appRobotHoming

appRobotHoming ist eine browserbasierte Benutzeroberfläche für die WebCam-gestützte Ermittlung der Roboterpose. Der Einstieg bleibt als einfaches Frontend erhalten, während die Auswertung künftig an den BodyTracker weitergeleitet wird.

Was das Projekt jetzt macht

• Holt aus der WebCam alle 3 bis 10 Bilder ab (siehe doc/README_WebCam.md).
• Zeigt ausgewählte Bilder und die zugehörigen .npz-Daten in einer Auswertungsansicht.
• Übergibt diese Daten an den BodyTracker (doc/README_BodyTracker.md).
• Ermittelt daraus die Roboterpose und gibt sie aus.

Aktueller Fokus

• Benutzeroberfläche bleibt der Einstieg.
• Bildanzeige und Poseausgabe sind zentral.
• Der alte HTTPS/WSS-Server wurde entfernt.
• certs/, scripts/ und server/ sind nicht mehr Teil des aktuellen Projekts.

Integration

• Die WebCam- und BodyTracker-Aufrufe laufen über das Backend, nicht direkt aus dem Browser.
• Das Frontend lädt Snapshot-Daten über /api/latest-snapshot.
• Der Browser sendet Pose-Anfragen an /api/estimate.
• Das Backend kann dann auf interne Docker-Container zugreifen, z. B. auf den WebCam-Service und den BodyTracker-Service.
• Als Fallback verwendet das Backend lokale public/snapshots, wenn keine externe WebCam verfügbar ist.
• Konfigurierbare Umgebungsvariablen:
  • WEBCAM_URL – Basis-URL des internen Webcam-Services.
  • BODYTRACKER_URL – Basis-URL des internen BodyTracker-Services.

Geplante Erweiterungen

1. Pose an appRobotDriver weitergeben.
2. Wenn die Hand nicht erkannt wird: Vorschlag für eine bessere Arm-/Foto-Position.
3. Manuelle Eingabe von x, y, z, a, b, c, e.
4. Erkennungsergebnis und erkannte Pose klar im UI ausgeben.

Dateien & Struktur

• public/ – Frontend, UI, Client-Logik und Anzeige.
• doc/README_WebCam.md – Details zur Webcam-Architektur und Bildabholung.
• doc/README_BodyTracker.md – BodyTracker-Integration und Poseermittlung.
• test/ – bestehende Tests für die Berechnung und Auswertung.

Nutzung

1. npm install
2. npm test
3. Öffne public/index.html im Browser oder nutze einen beliebigen statischen Server.

Hinweis: Die Anwendung ist aktuell als Frontend/Analyse-UI aufgebaut. Die Backend-Serverlogik aus früheren Versionen wurde bereinigt, um das Projekt zu fokussieren.