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# Homing Offline-API
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> **Status: implementiert** (2026-06-18).
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> `POST /api/homing/run-offline` ist aktiv in `server/server.js`.
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> Abhängigkeit: `multer` (npm-Package, bereits installiert).
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> Gedacht für die **Simulations-Pipeline** (`appRobotRendering`), die synthetische oder
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> aufgezeichnete Bilder liefert und die aktuelle Pose-Erkennung von appRobotHoming nutzen
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> möchte — ohne den Umweg über echte Kameras und den WebCam-Service.
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## Motivation
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Die Live-Homing-Pipeline (`POST /api/homing/run`) setzt voraus, dass `WEBCAM_URL` auf
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einen laufenden WebCam-Service zeigt, der Bilder auf Abruf liefert. Das ist für zwei
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Szenarien unpraktisch:
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1. **Simulations-Validierung** — `appRobotRendering` rendert synthetische Bilder zu
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bekannten Gelenkwinkeln und will prüfen, wie gut die aktuelle Pose-Erkennung die
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Winkel zurückrechnet. Die Pipeline in `appRobotRendering` liegt lokal und braucht
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keine Live-Kamera.
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2. **Offline-Replay** — früher aufgenommene Bildsätze sollen mit dem *aktuellen*
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Stand der Algorithmen neu ausgewertet werden (z. B. nach Verbesserungen an
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`4b_revolute_angle.py` oder `5_pose_estimation.py`).
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In beiden Fällen sind Bilder und Kalibrierungsdaten bereits vorhanden. Die API soll
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diese entgegennehmen, die Pipeline identisch zum Live-Modus durchlaufen und die
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Ergebnisdateien zurückgeben.
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## Abgrenzung zum Live-Modus
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| Aspekt | Live (`/api/homing/run`) | Offline (diese API) |
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|---|---|---|
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| Bilder | WebCam-Service liefert auf Abruf | Caller liefert im Request |
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| NPZ | Server sucht neueste Session in `data/calibration/` | Caller liefert im Request |
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| `robot.json` | Server nutzt `robotConfig.js` (Driver oder lokale Cache-Datei) | Caller liefert im Request |
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| Pipeline (1→2→3b→4b→5) | identisch | identisch |
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| Antwort | SSE-Stream während Lauf | Synchrones JSON mit allen Ergebnisdateien |
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| Zweck | Produktions-Homing | Simulation / Replay |
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Die Pipeline-Skripte (`1_detect_aruco_observations.py` bis `5_pose_estimation.py`)
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werden **unverändert** aufgerufen — die Offline-API ist nur eine andere Eingangsschicht.
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Neue Algorithmen erscheinen automatisch in beiden Pfaden.
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## API-Beschreibung
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### `POST /api/homing/run-offline`
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**Content-Type:** `multipart/form-data`
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#### Felder
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| Feld | Typ | Pflicht | Beschreibung |
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|---|---|---|---|
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| `images` | Datei(en), `image/jpeg` | ja | Ein oder mehrere JPEG-Bilder. Dateiname **muss** `{cameraId}.jpg` sein (z. B. `cam0.jpg`, `cam1.jpg`). |
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| `calibrations` | Datei(en), `application/octet-stream` | ja | Je eine `.npz`-Datei pro Kamera. Dateiname **muss** `{cameraId}_calibration.npz` sein (z. B. `cam0_calibration.npz`). |
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| `robot` | Datei, `application/json` | ja | `robot.json` für diesen Lauf. Wird nur für diesen Aufruf verwendet, nicht dauerhaft gespeichert. |
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| `refSet` | Text | nein | Optionaler Referenz-Set-Name für Script 2 (`--refSet`), z. B. `A0`. |
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Das Pairing `{cameraId}.jpg` ↔ `{cameraId}_calibration.npz` erfolgt rein über den
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Dateinamen-Prefix vor dem ersten `_` bzw. vor `.jpg`. Kamera-IDs ohne passende NPZ
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werden wie im Live-Modus übersprungen (Log-Eintrag, kein Fehler).
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#### Antwort (Erfolg): `200 OK`
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```json
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{
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"ok": true,
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"runDir": "20260616_183042",
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"state": {
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"x": 312.4,
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"y": 44.8,
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"z": -12.1,
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"a": 7.3,
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"b": 0.0,
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"c": null,
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"e": null
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},
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"files": {
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"aruco_marker_poses.json": { /* Inhalt */ },
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"robot_state.json": { /* Inhalt */ },
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"state_Arm1.json": { /* Inhalt */ },
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"state_Ellbow.json": { /* Inhalt */ },
|
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"state_Arm2.json": { /* Inhalt */ },
|
||
"state_Hand.json": { /* Inhalt */ },
|
||
"cam0_aruco_detection.json": { /* Inhalt */ },
|
||
"cam0_camera_pose.json": { /* Inhalt */ },
|
||
"cam1_aruco_detection.json": { /* Inhalt */ },
|
||
"cam1_camera_pose.json": { /* Inhalt */ }
|
||
},
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"log": [
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||
"▶ Homing-Run: 20260616_183042",
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||
"▶ cam0: 14 Marker erkannt",
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||
"…"
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]
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}
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```
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`state` entspricht dem `accumulated_state` aus der 4b-Kette (wenn erfolgreich) oder
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den `movements`-Werten aus `robot_state.json` (wenn 4b abbricht und 5_pose_estimation
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||
einspringt). `null`-Werte bedeuten: Gelenk nicht beobachtbar (wie im Live-Modus).
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`files` enthält alle JSON-Ausgabedateien des Laufs als geparste Objekte — kein Base64,
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da es sich ausschliesslich um JSON handelt.
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#### Antwort (Fehler)
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| Code | Bedeutung |
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|---|---|
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| `400` | Pflichtfelder fehlen, Dateinamen-Convention verletzt, robot.json ungültig |
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| `422` | Pipeline abgebrochen: Script 3b konnte `aruco_marker_poses.json` nicht erzeugen (zu wenige Kameras o. ä.) |
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| `500` | Unerwarteter Server-Fehler (Python nicht gefunden, Datei-I/O-Fehler, …) |
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||
Fehlerresponse immer `{ "error": "…", "log": ["…"] }`.
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## Aufruf-Beispiele
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### curl
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```bash
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curl -X POST https://thinkcentre.local:2093/api/homing/run-offline \
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-F "images=@cam0.jpg" \
|
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-F "images=@cam1.jpg" \
|
||
-F "images=@cam2.jpg" \
|
||
-F "calibrations=@cam0_calibration.npz" \
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||
-F "calibrations=@cam1_calibration.npz" \
|
||
-F "calibrations=@cam2_calibration.npz" \
|
||
-F "robot=@robot_1781069752019.json;type=application/json" \
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||
-F "refSet=A0"
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```
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Ohne `refSet` (alle Board-Marker als Referenz):
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```bash
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curl -X POST https://thinkcentre.local:2093/api/homing/run-offline \
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||
-F "images=@cam0.jpg" -F "images=@cam1.jpg" -F "images=@cam2.jpg" \
|
||
-F "calibrations=@cam0_calibration.npz" -F "calibrations=@cam1_calibration.npz" \
|
||
-F "calibrations=@cam2_calibration.npz" \
|
||
-F "robot=@robot_1781069752019.json;type=application/json"
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||
```
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### JavaScript / fetch (Browser oder Node)
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||
```javascript
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const formData = new FormData();
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||
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||
// Bilder – Dateiname MUSS {cameraId}.jpg sein
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formData.append('images', cam0Blob, 'cam0.jpg');
|
||
formData.append('images', cam1Blob, 'cam1.jpg');
|
||
formData.append('images', cam2Blob, 'cam2.jpg');
|
||
|
||
// Kalibrierungen – Dateiname MUSS {cameraId}_calibration.npz sein
|
||
formData.append('calibrations', cam0NpzBlob, 'cam0_calibration.npz');
|
||
formData.append('calibrations', cam1NpzBlob, 'cam1_calibration.npz');
|
||
formData.append('calibrations', cam2NpzBlob, 'cam2_calibration.npz');
|
||
|
||
// robot.json
|
||
formData.append('robot', new Blob([JSON.stringify(robotJson)], { type: 'application/json' }), 'robot.json');
|
||
|
||
// optional
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||
formData.append('refSet', 'A0');
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||
const res = await fetch('/api/homing/run-offline', { method: 'POST', body: formData });
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const data = await res.json();
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// data.state → { x, y, z, a, b, c, e }
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// data.files → { "aruco_marker_poses.json": {...}, "state_Arm1.json": {...}, … }
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||
// data.log → ["▶ Kameras: cam0, cam1, cam2", …]
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||
// data.runDir → "20260618_143022"
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||
```
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||
### Python (requests)
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||
```python
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import requests
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url = 'https://thinkcentre.local:2093/api/homing/run-offline'
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|
||
files = [
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||
('images', ('cam0.jpg', open('cam0.jpg', 'rb'), 'image/jpeg')),
|
||
('images', ('cam1.jpg', open('cam1.jpg', 'rb'), 'image/jpeg')),
|
||
('images', ('cam2.jpg', open('cam2.jpg', 'rb'), 'image/jpeg')),
|
||
('calibrations', ('cam0_calibration.npz', open('cam0_calibration.npz', 'rb'), 'application/octet-stream')),
|
||
('calibrations', ('cam1_calibration.npz', open('cam1_calibration.npz', 'rb'), 'application/octet-stream')),
|
||
('calibrations', ('cam2_calibration.npz', open('cam2_calibration.npz', 'rb'), 'application/octet-stream')),
|
||
('robot', ('robot.json', open('robot.json', 'rb'), 'application/json')),
|
||
]
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||
data = {'refSet': 'A0'} # optional
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resp = requests.post(url, files=files, data=data, verify=False, timeout=120)
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result = resp.json()
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print(result['state']) # {'x': 312.4, 'y': 44.8, 'z': -12.1, ...}
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```
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### Wichtige Regeln für Dateinamen
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| Feld | Pflichtformat | Beispiel |
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|------|--------------|---------|
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| `images` | `{cameraId}.jpg` | `cam0.jpg`, `cam1.jpg` |
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| `calibrations` | `{cameraId}_calibration.npz` | `cam0_calibration.npz` |
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| `robot` | beliebig (wird intern als `robot_run.json` gespeichert) | `robot.json` |
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Das Pairing Bild ↔ NPZ erfolgt rein über den `cameraId`-Prefix.
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Eine Kamera ohne passende NPZ wird übersprungen (kein Fehler, aber Log-Eintrag).
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### HTTP-Statuscodes
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| Code | Bedeutung |
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|------|-----------|
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| `200` | Erfolg: `{ ok: true, runDir, state, files, log }` |
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| `400` | Pflichtfelder fehlen oder `robot.json` ist kein valides JSON |
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| `422` | Pipeline abgebrochen: `aruco_marker_poses.json` nicht erzeugt (< 2 Kamera-Posen) |
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| `500` | Homing fehlgeschlagen (4b-Kette + Fallback gescheitert) |
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### Timeout-Hinweis
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Die Pipeline kann 20–60 s dauern. Client-Timeout auf **≥ 120 s** setzen
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(curl: `--max-time 120`, requests: `timeout=120`, nginx/Caddy: `proxy_read_timeout 120s`).
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## Datenfluss (detailliert)
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```
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multipart/form-data
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images: cam0.jpg, cam1.jpg
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calibrations: cam0_calibration.npz, cam1_calibration.npz
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robot: robot_xxx.json
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│
|
||
▼
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||
Server: Temp-Verzeichnis anlegen data/homing-offline/{timestamp}/
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→ Bilder speichern: cam0.jpg, cam1.jpg
|
||
→ NPZ speichern: cam0_calibration.npz, cam1_calibration.npz
|
||
→ robot.json speichern: robot_run.json (nur für diesen Lauf)
|
||
│
|
||
▼ für jede Kamera:
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1_detect_aruco_observations.py
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||
-i cam0.jpg -npz cam0_calibration.npz -robot robot_run.json
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-cameraId cam0 -outDir {runDir}
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||
→ cam0_aruco_detection.json
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2_estimate_camera_from_observations.py
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||
-i cam0_aruco_detection.json -robot robot_run.json
|
||
-outDir {runDir} [--refSet A0]
|
||
→ cam0_camera_pose.json
|
||
│
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||
▼ nach allen Kameras:
|
||
3b_corner_marker_poses.py
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--evalDir {runDir} --robot robot_run.json
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||
→ aruco_marker_poses.json
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│
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||
▼ X-Position schätzen (homingXEstimate)
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x_mm ← estimateXFromMarkers(aruco_marker_poses.json, robot_run.json)
|
||
│
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||
▼ 4b-Kette sequenziell Arm1→Ellbow→Arm2→Hand:
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4b_revolute_angle.py
|
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--robot robot_run.json --aruco aruco_marker_poses.json
|
||
--link Arm1 --x-mm {x_mm} --output state_Arm1.json
|
||
4b_revolute_angle.py --link Ellbow --from-state state_Arm1.json …
|
||
…
|
||
→ state_Arm1.json, state_Ellbow.json, state_Arm2.json, state_Hand.json
|
||
│
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||
▼ (falls 4b-Kette vollständig)
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accumulated_state → state in der Antwort
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│
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▼ (Verfeinerung / Fallback bei abgebrochener 4b-Kette)
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5_pose_estimation.py
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||
aruco_marker_poses.json -robot robot_run.json
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||
--from-state state_Hand.json -out robot_state.json
|
||
→ robot_state.json
|
||
│
|
||
▼
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Antwort: { ok, state, files: { alle JSON-Dateien }, log }
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```
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Der Ablauf ist **identisch** zu `runHoming()` in `homingOrchestrator.js`, mit dem
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einzigen Unterschied, dass `runBoardPipeline()` die Bilder nicht vom WebCam-Service
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holt, sondern aus dem vorab befüllten `{runDir}`.
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## Umsetzungsplan (abgeschlossen 2026-06-18)
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### Schritt 1 — `runBoardPipelineOffline(runDir, send, opts)` (Kern)
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**Was:** Neue Funktion in `server/server.js` oder `server/homingOrchestrator.js`, analog
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zu `runBoardPipeline()`. Unterschied: statt `WEBCAM_URL` und `findLatestNpzForCamera()`
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leitet sie die bereits-im-Verzeichnis-liegenden Dateien direkt weiter.
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**Konkret:** Der einzige geänderte Teil in `runBoardPipeline()` ist die
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Kamera-Schleife — statt Snapshot + NPZ-Suche wird einfach geprüft, ob
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`{camId}.jpg` und `{camId}_calibration.npz` im `runDir` existieren. Danach
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rufts Script 1 und 2 identisch auf.
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**Risiko:** keines — die Script-Aufrufe selbst bleiben unverändert. Nur der Pfad zur
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NPZ ändert sich von `data/calibration/{session}/` zu `{runDir}/`.
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**Testbar:** Einzel-Test mit einer Kamera, geprüft, ob `cam0_aruco_detection.json`
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korrekt erzeugt wird.
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### Schritt 2 — Multipart-Upload-Handling
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**Was:** Parsing von `multipart/form-data` für den neuen Endpoint. Express verarbeitet
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`application/json` und `urlencoded` nativ, aber nicht `multipart`. Benötigt entweder:
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- **Option A** — `multer` (npm-Package), etabliert, 0 Boilerplate
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- **Option B** — manuell mit dem Node `busboy`-Parser (bereits in Node 18+, kein
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Extra-Package)
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Empfehlung: `multer` — es ist bereits `multer` in vielen Express-Projekten Standard,
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klar dokumentiert, und `diskStorage` legt Dateien direkt in `{runDir}` ab. Vermeidet
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Buffer-Accumulation für grosse NPZ-Dateien.
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**Risiko:** Dateinamen-Sanitising — Multer übergibt den Originaldateinamen. Vor dem
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Speichern: `path.basename()` und nur Zeichen `[a-zA-Z0-9_.-]` zulassen, sonst 400.
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**Testbar:** curl-Upload-Test mit zwei kleinen Dummy-Dateien, geprüft, ob sie im
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richtigen Verzeichnis landen.
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### Schritt 3 — `runHomingOffline()` Orchestrator
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**Was:** Analoge Funktion zu `runHoming()` in `homingOrchestrator.js`, jedoch:
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- kein SSE-Stream, sondern Log-Akkumulation in ein Array
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- `runBoardPipelineOffline()` statt `runBoardPipeline()`
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||
- `robotJsonPath` zeigt auf die hochgeladene, temporäre `robot_run.json`
|
||
- Rückgabewert: `{ state, files, log }` statt SSE-Events
|
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||
Die 4b-Kette und der 5_pose-Aufruf bleiben **unverändert** — gleiche Args, gleiche
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||
Exit-Code-Logik, gleiche `accumulated_state`-Extraktion.
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||
**Risiko:** 5_pose_estimation.py braucht `scipy`. In der lokalen Entwicklungsumgebung
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muss `scipy` im Python-Umfeld vorhanden sein (in `docker-compose.yaml` ist es bereits
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eingetragen, lokal muss `pip install scipy` geprüft werden).
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### Schritt 4 — Endpoint `POST /api/homing/run-offline`
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**Was:** Express-Route in `server.js`:
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1. Multer-Middleware: Dateien in Temp-Verzeichnis
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2. Validierung: mindestens 1 Kamera mit passendem `.jpg` + `.npz`-Pair; `robot`-Feld vorhanden
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||
3. `runHomingOffline()` aufrufen
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4. Alle JSON-Dateien aus `{runDir}` einlesen und in `files`-Objekt verpacken
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||
5. Temp-Verzeichnis aufräumen (oder unter `data/homing-offline/` für Replay behalten?)
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||
**Aufräumen vs. Behalten:** Empfehlung — Verzeichnis behalten, wie bei Live-Homing-Runs.
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||
So ist Replay/Debug möglich. Ein periodischer Aufräum-Cron ist eine separate Aufgabe.
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||
**Risiko:** Timeouts — bei vielen Kameras oder langsamer Maschine kann die Pipeline
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||
20–60 Sekunden dauern. Express hat kein Default-Timeout, aber ein vorgeschalteter
|
||
Reverse-Proxy (nginx, Caddy) schon. In der Doku festhalten: Client soll Timeout ≥ 120 s
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||
setzen. Alternativ: SSE-Variante (gleiche Daten, aber inkrementell gestreamt).
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### Schritt 5 — Aufräumen temporärer `robot.json`
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||
**Was:** Die hochgeladene `robot.json` wird nur für diesen Lauf im `{runDir}` als
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||
`robot_run.json` gespeichert. Sie liegt **nicht** an der Stelle von `robotCachePath` (aus `robotConfig.js`)
|
||
und wird daher nie vom Live-Modus versehentlich gelesen. Kein Konflikt.
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||
|
||
**Risiko:** keines — rein additive Datei in einem neuen Verzeichnis.
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### Testplan
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| Test | Was wird geprüft | Werkzeug |
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|---|---|---|
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| **Smoke-Test Upload** | Endpoint antwortet 200, `runDir` im Response vorhanden | curl mit zwei Dummy-JPEGs + NPZs + robot.json |
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| **Kamera-Pairing** | `.jpg` ohne passende NPZ wird übersprungen (kein 500) | curl mit fehlendem NPZ |
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||
| **Dateinamen-Sanitising** | `../../../evil.npz` → 400 | curl mit bösem Dateinamen |
|
||
| **Simulations-Roundtrip** | `appRobotRendering` rendert 10 Posen mit bekannten GT-Winkeln, API gibt `state` zurück, Abweichung < Toleranz | automatisiert aus `appRobotRendering`-Pipeline |
|
||
| **Identität Live vs. Offline** | Denselben Bildsatz einmal per Live-Run und einmal per Offline-API auswerten → `state`-Differenz ≈ 0 | manuell mit aufgezeichnetem Homing-Run |
|
||
| **Fallback-Pfad** | Script 3b schlägt fehl (< 2 Kameras) → 422 mit log | curl mit nur einem Bild |
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||
| **Timeout-Robustheit** | 4b bricht ab → 5_pose_estimation greift ein, 200 wird trotzdem zurückgegeben | simulierter Abbruch durch fehlende Marker |
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## Bekannte Risiken und Probleme
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### Dateinamen-Convention ist implizit
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Die Kamera-ID wird aus dem Dateinamen abgeleitet — kein explizites Metadaten-Feld.
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Das funktioniert solange die Namenskonvention (`{cameraId}.jpg` / `{cameraId}_calibration.npz`)
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eingehalten wird. Abweichungen (z. B. `frame_cam0_001.jpg`) führen zu einem ungematchten
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Bild, das still übersprungen wird — kein Fehler, aber unerwartetes Verhalten.
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||
**Mitigation:** Explizite Validierung und Fehlermeldung wenn kein Match gefunden wird.
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Alternativ: Metadaten-Feld `cameraMappings: {"cam0": {"image": "frame_cam0_001.jpg", "npz": "cam0_calibration.npz"}}`.
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||
Für den Simulations-Use-Case ist die einfache Konvention ausreichend.
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### robot.json-Versionskonflikt
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Simulation und Live-Homing teilen sich `robot.json` konzeptionell, aber die Datei
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entwickelt sich weiter (Kalibrierung, neue Marker, geänderte Positionen). Eine veraltete
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`robot.json` aus `appRobotRendering` kann zu systematisch falschen Posen führen, die
|
||
schwer von Algorithmus-Fehlern zu unterscheiden sind.
|
||
|
||
**Mitigation:** Im Simulations-Roundtrip-Test die `robot.json`-Version (z. B. Timestamp
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||
im Dateinamen) protokollieren und mit dem API-Response abgleichen.
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||
### Gleichzeitige Anfragen
|
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||
Mehrere Offline-Runs gleichzeitig schreiben in separate `{timestamp}`-Verzeichnisse —
|
||
kein Konflikt. Aber: Python-Subprozesse multiplizieren sich. Bei parallelen Requests aus
|
||
der Simulations-Pipeline könnte die CPU-Last (scipy + ArUco) den Server blockieren.
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**Mitigation (optional):** Request-Queue mit max. 1–2 parallelen Runs. Für den
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Simulations-Use-Case wird sequenzieller Aufruf empfohlen.
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### scipy-Abhängigkeit auf Deployment-Maschine
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`5_pose_estimation.py` braucht `scipy`. In `docker-compose.yaml` ist es vorhanden.
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Lokal (Entwicklung ohne Docker) muss `pip install scipy` sichergestellt sein, sonst
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schlägt Schritt 5 stumm fehl (Exit 1, aber Schritt 4 hat bereits ein Ergebnis).
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### Festplattenverbrauch
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Jeder Offline-Run erzeugt ein Verzeichnis mit JPEGs + NPZs + ca. 10 JSON-Dateien.
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Bei intensiver Simulations-Nutzung (100 Posen/Tag) kann das summieren.
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**Mitigation:** TTL-basiertes Aufräumen als gelegentliche Wartungsaufgabe (kein Teil
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dieser Implementierung).
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## Offene Entscheidungen (getroffen)
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- [x] `multer` (v2.2.0) — installiert, `diskStorage` schreibt direkt in `{runDir}`
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- [x] Offline-Runs in `data/homing-offline/` (eigenes Verzeichnis, nicht im boardViewer)
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- [x] Synchrone Antwort — Pipeline läuft durch, dann JSON; Client-Timeout ≥ 120 s empfohlen
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- [x] `5_pose_estimation.py` nur als Fallback (identisch zum Live-Modus)
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## Abhängigkeiten und Voraussetzungen
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Vor der Implementierung müssen vorhanden sein:
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- `multer` installiert (oder busboy-basierte Alternative entschieden)
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- `scipy` im Python-Environment verfügbar (lokal + Docker)
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- `scripts/5_pose_estimation.py` + `scripts/robot_fk.py` im Repo (beide vorhanden, ✅)
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- `homingOrchestrator.js` für Orientierung (vorhanden, ✅)
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- Test-Bilder + Test-NPZs für automatisierten Smoke-Test (aus `test/homing/` oder
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`test/y-axis-finder-examples/`; die NPZs müssen dazu noch als Testfixtures bereitgestellt werden)
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## Verweise
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- [`Homing.md`](Homing.md) — Gesamtüberblick Homing-Ablauf
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- [`Homing_0_Camera.md`](Homing_0_Camera.md) — Schritte 1–3b (Board-Pipeline)
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- [`Homing_1_StepByStep.md`](Homing_1_StepByStep.md) — 4b-Kette (Gelenkwinkel-Schätzung)
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- [`Homing_5_Pose.md`](Homing_5_Pose.md) — 5_pose_estimation.py (Bundle-Adjustment)
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- `server/server.js` — bestehende Endpoints (`/api/homing/run`, `runBoardPipeline()`)
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- `server/homingOrchestrator.js` — `runHoming()`, Vorlage für `runHomingOffline()`
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