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Metadata-Version: 2.4
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Name: approbot-pipeline
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Version: 1.0.0
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Summary: Robot pose estimation from multi-camera ArUco images
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Requires-Python: >=3.10
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Description-Content-Type: text/markdown
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Requires-Dist: numpy==1.26.4
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Requires-Dist: scipy==1.13.1
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Requires-Dist: opencv-contrib-python-headless==4.10.0.84
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Requires-Dist: fastapi==0.115.0
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Requires-Dist: uvicorn[standard]==0.30.6
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Requires-Dist: python-multipart==0.0.9
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# appRobotBodyTrack
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3D-Body-Tracking für Roboter aus Mehrkamera-ArUco-Bildern.
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**Input**
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- Bilder: `render_*.png`
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- Intrinsics: `render_*.npz`
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- Konfiguration: `robot.json`
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**Output**
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- Gelenke **R⁷** → `{x, y, z, a, b, c, e}` (mm / Grad)
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## Interfaces
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Eine Logik, drei Zugänge:
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- **Python**
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- **CLI**
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- **REST (FastAPI)**
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## Quickstart
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### Python
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```python
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from scripts import estimate_from_dir
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result = estimate_from_dir("data/Scene8", robot_json="robot.json")
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print(result.joints)
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print(result.confidence)
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```
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### CLI
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```bash
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pip install -e .
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python -m scripts data/Scene8 --robot robot.json
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python -m scripts data/Scene8 --robot robot.json --cameras a,b,d
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```
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---
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### REST API
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```bash
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docker compose up
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```
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**Request:**
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```python
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import requests
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resp = requests.post(
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"http://localhost:8446/v1/estimate",
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files=[
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("images", ("render_a.png", open("render_a.png", "rb"))),
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("intrinsics", ("render_a.npz", open("render_a.npz", "rb"))),
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],
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)
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print(resp.json()["joints"])
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```
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## API
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| Endpoint | Methode | Zweck |
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|----------|--------|------|
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| `/v1/estimate` | POST | Bilder → Gelenke |
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| `/v1/health` | GET | Status |
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| `/v1/config` | GET | aktive Konfiguration |
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**Maschinenlesbares Schema / interaktive Doku** (automatisch von FastAPI):
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| URL | Zweck |
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|-----|-------|
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| `/openapi.json` | OpenAPI-Spezifikation (für Client-Generatoren) |
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| `/docs` | Swagger-UI (interaktiv ausprobieren) |
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| `/redoc` | ReDoc-Ansicht |
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**Response:**
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```json
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{
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"joints": {"x": 50.2, "y": -2.1, "z": 94.8, "a": 20.1},
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"confidence": {"x": "high", "b": "low"},
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"residual_rms": 1.45,
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"n_markers": 56,
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"processing_ms": 1240
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}
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```
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## Struktur
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```
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.
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├── scripts/
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├── config/robot.json
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├── tests/
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└── docker-compose.yaml
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```
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## Deployment (Docker / Portainer)
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Die `config/robot.json` wird beim Build **mit ins Image gebacken** (`COPY . .`) und
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liegt dort fest unter `/app/config/robot.json`. Damit läuft der Container
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out-of-the-box — **kein Bind-Mount nötig**, auch nicht als Portainer-Stack.
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> Voraussetzung: `config/robot.json` muss **zum Build-Zeitpunkt** als Datei
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> vorhanden sein. Falls nicht: `cp config/robot.json.example config/robot.json`
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> und mit der echten Konfiguration füllen.
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**Start & Healthcheck:**
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```bash
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docker compose up -d
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curl http://<host>:8446/v1/health # {"status":"ok","version":"1.0.0"}
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```
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**Eigene robot.json ohne Rebuild** (optional): die eingebackene Kopie per Mount
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überlagern — siehe auskommentierter `volumes`-Block in `docker-compose.yaml`.
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> ⚠️ **Portainer-Falle:** Ein Bind-Mount auf einen Host-Pfad, der **nicht
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> existiert**, lässt Docker dort ein leeres **Verzeichnis** anlegen. Die Pipeline
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> liest es dann als Datei → `IsADirectoryError` → jeder `/v1/estimate` und
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> `/v1/config` antwortet mit **500**. Deshalb ist der Mount jetzt optional;
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> aktiviere ihn nur, wenn die Datei am Host-Pfad wirklich liegt.
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## Konfiguration
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Zentrale Datei: **`robot.json`**
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Verwendete Bereiche:
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- `links`
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- `pose_estimation`
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- `vision_config`
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- `movements`
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- `units`
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## Stack (minimal)
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- numpy
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- scipy
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- opencv (aruco)
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- fastapi + uvicorn
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## Naming
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- **BodyTrack** → Tracking (dynamisch) ✅
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- **BodyMap** → Modell / Repräsentation
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- **BodySense** → Wahrnehmung (low-level)
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