 z=0.732 m
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pixel (289, 147) → x=-0.0554 y=-0.1793 z=0.737 m
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pixel (294, 63) → x=-0.0461 y=-0.3375 z=0.738 m
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```
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### 2.4 Misurazioni geometriche dai punti 3D ritornati
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| Misura | Atteso | Ottenuto | Errore |
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|-----------------|---------------|---------------|----------|
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| Lato C0–C1 | 103.00 mm | 157.13 mm | **+52.6%** |
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| Lato C1–C2 | 103.00 mm | 155.71 mm | **+51.2%** |
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| Lato C2–C3 | 103.00 mm | 158.48 mm | **+53.9%** |
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| Lato C3–C0 | 103.00 mm | 155.92 mm | **+51.4%** |
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| Diagonale 0–2 | 145.66 mm | 220.19 mm | **+51.2%** |
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| Diagonale 1–3 | 145.66 mm | 223.32 mm | **+53.3%** |
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| Z medio (depth) | — | 735 mm | plausibile |
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L'errore è **omogeneo ~52%** su tutte le coppie. Z (depth) è coerente — l'errore è confinato a X, Y.
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## 3. Diagnosi (root cause)
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Il rapporto fra le focali è esattamente:
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```
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fx_rgb / fx_ir = 603.88037 / 392.30963 = 1.5393
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```
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L'errore osservato sui lati è **1.524 ± 0.014**.
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Verifica numerica della corner `(u=377, v=68)`, depth `z=0.732 m`:
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```
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Con RGB intrinsics (corretto): X = (377 − 320.62) × 0.732 / 603.88 = 0.0683 m
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Con IR intrinsics (errato): X = (377 − 318.48) × 0.732 / 392.31 = 0.1091 m
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Server ritorna: = 0.1092 m ← coincide con IR
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```
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**Conclusione:** il servizio sta usando le **intrinsics IR** (`fx=392.31, cx=318.48`) per back-projettare pixel che sono in **coordinate RGB** (allineamento depth-to-color attivo). Il risultato è X e Y inflati di `fx_rgb/fx_ir ≈ 1.54×`.
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Il Z è corretto perché dipende solo dal valore di depth letto al pixel, non dalle intrinsics.
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## 4. Fix consigliato
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Nella routine di back-projection (probabilmente in `/api/measure`, `/api/pointcloud`, `/api/pointcloud/roi`):
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```python
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# ERRATO (sospetto attuale):
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X = (u - cx_ir) * z / fx_ir
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Y = (v - cy_ir) * z / fy_ir
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# CORRETTO (depth allineata al frame color → usa RGB intrinsics):
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X = (u - cx_rgb) * z / fx_rgb
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Y = (v - cy_rgb) * z / fy_rgb
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```
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Se la pipeline NON sta facendo `align_to(color)` sul depth stream, allora il fix opposto: i pixel passati devono essere quelli del frame IR e si usano le intrinsics IR. Ma la semantica attuale (`/api/rgb` espone il frame color, `/api/measure` accetta `(u,v)` con range coerente col color frame ~640×480) suggerisce che l'API è progettata per RGB-aligned depth — quindi è il back-projection lato server che ha l'intrinsics sbagliata.
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## 5. Test di non-regressione consigliati
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Dopo il fix, verificare che:
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1. **Tag di dimensione nota** (es. 103mm): le 4 corner back-proiettate formano un quadrato con lato `103.00 ± 5 mm` a 0.7m di distanza.
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2. **Coerenza con `/api/intrinsics`**: per ogni pixel `(u, v)` con depth `z`, vale:
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```
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x_returned ≈ (u - cx_rgb) * z / fx_rgb (entro tolleranza distorsione)
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y_returned ≈ (v - cy_rgb) * z / fy_rgb
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```
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3. **Cross-camera consistency**: il point cloud del D435i di un oggetto sovrapposto al cloud Nuwa (eye-in-hand polso DX) dello stesso oggetto deve avere errore residuo `< 30 mm` dopo hand-eye calibration.
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## 6. Workaround temporaneo (lato client)
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Nel viewport 3D di presa-mano è stato aggiunto un campo `D435i scale XY` con default **0.65** (`= fx_ir / fx_rgb`) che riscala il cloud per compensare il bug. Da rimuovere/portare a 1.0 quando il server è fixato.
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## 7. Comandi per riprodurre
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```bash
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# 1) Verifica intrinsics
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curl -sS http://192.168.123.99:8878/api/intrinsics
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# 2) Detect marker (presuppone marker-finder a :8082 e tag 20 visibile)
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curl -sS -X POST http://localhost:8082/detect \
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-F "image_url=http://192.168.123.99:8878/api/rgb" \
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-F 'markers=[{"id":20,"size_mm":103}]'
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# 3) Per ogni corner (u,v) ritornata, misura 3D
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curl -sS "http://192.168.123.99:8878/api/measure?u=377&v=68&radius=3"
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