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Executable File
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# appRobotHoming
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`appRobotHoming` ist die browserbasierte Bedienoberfläche für die WebCam-gestützte
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Ermittlung der Roboterpose. Das Frontend bleibt der Einstieg; die eigentliche
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Bildverarbeitung läuft hinter der Firewall auf eigenen Services (WebCam,
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BodyTracker), die der Homing-Backend als schlanker Proxy anspricht.
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## Architektur im Überblick
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Browser ──HTTPS──▶ Reverse-Proxy ──HTTPS/WSS──▶ appRobotHoming-Backend
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(statisches UI) (öffentliches TLS) (server/server.js, Port 2093)
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intern (hinter der Firewall, HTTP):
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├──▶ WebCam-Service (Bilder)
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├──▶ BodyTracker-Service (Pose)
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└──▶ … weitere Schritte (später)
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- **Frontend (`public/`)** – statische Seite: zeigt Infos, Buttons und die
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Rückmeldungen (Result als JSON + Tree-View, Snapshot-Tabelle, Bilder). Kein
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direkter Zugriff auf die internen Services.
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- **Backend (`server/server.js`)** – BFF-Proxy. Liefert das statische Frontend
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aus und stellt eine kleine API bereit, über die das UI an die internen
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Services kommt. Läuft auf **HTTPS, Port 2093**.
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## Ablauf
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1. Das UI lädt den aktuellen Stand über `GET /api/latest-snapshot`.
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2. **Bilder und Kamera-Intrinsics kommen vom WebCam-Service** (eigener Server
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hinter der Firewall; die Kamera ist Source of Truth ihrer eigenen Kalibrierung).
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3. Auf Knopfdruck schickt das UI eine Pose-Anfrage an `POST /api/estimate`.
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4. Der Backend reicht **Bilder + Intrinsics** zur Verarbeitung an den
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**BodyTracker** weiter und erhält die Roboterpose zurück.
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5. Das Ergebnis wird im UI ausgegeben (JSON, Tree, Tabelle, annotierte Bilder).
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6. **Eventuell folgen weitere Schritte** (z. B. Pose an `appRobotDriver` geben).
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Fällt der BodyTracker aus, rechnet das Frontend ersatzweise lokal mit
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`public/calculateAngles.js`.
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## HTTPS (bewusste Entscheidung)
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Der Backend läuft selbst auf **HTTPS** – auch wenn davor schon ein Reverse-Proxy
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die öffentliche TLS-Terminierung übernimmt. Grund: **WebSocket-Verbindungen (WSS)
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kommen nur sauber durch den Proxy, wenn auch der Backend-Hop TLS spricht.**
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- Das verwendete Zertifikat ist **self-signed** (`https/`, Passphrase `abcd`).
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Das ist Absicht: Dieser Hop ist nur **Proxy ↔ Backend**, nie öffentlich. Die
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vertrauenswürdige Kette stellt der vorgelagerte Reverse-Proxy bereit.
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- Zugriff im internen Netz z. B. über `https://thinkcentre.local:2093/`.
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## API (Backend)
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| Endpoint | Methode | Zweck |
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|---|---|---|
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| `/api/health` | GET | Status + konfigurierte Service-URLs |
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| `/api/latest-snapshot` | GET | Aktuelle Bilder/Daten (vom WebCam-Service bzw. lokalem Fallback) |
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| `/api/estimate` | POST | Bilder an BodyTracker geben → Pose zurück |
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## Konfiguration (Umgebungsvariablen)
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| Variable | Bedeutung |
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|---|---|
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| `HTTPS_PORT` | Port des Backends (Default `2093`) |
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| `WEBCAM_URL` | Basis-URL des internen WebCam-Services |
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| `BODYTRACKER_URL` | Basis-URL des internen BodyTracker-Services |
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| `HTTPS_KEY_PATH` / `HTTPS_CERT_PATH` / `HTTPS_PASSPHRASE` | self-signed Cert für den Proxy-Hop |
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Ist `WEBCAM_URL` nicht gesetzt, nutzt der Backend lokale Dateien aus
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`public/snapshots` als Fallback (Entwicklung ohne Kamera).
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## Dateien & Struktur
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- `public/` – statisches Frontend (UI, Client-Logik, Anzeige).
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- `server/server.js` – HTTPS-Backend / BFF-Proxy.
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- `https/` – self-signed Zertifikate für den Proxy-Hop (nicht eingecheckt).
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- `doc/README_WebCam.md` – WebCam-Service (Bildquelle).
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- `doc/README_BodyTracker.md` – BodyTracker-Service (Pose-Ermittlung).
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- `doc/ToDo.md` – offene Punkte & nächste Umsetzungsschritte.
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- `test/` – Tests für Berechnung und Auswertung.
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## Nutzung
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```bash
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npm install
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npm test
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npm start # startet den HTTPS-Backend auf Port 2093
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```
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Danach im internen Netz `https://<host>:2093/` öffnen (self-signed → einmalige
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Zertifikatswarnung im Browser bestätigen).
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> Hinweis: Das Frontend ist auf den Backend angewiesen – `/api/latest-snapshot`
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> und `/api/estimate` funktionieren **nicht**, wenn man `index.html` rein
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> statisch öffnet. Immer über `npm start` (bzw. den Container) laufen lassen.
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## Geplante Erweiterungen
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1. Pose an `appRobotDriver` weitergeben.
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2. Wenn die Hand nicht erkannt wird: Vorschlag für eine bessere Arm-/Foto-Position.
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3. Manuelle Eingabe von `x, y, z, a, b, c, e`.
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4. Erkennungsergebnis und Pose klarer im UI ausgeben.
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Konkrete nächste Schritte und offene Schnittstellen-Fragen: siehe
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[`doc/ToDo.md`](doc/ToDo.md).
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