ajustes nas regras do visual worker

AgroBase/AgroBase/Forms/Operacoes/frmOperacaoManual.cs

@@ -197,11 +197,11 @@ namespace AgroBase.Forms.Operacoes
             ReqFrameSnr = true;
             try
             {
-                var frameRgb = await VisualWorkerService.GetCameraFrame(CameraFrameType.Rgb);
+                var frameRgb = await VisualWorkerService.GetCameraFrame(CameraFrameType.Debug);
                 AtualizarImagemPainel(pnlCameraRua, frameRgb?.image());
 
-                var frameSeg = await VisualWorkerService.GetCameraFrame(CameraFrameType.Segmentacao);
-                AtualizarImagemPainel(pnlDeteccoesRua, frameSeg?.image());
+                //var frameSeg = await VisualWorkerService.GetCameraFrame(CameraFrameType.Segmentacao);
+                //AtualizarImagemPainel(pnlDeteccoesRua, frameSeg?.image());
             }
             finally
             {

AgroBase/AgroBase/Forms/frmOperarioSonar.cs

@@ -122,7 +122,7 @@ namespace AgroBase.Forms
             {
                 //pic.Image = VariaveisOperacao.Operadores.VisualWorker.DadosLeitura.Leitura.obj.radar_2d.PlotarAnalsie(frame.image);
 
-                PlotarGraficoPerfilCorredor(VisualWorkerService.DadosLeitura.Analises.corredor_prof);
+                //PlotarGraficoPerfilCorredor(VisualWorkerService.DadosLeitura.Analises.corredor_prof);
             }
         }
         
@@ -156,9 +156,9 @@ namespace AgroBase.Forms
             picDebug.Image?.Dispose();
             picDebug.Image = analise.PlotarAnalise(frame);
 
-            PreencherGridAnomalias(analise.anomalias ?? new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>());
+            //PreencherGridAnomalias(analise.anomalias ?? new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>());
             //PreencherGridSolo(analise.solo?.bbox_list ?? new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>());
-            PlotarGraficoPerfilSolo(analise.solo?.perfil ?? new List<double>());
+            //PlotarGraficoPerfilSolo(analise.solo?.perfil ?? new List<double>());
         }
 
         void ConfigurarGridDeteccoes(DataGridView dgv)

AgroBase/AgroBase/Forms/frmWT901C.cs

@@ -60,10 +60,8 @@ namespace AgroBase.Forms
         private async Task tmrLeitura_Tick()
         {
             var Imu = Variaveis.OperacaoEmAndamento.Sensoriamento.IMU;
-            AnguloX = (Imu.InclinacaoFrontal + 180) % 360;
-            if (AnguloX > 180) AnguloX -= 360;
-            AnguloY = (Imu.InclinacaoLateral + 180) % 360;
-            if (AnguloY > 180) AnguloY -= 360;
+            AnguloX = -Imu.InclinacaoFrontal;
+            AnguloY = -Imu.InclinacaoLateral;
             AnguloZ = -Imu.Rotacao;
             OrientacaoMagnetica = Imu.RotacaoCorrigida;
 
@@ -227,7 +225,12 @@ namespace AgroBase.Forms
             picBussola.Invalidate();
             //glControl.Invalidate();
             pnlInclinacao.Invalidate();
-            visualizador3D.AtualizarAngulos(AnguloX, AnguloY, AnguloZ);
+
+            double agX = (AnguloX + 180) % 360;
+            if (agX > 180) agX -= 360;
+            double agY = (AnguloY + 180) % 360;
+            if (agY > 180) agY -= 360;
+            visualizador3D.AtualizarAngulos(agX, agY, AnguloZ);
 
             txtX.Text = AnguloX.ToString("0.00");
             txtY.Text = AnguloY.ToString("0.00");

AgroBase/AgroBase/Models/Operadores/VisualWorkerModel.cs

@@ -175,30 +175,33 @@ namespace AgroBase.Models.Operadores
     public class VisualWorkerMessageAnaliseModel
     {
         public DateTime timestamp { get; set; }
-        public List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel> anomalias { get; set; }
-        public List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel> sombras { get; set; }
-        public VisualWorkerMessageAnaliseSoloModel solo { get; set; }
-        public List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel> corredor_prof { get; set; }
-        public List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel> corredor_seg { get; set; }
+        //public List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel> anomalias { get; set; }
+        //public List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel> sombras { get; set; }
+        //public VisualWorkerMessageAnaliseSoloModel solo { get; set; }
+        //public List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel> corredor_prof { get; set; }
+        //public List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel> corredor_seg { get; set; }
         public VisualWorkerMessageSegmentacaoSemanticaModel segmentacao { get; set; }
+        public VisualWorkerMessageMatrizConfiancaModel matriz_confianca { get; set; }
 
         public VisualWorkerMessageAnaliseModel Clone()
         {
             return new VisualWorkerMessageAnaliseModel()
             {
                 timestamp = timestamp, 
-                anomalias = new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>(anomalias ?? new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>()), 
-                sombras = new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>(sombras ?? new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>()), 
-                solo = solo?.Clone(),
-                corredor_prof = new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>(corredor_prof ?? new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>()),
-                corredor_seg = new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>(corredor_seg ?? new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>()),
+                //anomalias = new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>(anomalias ?? new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>()), 
+                //sombras = new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>(sombras ?? new List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>()), 
+                //solo = solo?.Clone(),
+                //corredor_prof = new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>(corredor_prof ?? new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>()),
+                //corredor_seg = new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>(corredor_seg ?? new List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>()),
                 segmentacao = segmentacao?.Clone() ?? new VisualWorkerMessageSegmentacaoSemanticaModel(),
+                matriz_confianca = matriz_confianca?.Clone() ?? new VisualWorkerMessageMatrizConfiancaModel(),
             };
         }
 
         public Bitmap PlotarAnalise(OAKCameraFrameModel frame)
         {
-            Bitmap img = frame?.image();
+            return null;
+            /*Bitmap img = frame?.image();
             if (img == null) return null;
 
             using (Graphics g = Graphics.FromImage(img))
@@ -296,7 +299,7 @@ namespace AgroBase.Models.Operadores
                 }
             }
 
-            return img;
+            return img;*/
         }
 
     }
@@ -497,6 +500,83 @@ namespace AgroBase.Models.Operadores
         }
     }
 
+    public class VisualWorkerMessageMatrizConfiancaModel
+    {
+        public float ts { get; set; }
+        public int seq { get; set; }
+        public int grid_w { get; set; }
+        public int grid_h { get; set; }
+        public List<float> y_range_m { get; set; }
+        public List<float> row_dist_m { get; set; }
+        public List<float> row_scale_x_m { get; set; }
+        public VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockModel block { get; set; }
+
+        public VisualWorkerMessageMatrizConfiancaModel Clone()
+        {
+            return new VisualWorkerMessageMatrizConfiancaModel()
+            {
+                ts = ts,
+                seq = seq,
+                grid_w = grid_w,
+                grid_h = grid_h,
+                y_range_m = y_range_m,
+                row_dist_m = new List<float>(row_dist_m),
+                row_scale_x_m = new List<float>(row_scale_x_m),
+                block = block.Clone()
+            };
+        }
+    }
+
+    public class VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockModel
+    {
+        public float? d_block_line_m { get; set; }
+        public float d_obs_true_min_m { get; set; }
+        public bool blocked { get; set; }
+        public bool blocked_raw { get; set; }
+        public string reason { get; set; }
+        public string reason_detail { get; set; }
+        public VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockDecisionModel decision { get; set; }
+
+        public VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockModel Clone()
+        {
+            return new VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockModel()
+            {
+                d_block_line_m = d_block_line_m,
+                d_obs_true_min_m = d_obs_true_min_m,
+                blocked = blocked,
+                blocked_raw = blocked_raw,
+                reason = reason,
+                reason_detail = reason_detail,
+                decision = decision.Clone()
+            };
+        }
+    }
+
+    public class VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockDecisionModel
+    {
+        public bool parar { get; set; }
+        public float dist_necessaria { get; set; }
+        public float? v_max_sugerida_mps { get; set; }
+        public int frames_on { get; set; }
+        public int frames_off { get; set; }
+        public int N_on { get; set; }
+        public int N_off { get; set; }
+
+        public VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockDecisionModel Clone()
+        {
+            return new VisualWorkerMessageMatrizConfiancaBlockDecisionModel()
+            {
+                parar = parar,
+                dist_necessaria = dist_necessaria,
+                v_max_sugerida_mps = v_max_sugerida_mps,
+                frames_on = frames_on,
+                frames_off = frames_off,
+                N_on = N_on,
+                N_off = N_off,
+            };
+        }
+    }
+
     public enum VisualWorkerCommandType
     {
         ScriptCarregado = 1,

AgroBase/AgroBase/Services/Operadores/CameraWorkerService.cs

@@ -102,13 +102,18 @@ namespace AgroBase.Services.Operadores
 
             if (cameras.Any())
             {
-                CamerasConectadas.AddRange(cameras.Values.Select(x => new OAKCameraModel()
+                foreach (var cam in cameras)
                 {
-                    Dispositivo = x.dispositivo,
-                    Version = x.versao,
-                    Name = x.modelo,
-                    Id = x.mx_id,
-                }).ToList());
+                    var camera_str = RedisService.Get(RedisService.CamKey(cam.Key));
+                    var camera = JsonConvert.DeserializeObject<CameraWorkerItemModel>(camera_str);
+                    CamerasConectadas.Add(new OAKCameraModel()
+                    {
+                        Dispositivo = camera.dispositivo,
+                        Version = camera.versao,
+                        Name = camera.modelo,
+                        Id = camera.mx_id,
+                    });
+                }
             }
 
             return CamerasConectadas;

AgroBase/AgroBase/Services/Operadores/VisualWorkerService.cs

@@ -1,6 +1,8 @@
 using AgroBase.Models;
 using AgroBase.Models.Operadores;
+using Microsoft.DirectX.DirectInput;
 using Newtonsoft.Json;
+using Newtonsoft.Json.Linq;
 using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.Linq;
@@ -16,6 +18,8 @@ namespace AgroBase.Services.Operadores
         
         private bool DebugMode = true;
 
+        static long _lastTsVW = -1;
+
         public void MostrarLog(string message, int limite = 500)
         {
             if (DebugMode)
@@ -138,45 +142,67 @@ namespace AgroBase.Services.Operadores
 
         public static void AtualizarAnalise()
         {
+            // IMU (simples e direto)
             string imuJson = RedisService.Get(RedisService.ModKey(Enums.T_Code.Imu));
-            if (!string.IsNullOrEmpty(imuJson))
+            if (!string.IsNullOrWhiteSpace(imuJson))
+            {
+                try
                 {
                     DadosLeitura.Imu = JsonConvert.DeserializeObject<VisualWorkerMessageIMUModel>(imuJson);
                 }
+                catch { /* opcional: logar erro */ }
+            }
 
+            // VisualWorker
             var json = RedisService.Get(CtxKey.DadosVisualWorker);
-            var dados = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(json);
+            if (string.IsNullOrWhiteSpace(json)) return;
 
-            if (dados.ContainsKey("ts_analise"))
+            JObject root;
+            try
             {
-                DateTime timestamp = FuncoesGlobais.UnixToDateTime(dados["ts_analise"].ToString());
-
-                //var matrizes = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(dados["matrizes"].ToString());
-                //var confianca = JsonConvert.DeserializeObject<List<List<double>>>(JsonConvert.SerializeObject(matrizes["confianca"]));
-                //var custo = JsonConvert.DeserializeObject<List<List<double>>>(JsonConvert.SerializeObject(matrizes["custo"]));
-
-                var anomalias = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(dados["anomalias"].ToString());
-                var deteccoes = JsonConvert.DeserializeObject<List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>>(JsonConvert.SerializeObject(anomalias["deteccoes"]));
-                var sombras = JsonConvert.DeserializeObject<List<VisualWorkerMessageAnaliseBBoxModel>>(JsonConvert.SerializeObject(anomalias["sombras"]));
-
-                var corredor = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(dados["perfil_corredor"].ToString());
-                var corredor_seg = JsonConvert.DeserializeObject<List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>>(JsonConvert.SerializeObject(corredor["segmentacao"]));
-                var profundidade = JsonConvert.DeserializeObject<List<VisualWorkerMessageRadar2DPerfilModel>>(JsonConvert.SerializeObject(corredor["profundidade"]));
-
-                var solo = JsonConvert.DeserializeObject<VisualWorkerMessageAnaliseSoloModel>(JsonConvert.SerializeObject(dados["solo"]));
-
-                var segmentacao = JsonConvert.DeserializeObject<VisualWorkerMessageSegmentacaoSemanticaModel>(JsonConvert.SerializeObject(dados["segmentacao"]));
-
-                DadosLeitura.Analises = new VisualWorkerMessageAnaliseModel()
+                root = JObject.Parse(json);
+            }
+            catch
             {
-                    timestamp = timestamp,
-                    solo = solo,
-                    anomalias = deteccoes,
-                    sombras = sombras,
-                    corredor_prof = profundidade,
-                    corredor_seg = corredor_seg,
-                    segmentacao = segmentacao
-                };
+                return; // payload inválido
+            }
+
+            // ts_analise (Unix)
+            long tsUnix = root["ts_analise"]?.Value<long>() ?? 0;
+            if (tsUnix != 0)
+            {
+                // atualiza o DateTime sempre que vier um ts válido
+                DadosLeitura.Analises.timestamp = FuncoesGlobais.UnixToDateTime(tsUnix.ToString());
+            }
+
+            // Se o timestamp não mudou, evita desserializar objetos grandes
+            if (tsUnix != 0 && tsUnix == _lastTsVW)
+                return;
+
+            _lastTsVW = tsUnix;
+
+            // segmentação (sem re-serializar o token)
+            var segTok = root["segmentacao"];
+            if (segTok != null)
+            {
+                try
+                {
+                    var seg = segTok.ToObject<VisualWorkerMessageSegmentacaoSemanticaModel>();
+                    if (seg != null) DadosLeitura.Analises.segmentacao = seg;
+                }
+                catch { /* opcional: log */ }
+            }
+
+            // matriz de confiança
+            var mcTok = root["matriz_confianca"];
+            if (mcTok != null)
+            {
+                try
+                {
+                    var mc = mcTok.ToObject<VisualWorkerMessageMatrizConfiancaModel>();
+                    if (mc != null) DadosLeitura.Analises.matriz_confianca = mc;
+                }
+                catch { /* opcional: log */ }
             }
         }
 
@@ -184,10 +210,8 @@ namespace AgroBase.Services.Operadores
         {
             RedisService.AtualizarCampos(
                 CtxKey.DadosWeedWorker,
-                ("analise.anomalias", new Dictionary<string, object>()),
-                ("analise.perfil_corredor", new Dictionary<string, object>()),
-                ("analise.solo", new VisualWorkerMessageAnaliseSoloModel()),
-                ("analise.segmentacao", new VisualWorkerMessageSegmentacaoSemanticaModel())
+                ("analise.segmentacao", new VisualWorkerMessageSegmentacaoSemanticaModel()),
+                ("analise.matriz_confianca", new VisualWorkerMessageMatrizConfiancaModel())
             );
         }
 

AgroBase/AgroBase/Services/Operadores/WeedWorkerService.cs

@@ -6,6 +6,7 @@ using System.Collections.Generic;
 using System.Linq;
 using System.Threading.Tasks;
 using static AgroBase.Models.Operadores.OperadoresModels;
+using Newtonsoft.Json.Linq;
 
 namespace AgroBase.Services.Operadores
 {
@@ -15,6 +16,7 @@ namespace AgroBase.Services.Operadores
         public SaudeWorkerModel Saude { get; set; } = new SaudeWorkerModel();
 
         private bool DebugMode = true;
+        static long _lastTs = -1;
 
         public void MostrarLog(string message, int limite = 500)
         {
@@ -164,53 +166,67 @@ namespace AgroBase.Services.Operadores
         public static void AtualizarAnalise()
         {
             var json = RedisService.Get(CtxKey.DadosWeedWorker);
-            var dados = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(json);
+            if (string.IsNullOrWhiteSpace(json)) return;
 
-            if (dados.ContainsKey("ts_analise") && dados.ContainsKey("analise"))
+            var root = JObject.Parse(json);
+            var analise = root["analise"] as JObject;
+            if (analise == null) return;
+
+            // 1) pega timestamp sem recriar dicionários
+            long tsUnix = analise["timestamp"]?.Value<long>() ?? 0;
+            if (tsUnix != 0)
             {
-                var analise = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, object>>(dados["analise"].ToString());
+                var ts = FuncoesGlobais.UnixToDateTime(tsUnix.ToString());
+                DadosLeitura.Analise.timestamp = ts;
+            }
 
-                // 1. Timestamp (vem como double ou string)
-                DateTime timestamp = FuncoesGlobais.UnixToDateTime(analise["timestamp"].ToString());
+            // 2) se não mudou, pule deserializações pesadas
+            if (tsUnix == _lastTs) goto AtualizaBicos;
+            _lastTs = tsUnix;
 
-                // 2. Deteccoes (vem como List<object> ou string)
-                var listaDeteccoes = JsonConvert.DeserializeObject<List<WeedWorkerAnaliseDeteccaoModel>>(
-                    analise["deteccoes"].ToString()
-                );
-
-                // 3. Controle: pode vir como Dictionary<string, object>
-                var controleDict = JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, bool>>(
-                    analise["controle"].ToString()
-                );
-                
-                var ervasIdentificadas = JsonConvert.DeserializeObject<List<Dictionary<string, int>>>(
-                    analise["ervas_identificadas"].ToString()
-                );
-
-                // 4. Monta o objeto manualmente
-                var analiseObj = new WeedWorkerAnaliseModel
+            // 3) deteccoes (se precisar manter o tipo forte)
+            var detToken = analise["deteccoes"];
+            if (detToken != null)
             {
-                    timestamp = timestamp,
-                    height = Convert.ToInt32(analise["height"].ToString()),
-                    width = Convert.ToInt32(analise["width"].ToString()),
-                    deteccoes = listaDeteccoes,
-                    controle = controleDict.ToDictionary(x => Convert.ToInt32(x.Key), x => x.Value),
-                    ervas_identificadas = ervasIdentificadas
-                };
+                var lista = detToken.ToObject<List<WeedWorkerAnaliseDeteccaoModel>>();
+                DadosLeitura.Analise.deteccoes = lista;
+            }
 
+            // 4) controle: converte direto p/ int->bool sem ToString/dupla desserialização
+            var ctrlObj = analise["controle"] as JObject;
+            if (ctrlObj != null)
+            {
+                var dict = new Dictionary<int, bool>(ctrlObj.Count);
+                foreach (var prop in ctrlObj.Properties())
+                    if (int.TryParse(prop.Name, out int k))
+                        dict[k] = prop.Value.Value<bool>();
+                DadosLeitura.Analise.controle = dict;
+            }
+
+            // 5) ervas_identificadas: JArray -> List<Dictionary<string,int>>
+            var ervasTok = analise["ervas_identificadas"] as JArray;
+            if (ervasTok != null)
+            {
+                var ervas = new List<Dictionary<string, int>>(ervasTok.Count);
+                foreach (var item in ervasTok.OfType<JObject>())
+                {
+                    var d = new Dictionary<string, int>(item.Count);
+                    foreach (var p in item.Properties())
+                        d[p.Name] = p.Value.Value<int>();
+                    ervas.Add(d);
+                }
+                DadosLeitura.Analise.ervas_identificadas = ervas;
+            }
+
+        AtualizaBicos:
             Variaveis.OperacaoEmAndamento.DispAtu?.Dados?.BicosPulverizadores?.ForEach(bico =>
             {
                 int atuacoes = 0;
                 var ervas = DadosLeitura?.Analise?.ervas_identificadas ?? new List<Dictionary<string, int>>();
-                    if (ervas.Count < bico.Posicao || bico.Posicao <= 0)
-                        atuacoes = 0;
-                    else
+                if (bico.Posicao > 0 && bico.Posicao <= ervas.Count)
                     atuacoes = ervas[bico.Posicao - 1]?.Sum(x => x.Value) ?? 0;
                 bico.Atuacoes = atuacoes;
             });
-
-                DadosLeitura.Analise = analiseObj;
-            }
         }
 
         public static void ReiniciarLeituraAnalise()

AgroBase/AgroBase/Services/RedisService.cs

@@ -26,6 +26,11 @@ namespace AgroBase.Services
             return CtxKey.DadosModulo + dispositivo.ToString();
         }
 
+        public static string CamKey(string mx_id)
+        {
+            return CtxKey.DadosCameras + mx_id;
+        }
+
         public static string Get(string chave)
         {
             return _db.StringGet(chave);
@@ -180,7 +185,7 @@ namespace AgroBase.Services
 
     public static class CtxKey
     {
-        public const string DadosCameras = "ctx:dados_cameras";
+        public const string DadosCameras = "ctx:dados_cameras_";
         public const string DadosModulo = "ctx:dados_modulo_";
         public const string DadosOperacao = "ctx:dados_operacao";
         public const string DadosContexto = "ctx:dados_contexto";

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/BrowsingTopicsState

@@ -1,12 +1,5 @@
 {
    "epochs": [ {
-      "calculation_time": "13397225327956881",
-      "config_version": 0,
-      "model_version": "0",
-      "padded_top_topics_start_index": 0,
-      "taxonomy_version": 0,
-      "top_topics_and_observing_domains": [  ]
-   }, {
       "calculation_time": "13397850728648898",
       "config_version": 0,
       "model_version": "0",
@@ -29,5 +22,5 @@
       "top_topics_and_observing_domains": [  ]
    } ],
    "hex_encoded_hmac_key": "40F346D3248C3AFDF2BEE1FE496DBD32F7CED6E5AE98B881ABC421AA7E7B5642",
-   "next_scheduled_calculation_time": "13399758321059135"
+   "next_scheduled_calculation_time": "13399758321059321"
 }

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Local Storage/leveldb/LOG

@@ -1,3 +1,3 @@
-2025/08/14-08:05:35.848 19d8 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/MANIFEST-000001
-2025/08/14-08:05:35.853 19d8 Recovering log #3
-2025/08/14-08:05:35.857 19d8 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/000003.log 
+2025/08/15-13:16:10.784 5274 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/MANIFEST-000001
+2025/08/15-13:16:10.790 5274 Recovering log #3
+2025/08/15-13:16:10.794 5274 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/000003.log 

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Local Storage/leveldb/LOG.old

@@ -1,3 +1,3 @@
-2025/08/13-17:43:50.172 2850 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/MANIFEST-000001
-2025/08/13-17:43:50.179 2850 Recovering log #3
-2025/08/13-17:43:50.183 2850 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/000003.log 
+2025/08/15-10:42:52.375 713c Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/MANIFEST-000001
+2025/08/15-10:42:52.380 713c Recovering log #3
+2025/08/15-10:42:52.383 713c Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Local Storage\leveldb/000003.log 

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Network/Network Persistent State

@@ -1 +1 @@
-{"net":{"http_server_properties":{"servers":[{"alternative_service":[{"advertised_alpns":["h3"],"expiration":"13399729543529307","port":443,"protocol_str":"quic"}],"anonymization":["DAAAAAcAAABmaWxlOi8vAA==",false,0],"network_stats":{"srtt":18335},"server":"https://tile.openstreetmap.org","supports_spdy":true}],"supports_quic":{"address":"2804:d78:627:be00:409f:ed6:2a0d:4b81","used_quic":true},"version":5},"network_qualities":{"CAASABiAgICA+P////8B":"4G","CAESABiAgICA+P////8B":"4G","CAISABiAgICA+P////8B":"4G","CAYSABiAgICA+P////8B":"Offline"}}}
+{"net":{"http_server_properties":{"servers":[{"alternative_service":[{"advertised_alpns":["h3"],"expiration":"13399834582100494","port":443,"protocol_str":"quic"}],"anonymization":["DAAAAAcAAABmaWxlOi8vAA==",false,0],"network_stats":{"srtt":30536},"server":"https://tile.openstreetmap.org","supports_spdy":true}],"supports_quic":{"address":"192.168.26.32","used_quic":true},"version":5},"network_qualities":{"CAASABiAgICA+P////8B":"4G","CAESABiAgICA+P////8B":"4G","CAISABiAgICA+P////8B":"4G","CAYSABiAgICA+P////8B":"Offline"}}}

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Network/TransportSecurity

@@ -1 +1 @@
-{"sts":[{"expiry":1786705536.321524,"host":"bWGAftl61rqoc0YzqPncsLvQQh/iC2Bdp3ejUeGC83w=","mode":"force-https","sts_include_subdomains":true,"sts_observed":1755169536.321528}],"version":2}
+{"sts":[{"expiry":1786792276.424571,"host":"bWGAftl61rqoc0YzqPncsLvQQh/iC2Bdp3ejUeGC83w=","mode":"force-https","sts_include_subdomains":true,"sts_observed":1755256276.424575}],"version":2}

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Session Storage/LOG

@@ -1,3 +1,3 @@
-2025/08/14-08:08:01.412 19d8 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/MANIFEST-000001
-2025/08/14-08:08:01.413 19d8 Recovering log #3
-2025/08/14-08:08:01.418 19d8 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/000003.log 
+2025/08/15-13:21:01.455 5274 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/MANIFEST-000001
+2025/08/15-13:21:01.456 5274 Recovering log #3
+2025/08/15-13:21:01.459 5274 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/000003.log 

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Session Storage/LOG.old

@@ -1,3 +1,3 @@
-2025/08/13-17:45:26.419 2850 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/MANIFEST-000001
-2025/08/13-17:45:26.420 2850 Recovering log #3
-2025/08/13-17:45:26.423 2850 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/000003.log 
+2025/08/15-10:44:53.150 713c Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/MANIFEST-000001
+2025/08/15-10:44:53.151 713c Recovering log #3
+2025/08/15-10:44:53.155 713c Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Session Storage/000003.log 

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Site Characteristics Database/LOG

@@ -1,3 +1,3 @@
-2025/08/14-08:05:35.765 9414 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/MANIFEST-000001
-2025/08/14-08:05:35.766 9414 Recovering log #7
-2025/08/14-08:05:35.767 9414 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/000007.log 
+2025/08/15-13:16:10.702 6a74 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/MANIFEST-000001
+2025/08/15-13:16:10.703 6a74 Recovering log #7
+2025/08/15-13:16:10.704 6a74 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/000007.log 

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/AgroBase.exe.WebView2/EBWebView/Default/Site Characteristics Database/LOG.old

@@ -1,3 +1,3 @@
-2025/08/13-17:43:50.080 675c Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/MANIFEST-000001
-2025/08/13-17:43:50.082 675c Recovering log #7
-2025/08/13-17:43:50.082 675c Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/000007.log 
+2025/08/15-10:42:52.304 16a4 Reusing MANIFEST C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/MANIFEST-000001
+2025/08/15-10:42:52.306 16a4 Recovering log #7
+2025/08/15-10:42:52.306 16a4 Reusing old log C:\ZendionInc\agrobot_base\AgroBase\AgroBase\bin\x64\Debug\AgroBase.exe.WebView2\EBWebView\Default\Site Characteristics Database/000007.log 

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Output/mapa_gps.html

@@ -17,7 +17,7 @@
             <meta name="viewport" content="width=device-width,
                 initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no" />
             <style>
-                #map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5 {
+                #map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e {
                     position: relative;
                     width: 100.0%;
                     height: 100.0%;
@@ -54,14 +54,14 @@
 <body>
     
     
-            <div class="folium-map" id="map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5" ></div>
+            <div class="folium-map" id="map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e" ></div>
         
 </body>
 <script>
     
     
-            var map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5 = L.map(
-                "map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5",
+            var map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e = L.map(
+                "map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e",
                 {
                     center: [0.0, 0.0],
                     crs: L.CRS.EPSG3857,
@@ -78,7 +78,7 @@
 
         
     
-            var tile_layer_a04e5e8300b6eacc885e71a463b29158 = L.tileLayer(
+            var tile_layer_76df0441e10db36359cf485a7152ff2d = L.tileLayer(
                 "https://tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png",
                 {
   "minZoom": 0,
@@ -95,7 +95,7 @@
             );
         
     
-            tile_layer_a04e5e8300b6eacc885e71a463b29158.addTo(map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5);
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 </script>
 
@@ -116,7 +116,7 @@
         }
         trajeto_json_add({"features": []});
 
-        trajeto_json.addTo(map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5);
+        trajeto_json.addTo(map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e);
 
         function adicionarGeometria(novaGeometria) {
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@@ -179,9 +179,9 @@
         
         var marcadorEquipamento = L.marker([0, 0], {
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-        }).addTo(map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5);
+        }).addTo(map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e);
         
-        var marcadorBase = L.marker([0, 0], {}).addTo(map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5);
+        var marcadorBase = L.marker([0, 0], {}).addTo(map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e);
         var icon = L.AwesomeMarkers.icon(
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         );
@@ -246,7 +246,7 @@
                 }
                 
                 if (foco) {
-                    map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5.setView(novaPosicao, map_7792e3f9a50d24693529ab60471511c5.getZoom());
+                    map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e.setView(novaPosicao, map_15b2c6f7832115c94dd9daa84035059e.getZoom());
                 }
                 
             }
@@ -268,7 +268,7 @@
             marcadorDinamico.setRotationAngle(angulo);
             
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         });
         
         function calcularOrientacao(P1latitude, P1longitude, P2latitude, P2longitude) {

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Output/mapa_interativo.html

@@ -17,7 +17,7 @@
             <meta name="viewport" content="width=device-width,
                 initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no" />
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                     position: relative;
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 <script>
     
     
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+                "map_23f8e35f17470dacda23acd5395a7fac",
                 {
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             );
         
     
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@@ -111,7 +111,7 @@
                 }*/
             });
     }
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 }
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                 .addData(data);
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+        geo_json_1f8972074523b6427449f533ba057bf8.setStyle(function(feature) {return feature.properties.style;});
 
         
     
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 </script>
 
@@ -185,7 +185,7 @@
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@@ -243,7 +243,7 @@
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         function adicionarGeometriaDinamica(novaGeometria) {
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             icon: customIcon
-        }).addTo(map_fbec21a667da83a7a2d972cb198fec24);
+        }).addTo(map_23f8e35f17470dacda23acd5395a7fac);
         
-        var marcadorBase = L.marker([0, 0], {}).addTo(map_fbec21a667da83a7a2d972cb198fec24);
+        var marcadorBase = L.marker([0, 0], {}).addTo(map_23f8e35f17470dacda23acd5395a7fac);
         var icon = L.AwesomeMarkers.icon(
             {"extraClasses": "fa-rotate-0", "icon": "info-sign", "iconColor": "white", "markerColor": "red", "prefix": "glyphicon"}
         );
@@ -380,7 +380,7 @@
                 }
                 
                 if (foco) {
-                    map_fbec21a667da83a7a2d972cb198fec24.setView(novaPosicao, map_fbec21a667da83a7a2d972cb198fec24.getZoom());
+                    map_23f8e35f17470dacda23acd5395a7fac.setView(novaPosicao, map_23f8e35f17470dacda23acd5395a7fac.getZoom());
                 }
                 
             }
@@ -397,7 +397,7 @@
         function atualizarSelecaoRuas(selecionadas) {
             selecionadas = JSON.parse(selecionadas);
             RuasSelecionadas = Array.isArray(selecionadas) ? [...selecionadas] : [];
-            geo_json_2af9830ef68420da295e9fbbf418b0d8.eachLayer(function (layer) {
+            geo_json_1f8972074523b6427449f533ba057bf8.eachLayer(function (layer) {
                 if (RuasSelecionadas.includes(parseInt(layer.feature.id))) {
                     layer.setStyle({ color: 'blue' });
                 } else {

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/camera_worker/camera_oak.py

@@ -23,7 +23,7 @@ class CameraOak:
         #self.dev_info = dai.DeviceInfo(mx_id)
         self.mx_id = self.dev_info.getMxId()
         self.versao = self.dev_info.name
-        self.dispositivo = T_Code.Vzo.value
+        self.dispositivo = T_Code.Vzo
         self.modelo = "Desconhecido"
         self.ultima_saude = {}
         self.timestamp_ultimo_frame_rgb = None
@@ -34,8 +34,8 @@ class CameraOak:
         self.rodando = False
         self.iniciado = False
 
-        _cameras = ContextoGlobalRedis.get_cameras()
-        _camera = _cameras.get(self.mx_id, {})
+        _camera = ContextoGlobalRedis.get_camera(self.mx_id) or {}
+        _camera["mx_id"] = self.mx_id
         _camera["versao"] = self.versao
         _camera["iniciando"] = True
         _camera["iniciado"] = False
@@ -49,21 +49,22 @@ class CameraOak:
 
             if dai.CameraBoardSocket.LEFT in sensores and dai.CameraBoardSocket.RIGHT in sensores:
                 self.modelo = "OAK-D Lite"
-                self.dispositivo = T_Code.Snr.value
+                self.dispositivo = T_Code.Snr
                 self.tem_depth = True
                 self.tem_imu = True
             elif dai.CameraBoardSocket.CAM_A in sensores:
                 self.modelo = "OAK-1 Lite W"
-                self.dispositivo = T_Code.Cam.value
+                self.dispositivo = T_Code.Cam
                 self.tem_depth = False
             else:
+                self.dispositivo = T_Code.Vzo
                 self.mostrar_log(f"[WARN] Sensores desconhecidos: {sensores}")
         except Exception as e:
             pass
             self.mostrar_log(f"Falha ao detectar sensores: {e}")
 
         _camera["modelo"] = self.modelo
-        _camera["dispositivo"] = self.dispositivo
+        _camera["dispositivo"] = self.dispositivo.value
         _camera["tem_depht"] = self.tem_depth
         _camera["tem_imu"] = self.tem_imu
 
@@ -124,8 +125,11 @@ class CameraOak:
                 }
                 _camera["parametros"] = self.parametros
 
+            self.ultima_saude["timestamp"] = time.time()
+
             self.iniciado = True
             _camera["iniciado"] = True
+            _camera["iniciado_em"] = time.time()
 
         except Exception as e:
             self.mostrar_log(f"Erro ao iniciar camera: {e}")
@@ -133,7 +137,7 @@ class CameraOak:
 
         _camera["iniciando"] = False
 
-        ContextoGlobalRedis.set(CtxKey.DadosCameras, _cameras)
+        ContextoGlobalRedis.set(ContextoGlobalRedis.CamKey(self.mx_id), _camera)
 
     def _criar_pipeline(self):
         pipeline = dai.Pipeline()
@@ -311,14 +315,12 @@ class CameraOak:
             return None, {"erro": str(e), "duracao": dur, "frame_valido": False}
 
     def atualizar_saude(self):
-        #print("Atualizando saude")
+        #self.mostrar_log(f"[{self.mx_id}] Atualizando saude {self.dispositivo.name}...")
 
         if self.imu is not None:
             self.imu.atualizar_saude()
 
-        _cameras = ContextoGlobalRedis.get_cameras()
-
-        conectado = _cameras.get(self.mx_id) is not None
+        conectado = ContextoGlobalRedis.get_cameras().get(self.mx_id) is not None
 
         saude = 50
         motivos = []
@@ -412,7 +414,10 @@ class CameraOak:
         elif saude < 80:
             status = StatusModulo.ALERTA
 
+        agora = time.time()
+
         saude_geral = {
+            "timestamp": agora,
             "conectado": conectado, 
             "status": status.value,
             "saude": saude, 
@@ -422,14 +427,13 @@ class CameraOak:
 
         self.ultima_saude = saude_geral
 
-        agora = time.time()
         timeout = 2.0
         ts_depth = self.timestamp_ultimo_frame_depth or 0
         ts_rgb = self.timestamp_ultimo_frame_rgb or 0
         self.rodando = ((agora - ts_depth) <= timeout or (agora - ts_rgb) <= timeout)
 
         from camera_worker.manager import definir_saude_camera
-        definir_saude_camera(self.mx_id, status, saude, motivos, self.rodando, performance)
+        definir_saude_camera(self.mx_id, status, saude, motivos, self.rodando, performance, conectado, agora, self.dispositivo)
 
         
         

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/camera_worker/manager.py

@@ -27,22 +27,15 @@ class CameraManager:
                 cameras_mapeadas[mx_id] = {
                     "timestamp": self._ultimo_scan, 
                     "mx_id": mx_id, 
-                    "iniciado": False, 
-                    "dispositivo": T_Code.Vzo.value
                 }
             else:
                 cam_existente["timestamp"] = self._ultimo_scan
 
-        #mxids_ativos = set(dispositivos_serializados)
-        #mxids_mapeados = set(cameras_mapeadas.keys())
-        #mxids_removidos = mxids_mapeados - mxids_ativos
-        #for mx_id in mxids_removidos:
-        #    self.mostrar_log(f"🟥 Camera desconectada: {mx_id}")
-        #    cameras_mapeadas.pop(mx_id, None)
-
         ContextoGlobalRedis.set(CtxKey.DadosCameras, cameras_mapeadas)
 
-        for cam in cameras_mapeadas.values():
+        for cam_id in cameras_mapeadas.keys():
+            cam = ContextoGlobalRedis.get_camera(cam_id)
+            if cam is not None:
                 if cam.get("dispositivo", T_Code.Vzo.value) == T_Code.Snr.value:
                     ContextoGlobalRedis.publicar_comando(CmdKey.VisualWorkerRx, { "cmd": VisualWorkerCommandType.AtualizarSaudeCamera.value } )
                 elif cam.get("dispositivo", T_Code.Vzo.value) == T_Code.Cam.value:
@@ -56,26 +49,30 @@ class CameraManager:
             ContextoGlobalRedis.publicar_comando(CmdKey.WeedWorkerRx, { "cmd": WeedWorkerCommandType.IniciarCameraManager.value, "params": weed_worker_camera_id } )
 
     
-def definir_saude_camera(mx_id: str, status: StatusModulo, saude: int, motivos: list, rodando: bool, performance: dict):
+def definir_saude_camera(mx_id: str, status: StatusModulo, saude: int, motivos: list, rodando: bool, performance: dict, conectado: bool, ts=None, disp: T_Code = None):
     #print(f"Definindo saude da camera {mx_id}")
-    _cameras = ContextoGlobalRedis.get_cameras()
-    conectado = _cameras.get(mx_id) is not None
+    _camera = ContextoGlobalRedis.get_camera(mx_id)
+    #print(_cameras)
     saude_geral = {
+        "timestamp": time.time() if ts is None else ts, 
         "conectado": conectado, 
         "status": status.value,
         "saude": saude, 
         "motivos": motivos, 
         "saude_idividual": []
     }
-    if not conectado:
-        _cameras[mx_id] = {}
-    _cameras[mx_id]["saude"] = saude_geral
-    _cameras[mx_id]["rodando"] = rodando
-    _cameras[mx_id]["performance"] = performance
-    disp = T_Code(_cameras[mx_id].get("dispositivo", T_Code.Vzo.value))
+    #if not conectado:
+    #    _cameras[mx_id] = {}
+    _camera["saude"] = saude_geral
+    _camera["rodando"] = rodando
+    _camera["performance"] = performance
+    if disp is not None:
+        _camera["dispositivo"] = disp.value
+    disp = T_Code(_camera.get("dispositivo", T_Code.Vzo.value))
     if disp != T_Code.Vzo:
         ContextoGlobalRedis.atualizar_ctx_dict(
             ContextoGlobalRedis.ModKey(disp), 
             saude=saude_geral
         )
-    ContextoGlobalRedis.set(CtxKey.DadosCameras, _cameras)
+    ContextoGlobalRedis.set(ContextoGlobalRedis.CamKey(mx_id), _camera)
+    

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/health_worker/main.py

@@ -12,6 +12,7 @@ def main():
     from health_worker.modulos.movimentacao import ModuloMovimentacao
     from health_worker.modulos.sensoriamento import ModuloSensoriamento
     from health_worker.modulos.atuador import ModuloAtuador
+    from health_worker.modulos.imu import IMUCamera
     from health_worker.config import mostrar_log
     from shared.contexto_global_redis import ContextoGlobalRedis, CmdKey, CtxKey
 
@@ -20,7 +21,8 @@ def main():
         T_Code.Dir: ModuloDirecional(),
         T_Code.Mov: ModuloMovimentacao(),
         T_Code.Sen: ModuloSensoriamento(),
-        T_Code.Atu: ModuloAtuador()
+        T_Code.Atu: ModuloAtuador(), 
+        T_Code.Imu: IMUCamera()
     }
 
     def loop_ativo():

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/health_worker/modulos/imu.py

@@ -8,8 +8,11 @@ from shared.enums import StatusModulo, T_Code
 from health_worker.modulos.base import ModuloDiagnosticoBase
 
 class IMUCamera(ModuloDiagnosticoBase):
-    def __init__(self, queue, freq=10, angulo_inicial=26.3):
+    def __init__(self, queue=None, freq=100, angulo_inicial=26.3):
         self.freq = freq
+        
+        if queue is None: return
+
         self.imu_queue = queue
         self.filtro_imu = Madgwick(beta=0.8, frequency=freq)
         

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/manager_worker/modulos/direcional.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 import time
 
-import numpy as np
 from shared.enums import ModoOperacao, StatusCarroMapa, StatusModulo, StatusOperacao, T_Code, TipoMovimentoDirecional, TiposControladorDirecional
 from shared.contexto_global_redis import ContextoGlobalRedis, CtxKey
 from manager_worker.config import mostrar_log
@@ -21,12 +20,11 @@ def definir_comando(pid: PIDAdaptativo):
         visual_worker_ativado = _operacao.get("Snr", {}).get("sonar_ativado", False)
         visual_worker_operante = (_snr.get("saude", {}).get("status", StatusModulo.DESCONECTADO.value)) == StatusModulo.OPERANTE.value
         _dados_vw = ContextoGlobalRedis.get(CtxKey.DadosVisualWorker, {})
-        _snapshot_vw = _dados_vw.get("matrizes", {}).get("confianca")
+        _snapshot_vw = _dados_vw.get("matriz_confianca")
         custo = None
         nav = None
         dists = None
         escalas = None
-        d_obs_min = None
         block = None
         if not _snapshot_vw:
             visual_worker_atualizado = False
@@ -36,7 +34,6 @@ def definir_comando(pid: PIDAdaptativo):
                 custo, conf, anom, nav = unpack_snapshot(_snapshot_vw)
                 dists = _snapshot_vw.get("row_dist_m", None)
                 escalas = _snapshot_vw.get("row_scale_x_m", None)
-                d_obs_min = _snapshot_vw.get("d_obs_min", None)
                 block = _snapshot_vw.get("block", None)
 
         _gps = ContextoGlobalRedis.get_modulo(T_Code.Gps)
@@ -86,7 +83,6 @@ def definir_comando(pid: PIDAdaptativo):
                     "Navegavel": nav, 
                     "DistanciasRef": dists, 
                     "EscalasX": escalas, 
-                    "DistanciaObsMin": d_obs_min, 
                     "Block": block
                 },
                 "Camera": {
@@ -97,7 +93,7 @@ def definir_comando(pid: PIDAdaptativo):
             },
             "RegrasAtivas": {
                 "matriz_custo": False,
-                "deteccao_obstaculos": True,
+                "deteccao_obstaculos": False,
             },
             "Equipamento": {
                 "largura": _equipamento.get("largura", 0.85),
@@ -201,37 +197,16 @@ def _regras_taticas(contexto):
 
         # >>> NOVO: gate de bloqueio/parede com block + d_obs_min <<<
         if vw_operante and contexto.get("RegrasAtivas", {}).get("deteccao_obstaculos", False):
-            block = dados_vw.get("MatrizCusto", {}).get("Block", None)
-            d_obs_min = dados_vw.get("MatrizCusto", {}).get("DistanciaObsMin", None)
+            block = dados_vw.get("MatrizCusto", {}).get("Block", {})
+            reason = block.get("reason", "none")
+            decision = block.get("decision", {})
 
             #print(block)
 
-            # parâmetros de parada (ajuste se quiser puxar do config)
-            a_max_freio   = 0.8  # m/s²
-            margem_parada = 0.25
-
-            # distância necessária p/ parar com folga
-            dist_freio = max(0.30, (velocidade_media ** 2) / (2.0 * a_max_freio))
-            dist_necessaria = dist_freio + margem_parada
-
-            blocked = bool(block.get("blocked")) if isinstance(block, dict) else False
-            reason  = (block.get("reason") if isinstance(block, dict) else "none") or "none"
-
-            if blocked and reason == "blackout":
-                mostrar_log(f"🟥 Blackout de percepção. Parando.")
+            if decision.get("parar", False):
+                mostrar_log(f"🟥 Parada necessaria por {reason}.")
                 return _comando_direcional_parado(True)
 
-            if blocked and reason == "obstacle":
-                if (d_obs_min is not None) and (d_obs_min <= dist_necessaria):
-                    mostrar_log(f"🟥 Obstáculo a {d_obs_min:.2f} m ≤ {dist_necessaria:.2f} m (necessária). Parando.")
-                    return _comando_direcional_parado(True)
-                else:
-                    # opcional: limitar velocidade para manter margem de frenagem
-                    # v_max_safe = sqrt(2*a*(dmin - margem)), se dmin existir
-                    if d_obs_min is not None and d_obs_min > margem_parada:
-                        v_max_safe = (2.0 * a_max_freio * max(0.0, d_obs_min - margem_parada)) ** 0.5
-                        contexto.setdefault("DirecionalHints", {})["v_max_sugerida_mps"] = float(v_max_safe)
-
             # motivo narrow: não para, mas dá dica lateral
             if isinstance(block, dict) and reason == "narrow":
                 sb = (block.get("side_bias") or {}).get("value", 0.0)

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/manager_worker/modulos/mpc.py

@@ -251,81 +251,83 @@ class ControladorMPC:
         except Exception as e:
             mostrar_log(f"Erro ao consultar proximo ponto nao visitado: {e}")
 
-    def _corrigir_pontos_visitados(
-        self, x, y, pontos_visitados: np.ndarray, idx_atual: int = -1, 
-        limite_max_avanço: float = 5.0  # em METROS
-    ):
-        """
-        Marca como visitados até o ponto mais recente cuja distância ao (x, y) cai dentro da 'margem' do ponto.
-        Usa janela limitada por distância acumulada (metros) para não varrer toda a lista.
-        """
+    def _corrigir_pontos_visitados(self, x, y, pontos_visitados: np.ndarray, idx_atual: int = -1,
+                                   limite_max_avanco: float = 5.0,  # em METROS
+                                   limite_max_pontos: int = 10):
         try:
-            # 1) caminho em arrays (pré-calcule isso uma vez no __init__ ou quando pontos mudarem)
-            # self._p_xy : (N,2) float32  | self._p_margem : (N,) float32  | self._p_s : (N,) float32 (dist acumulada)
-            p_xy = self._p_xy       # np.ndarray
-            p_mg = self._p_margem   # np.ndarray
-            p_s  = self._p_s        # np.ndarray (metros)
-
+            p_xy, p_mg, p_s = self._p_xy, self._p_margem, self._p_s
             N = p_xy.shape[0]
             if N == 0:
                 return -1
 
-            # 2) fast-path: se idx_atual fornecido, só marca e sai
+            # --- (1) Igual ao antigo: marcar EXCLUSIVO quando idx_atual vier do C# ---
             if idx_atual > -1:
-                pontos_visitados[:idx_atual+1] = True
+                pontos_visitados[:idx_atual] = True   # <<< EXCLUSIVO (antes era :idx_atual+1)
                 return idx_atual
 
-            # 3) comece da "fronteira" atual (primeiro False)
-            # se já tiver tudo visitado, devolve último índice
             if pontos_visitados.all():
                 return N - 1
 
-            # próximo não visitado (rápido)
             start_idx = int(np.argmax(~pontos_visitados))
 
-            # 4) limitar varredura por distância acumulada (em METROS)
-            # queremos procurar até "start_idx" + Δs (metros), convertendo via s_acum
+            # janela por metros + clamp por nº de pontos (compatível com o antigo)
             s_start = p_s[start_idx]
-            s_lim   = s_start + float(limite_max_avanço)
-
-            # encontre o último índice com s <= s_lim (searchsorted é O(log N))
-            # atenção: searchsorted trabalha com array crescente
+            s_lim   = s_start + float(limite_max_avanco)
             end_idx = int(np.searchsorted(p_s, s_lim, side="right") - 1)
             if end_idx < start_idx:
                 end_idx = start_idx
-            # também pode pôr um teto de tamanho de janela (evita pegar centenas de pontos de uma vez)
-            # end_idx = min(end_idx, start_idx + 150)
+            end_idx = min(end_idx, start_idx + int(limite_max_pontos))
 
-            # 5) checagem vetorizada na janela [start_idx:end_idx] (inclusivo)
             sl = slice(start_idx, end_idx + 1)
             dx = x - p_xy[sl, 0]
             dy = y - p_xy[sl, 1]
             dist2   = dx*dx + dy*dy
             margem2 = p_mg[sl] * p_mg[sl]
 
-            hits = dist2 <= margem2
+            # --- (2) Opcional para fidelidade ao antigo: usar '<' em vez de '<=' ---
+            hits = dist2 < margem2  # era <=
+
             if np.any(hits):
-                # pega o primeiro índice da janela que bateu
-                off = int(np.argmax(hits))  # primeiro True
+                off = int(np.argmax(hits))
                 idx = start_idx + off
-                # marca até ele (inclusive)
                 pontos_visitados[:idx+1] = True
                 return idx
 
-            # 6) se ninguém bateu dentro da janela, mantém visitados como estão e retorna o próximo não visitado
-            # (isso replica seu comportamento original)
-            prox = int(np.argmax(~pontos_visitados))
-            return prox
+            # --- (3) Fallback robusto para “próximo não visitado” ---
+            nv = np.flatnonzero(~pontos_visitados)
+            return int(nv[0]) if nv.size else (N - 1)
 
         except Exception as e:
             mostrar_log(f"Erro ao corrigir pontos visitados: {e}")
-            # fallback conservador
             try:
-                prox = int(np.argmax(~pontos_visitados))
-                return prox
+                nv = np.flatnonzero(~pontos_visitados)
+                return int(nv[0]) if nv.size else (N - 1)
             except Exception:
                 return -1
 
+    def _corrigir_pontos_visitados_old(self, x, y, pontos_visitados, idx_atual=-1, limite_max_avanço=5.0):
+        if (idx_atual > -1):
+            for idx, ponto in enumerate(self.pontos_info):
+                if (idx < idx_atual):
+                    pontos_visitados[idx] = True
+                else:
+                    break
+            return idx_atual
+        
+        for idx, ponto in enumerate(self.pontos_info):
+            if pontos_visitados[idx]:
+                continue
+            pos = ponto["xy"]
+            margem = ponto.get("distanciaMargem", 0.7)
+            dist = np.linalg.norm([x - pos[0], y - pos[1]])
+            if dist < margem:
+                for i in range(idx + 1):
+                    pontos_visitados[i] = True
+                return idx
+            if idx > 0 and not pontos_visitados[idx - 1] and idx >= limite_max_avanço:
+                break
+        return self._proximo_nao_visitado(pontos_visitados)
+
     def _calcular_pesos_movimento(self, contexto, erro_ori_rad):
         try:
             peso_erro_pos = 1.2  # 0
@@ -379,7 +381,7 @@ class ControladorMPC:
             comando = self._processar_mpc_receding(contexto, comando_anterior)
 
             t_exec = max((now() - self.ultima_atualizacao), 1e-3)
-            if True or comando['erro']:
+            if comando['erro']:
                 mostrar_log(f"🧭 Direcional MPC | Erro: {comando['erro']} | Parada: {comando['parada_necessaria']} | Movimento: {TipoMovimentoDirecional(comando['tipo']).name} | Ângulo: {comando['angulo']}° | Horizonte: {len(comando['simulacao'])} | dt: {dt_raw:.2f} s | freq = {(1.0 / dt_raw):.2f} Hz | t_exec: {t_exec:.2} s | f_exec: {(1.0 / t_exec):.2f} Hz")
             return comando
         
@@ -444,11 +446,11 @@ class ControladorMPC:
             for passo in range(max_simulacoes):
                 if ms_left() <= 0:
                     return self._comando_fallback_hot_stop(comando_anterior)
-                _, posicao_futura, _ = self._simular_passo(x, y, theta, tipo_anterior, angulo_anterior, {}, { "tipo": tipo_anterior, "angulo": angulo_anterior }, contexto, self.visitados_execucao.copy())
+                _, posicao_futura, _, pts_visitados = self._simular_passo(x, y, theta, tipo_anterior, angulo_anterior, {}, { "tipo": tipo_anterior, "angulo": angulo_anterior }, contexto, self.visitados_execucao.copy())
                 x, y, theta = posicao_futura[-1]
 
             simulacao_latlon = []
-            idx_alvo_correcao = self._corrigir_pontos_visitados(x, y, self.visitados_execucao, idx_alvo_real) # marca pontos antigos como visitados
+            idx_alvo_correcao = self._corrigir_pontos_visitados(x, y, pts_visitados, idx_alvo_real) # marca pontos antigos como visitados
 
             #mostrar_log(f"previsao_futura em {(t_1 - t_0):.4f}s, correcao_pontos_visitados em {(t_2 - t_1):.4f}")
 
@@ -461,7 +463,7 @@ class ControladorMPC:
                     "custo": 0.0,
                     "comandos": [(tipo_anterior, angulo_anterior)],
                     "trajetoria": [],
-                    "visitados": self.visitados_execucao.copy(),
+                    "visitados": pts_visitados,
                     "inicial": True
                 }]
 
@@ -541,7 +543,7 @@ class ControladorMPC:
 
                             t_c_ini = now()
                             try:
-                                custo, sim, valido = self._simular_passo(
+                                custo, sim, valido, visitados_sim = self._simular_passo(
                                     x_atual, y_atual, theta_atual,
                                     tipo_k, ang_k,
                                     custos_candidatos,
@@ -555,7 +557,7 @@ class ControladorMPC:
                                         "custo": candidato["custo"] + float(custo),
                                         "comandos": candidato["comandos"] + [(tipo_k, ang_k)],
                                         "trajetoria": candidato["trajetoria"] + sim,
-                                        "visitados": visitados.copy(),  # copy apenas ao guardar
+                                        "visitados": visitados_sim,
                                         "inicial": False
                                     }
                                     novos_candidatos.append(novo)
@@ -1475,10 +1477,10 @@ class ControladorMPC:
                 except Exception as e:
                     mostrar_log(f"❌ Erro ao simular passo {passo}, {tipo.name}, {np.degrees(angulo_testado):.2f}: {e}")
 
-            return custo_total, simulacoes, True
+            return custo_total, simulacoes, True, pontos_visitados
         except Exception as e:
             mostrar_log(f"Erro ao simular passo para {tipo.name} | angulo: {np.degrees(angulo_testado):.2f}: {e}")
-            return float('inf'), [(0, 0, 0)], False
+            return float('inf'), [(0, 0, 0)], False, pontos_visitados
 
     def _nova_posicao(self, x, y, theta, omega, velocidade, tipo, angulo_rad):
         distancia_m = velocidade * self.dt

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/shared/contexto_global_redis.py

@@ -9,7 +9,7 @@ from shared.enums import ManagerWorkerCommandType, ModoOperacao, StatusModulo, S
 from manager_worker.modulos.mpc import inicializar as iniciar_mpc
 
 class CtxKey(str, Enum):
-    DadosCameras = "ctx:dados_cameras"
+    DadosCameras = "ctx:dados_cameras_"
     DadosModulo = "ctx:dados_modulo_"
     DadosOperacao = "ctx:dados_operacao"
     DadosContexto = "ctx:dados_contexto"
@@ -154,10 +154,19 @@ class ContextoGlobalRedis:
     def get_controle(cls):
         return cls.get(CtxKey.DadosControle, {})
     
+    @classmethod
+    def CamKey(cls, mx_id: str):
+        """Lê a estrutura e decodifica de volta para objeto"""
+        return CtxKey.DadosCameras.value + mx_id
+
     @classmethod
     def get_cameras(cls):
         return cls.get(CtxKey.DadosCameras, {})
     
+    @classmethod
+    def get_camera(cls, mx_id: str):
+        return cls.get(cls.CamKey(mx_id), None)
+
     @classmethod
     def get_equipamento(cls):
         return cls.get(CtxKey.DadosEquipamento, {})

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/visual_worker/camera_manager.py

@@ -23,7 +23,6 @@ class CameraManager:
     def __init__(self, mostrar_log):
         self.mostrar_log = mostrar_log
         self.mx_id = None
-        self.tempo_saude = 10
         self.reiniciar_status()
     
     def reiniciar_status(self):
@@ -40,7 +39,6 @@ class CameraManager:
         self._ultimo_depth_frame = None
         self._ts_segmentacao_anterior = 0
         self._pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=6)
-        self._ultima_saude_ts = 0
 
     def inicializar(self, mx_id):
         if self.iniciando:
@@ -121,14 +119,13 @@ class CameraManager:
         return d  # <-- ndarray, não list
 
     def atualizar_saude_camera(self):
-        self._ultima_saude_ts = time.time()
         #self.mostrar_log("Atualizando saude da camera...")
         try:
             if self.camera is not None:
                 self.camera.atualizar_saude()
             elif self.mx_id is not None:
                 from camera_worker.manager import definir_saude_camera
-                definir_saude_camera(self.mx_id, StatusModulo.DESCONECTADO, 0, ["desconectado"], False, {})
+                definir_saude_camera(self.mx_id, StatusModulo.DESCONECTADO, 0, ["desconectado"], False, {}, disp=T_Code.Snr, conectado=False)
         except Exception as e:
             self.mostrar_log(f"[saude] erro: {e}")
 
@@ -224,19 +221,16 @@ class CameraManager:
     def _iniciar_loop_analise_continua(self, freq):
         def loop():
             ultima_atualizacao = 0
-            self._ultima_saude_ts = 0
             while True:
                 if self.camera is None:
                     time.sleep(5)
                     continue
 
                 t0 = time.time()
-                if (t0 - self._ultima_saude_ts) >= self.tempo_saude:
-                    self._ultima_saude_ts = time.time()
-                    self.atualizar_saude_camera()
                 try:
                     status = StatusModulo((self.camera.ultima_saude or {}).get("status", StatusModulo.DESCONECTADO.value))
-                    if status == StatusModulo.DESCONECTADO:
+                    ts_status = (self.camera.ultima_saude or {}).get("timestamp", 0)
+                    if status == StatusModulo.DESCONECTADO and (t0 - ts_status) > 5.0:
                         if self.camera.imu:
                             self.camera.imu.parar()
                         self.reiniciar_status()
@@ -276,32 +270,6 @@ class CameraManager:
     def _log_performance(self, titulo, analise):
         return f"{titulo}: {analise.get('latencia', 0):.3f} s, {analise.get('fps', 0):.2f} FPS, {analise.get('freq', 0):.2f} Hz; "
 
-    def _mostrar_grid_distancias_sobre_rgb(self, rgb_frame, distancias_grid, cor_linha=(0,255,0)):
-        """
-        Mostra o frame RGB com linhas horizontais do grid de referência
-        e escreve as distâncias médias de cada linha.
-        - rgb_frame: imagem original (BGR)
-        - distancias_grid: array/lista de distâncias (em metros) para cada linha do grid
-        - cor_linha: cor da linha do grid (B,G,R)
-        """
-        img = cv2.resize(rgb_frame.copy(), (1600, 900))
-        h, w = img.shape[:2]
-        grid_h = len(distancias_grid)
-
-        step_h = h // grid_h
-
-        for i, dist in enumerate(distancias_grid):
-            y = int(i * step_h)
-            cv2.line(img, (0, y), (w, y), cor_linha, 1)
-            texto = f"{dist:.2f} m" if not np.isnan(dist) else "NaN"
-            cv2.putText(img, texto, (10, y + 15), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cor_linha, 1, cv2.LINE_AA)
-
-        # Última linha do grid (topo)
-        y_last = int(grid_h * step_h)
-        cv2.line(img, (0, y_last), (w, y_last), (0,0,255), 1)
-
-        cv2.imshow("Grid de Referencia sobre RGB", img)
-        cv2.waitKey(1)
     
     
     def _realizar_analises(self):
@@ -316,6 +284,7 @@ class CameraManager:
         self._analise_matriz_confianca(depth_frame_np, distancia_max_m, fov_h)
         #key, vis = self.debug_show_costmap(rgb_frame=self._ultimo_rgb_frame, grid_dict=self._ultima_analise_matriz_confianca, grid_shape=self.grid_ref_shape, window_name="viz MPC", wait=1, text_mode="mini")
         #key, vis = self.debug_show_visualworker(frame_bgr=self._ultimo_rgb_frame, grid=self._ultima_analise_matriz_confianca, wait=1, text_mode="full", draw_grid=True, draw_cells=True, draw_legend=True)
+        self.segmentacao_manager.display_segmentation_debug(self._ultimo_rgb_frame, 150)
 
     def _realizar_analises_async(self):
         executor = self._pool
@@ -417,14 +386,14 @@ class CameraManager:
             ContextoGlobalRedis.atualizar_ctx_dict(
                 CtxKey.DadosVisualWorker, 
                 ts_analise=time.time(),
-                matrizes__confianca=snapshot
+                matriz_confianca=snapshot
                 #perfil_corredor__segmentacao=converter_valores_numpy(self._ultima_analise_segmentacao.get("corredor_perfil", []))
             )
             self._nova_grid_conf_disponivel = True
             #self._mostrar_debug_grid_confianca(self._ultimo_rgb_frame, grid_conf["matriz"], True, self._ultima_analise_segmentacao["mask_color"])
             #key, vis = self.debug_show_visualworker(frame_bgr=self._ultimo_rgb_frame, grid=grid_conf, wait=1, text_mode="full", draw_grid=True, draw_cells=True, draw_legend=True)
 
-            vis, metrics = self.debug_blockage_imshow(self._ultimo_rgb_frame, snapshot, velocidade_media=vel)
+            #vis, metrics = self.debug_blockage_imshow(self._ultimo_rgb_frame, snapshot, velocidade_media=vel)
         except Exception as e:
             self.mostrar_log(f"❌ Erro na geracao da matriz de confianca: {e}")
         finally:
@@ -529,6 +498,7 @@ class CameraManager:
             self._analisando_matriz_custo = False
             #self.mostrar_log("Matriz de custo concluida")
 
+
     def salvar_frames(self, tipos: list, nome: str, pasta="frames_salvos"):
         if not self.operante:
             return []
@@ -582,444 +552,6 @@ class CameraManager:
             return caminho_analise
         return None
 
-    def _as_ndarray(self, x, dtype=None):
-        if isinstance(x, np.ndarray):
-            return x.astype(dtype, copy=False) if dtype is not None else x
-        return np.array(x, dtype=dtype, copy=False)
-
-    def _gerar_grid_confianca(self, depth_frame, segmentacao_frame, limiar_prof, incluir_hist=False):
-        """
-        depth_frame: np.ndarray HxW (milímetros; 0 = inválido)
-        segmentacao_frame: np.ndarray HxW (IDs de classe)
-        limiar_prof: limiar em METROS (ex.: 0.5) para índice de profundidade
-        incluir_hist: se True, retorna freq por classe em cada célula (custa alguns ms)
-        """
-        try:
-            # --- força ndarray ---
-            depth = self._as_ndarray(depth_frame)            # mm, 2D
-            seg   = self._as_ndarray(segmentacao_frame)      # IDs, 2D (NEAREST)
-
-            if depth.ndim != 2:
-                raise ValueError(f"depth_frame deve ser 2D, veio {depth.shape}")
-            if seg.ndim == 3 and seg.shape[2] == 3:
-                # se vier máscara colorida por engano, precisa converter antes (RGB->IDs)
-                raise ValueError("segmentacao_frame veio RGB; converta para IDs antes de chamar.")
-            if seg.shape != depth.shape:
-                seg = cv2.resize(seg, (depth.shape[1], depth.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
-
-            H, W = depth.shape
-            gh_cfg, gw_cfg = self.grid_ref_shape  # alvo "ideal" (ex.: 20x20)
-
-            # calcula tamanho mínimo de célula (>=1px) e ajusta grid efetivo ao frame
-            h = max(1, H // gh_cfg)
-            w = max(1, W // gw_cfg)
-            gh_eff = max(1, H // h)
-            gw_eff = max(1, W // w)
-
-            # crop exato para poder reshape
-            H2 = gh_eff * h
-            W2 = gw_eff * w
-            depth = self._as_ndarray(depth[:H2, :W2])
-            seg   = self._as_ndarray(seg[:H2, :W2])
-
-            # ---------- reshape em blocos ----------
-            depth_b = depth.reshape(gh_eff, h, gw_eff, w)
-            seg_b   = seg.reshape(gh_eff, h, gw_eff, w)
-
-            # ---------- métricas vetorizadas ----------
-            valid = (depth_b > 0)
-            ignore_id = getattr(self, "ignore_id", 255)
-            not_ign = (seg_b != ignore_id)
-
-            rua_id = int(ClassesSegmentacao.RUA.value)
-            IS = (seg_b == rua_id).mean(axis=(1,3))          # presença de "rua"/chão [0..1] por célula
-            conf_segmentacao = not_ign.mean(axis=(1,3))      # fração de pixels não-ignorados
-
-            depth_f = np.where(valid, depth_b.astype(np.float32), np.nan)
-            prof_median = np.nanmedian(depth_f, axis=(1,3))  # mm
-            conf_profundidade = valid.mean(axis=(1,3))
-
-            # baseline por linha (grid_ref) em mm
-            if getattr(self, "grid_ref", None) is None or len(self.grid_ref) != gh_eff:
-                # mediana por faixa horizontal ao longo de toda a largura
-                ref = np.nanmedian(
-                    np.where(depth > 0, depth, np.nan).reshape(gh_eff, h, W2),
-                    axis=(1, 2)
-                )
-                self.grid_ref = np.nan_to_num(ref, nan=0.0).astype(np.float32)
-
-            # 🔒 garante ndarray e tamanho correto, mesmo se veio de sorted(...)
-            grid_ref_arr = np.asarray(self.grid_ref, dtype=np.float32)
-            if grid_ref_arr.ndim != 1 or grid_ref_arr.shape[0] != gh_eff:
-                # fallback: recalcula para o gh_eff atual
-                ref = np.nanmedian(
-                    np.where(depth > 0, depth, np.nan).reshape(gh_eff, h, W2),
-                    axis=(1, 2)
-                )
-                grid_ref_arr = np.nan_to_num(ref, nan=0.0).astype(np.float32)
-                self.grid_ref = grid_ref_arr  # mantém coerente no objeto
-
-            prof_ref = np.repeat(grid_ref_arr.reshape(gh_eff, 1), gw_eff, axis=1)  # (gh, gw) mm
-
-            delta = prof_median - prof_ref
-            limiar_mm = float(limiar_prof) * 1000.0
-            IP = 1.0 - np.minimum(np.abs(delta) / max(limiar_mm, 1e-6), 1.0)
-            IP = np.nan_to_num(IP, nan=0.0)
-
-            ICL = 0.6 * IS + 0.4 * IP
-            conf_geral = 0.5 * (conf_profundidade + conf_segmentacao)
-
-            # opcional: frequências por classe (se realmente precisar)
-            freq_por_classe = None
-            if incluir_hist:
-                # defina os IDs que interessam (evita iterar 0..254)
-                ids_classes = sorted({rua_id} | set(getattr(self, "ids_classes", [])) or {0,1,2})
-                ids_classes = [c for c in ids_classes if 0 <= c < 255]
-                inv_area = 1.0 / (h * w)
-                freq_por_classe = {c: (seg_b == c).sum(axis=(1,3)) * inv_area for c in ids_classes}
-
-            # ---------- monta saída (loop leve só pra dicionários) ----------
-            grid = [[None for _ in range(gw_eff)] for _ in range(gh_eff)]
-            for i in range(gh_eff):
-                for j in range(gw_eff):
-                    freq_classes = {rua_id: float(IS[i, j])}
-                    if incluir_hist:
-                        freq_classes = {int(c): float(freq_por_classe[c][i, j]) for c in freq_por_classe}
-
-                    grid[i][j] = {
-                        "linha": i, "coluna": j,
-                        "pix_x": w, "pix_y": h,
-                        "segmentacao": freq_classes,
-                        "prof_ref": float(prof_ref[i, j]) / 1000.0,
-                        "prof_median": float(prof_median[i, j]) / 1000.0,
-                        "prof_delta": float(delta[i, j]) / 1000.0,
-                        "indice_seg_chao": float(IS[i, j]),
-                        "indice_prof_delta": float(IP[i, j]),
-                        "indice_caminho_livre": float(ICL[i, j]),
-                        "conf_profundidade": float(conf_profundidade[i, j]),
-                        "conf_segmentacao": float(conf_segmentacao[i, j]),
-                        "indice_confiabilidade": float(conf_geral[i, j]),
-                    }
-
-            # (opcional) guardar grid efetivo, útil pra debug
-            self.grid_ref_shape_eff = (gh_eff, gw_eff)
-
-            return {"timestamp": time.time(), "matriz": grid}
-
-        except Exception as e:
-            self.mostrar_log(f"❌ Erro ao gerar grid de confianca: {e}")
-            return {"timestamp": time.time(), "matriz": [[]]}
-    
-    def _mostrar_debug_grid_confianca(self, rgb_frame: np.ndarray, grid_conf: list, exibir_debug: bool = False, segmentacao_colorida: np.ndarray = None):
-        try:
-            if not exibir_debug:
-                return
-
-            img_debug = rgb_frame.copy()
-            img_debug = cv2.resize(img_debug, (1280, 720))
-
-            # Se tiver segmentação colorida, aplica direto no img_debug (fundo)
-            if segmentacao_colorida is not None:
-                if segmentacao_colorida.shape[:2] != img_debug.shape[:2]:
-                    segmentacao_colorida = cv2.resize(segmentacao_colorida, (img_debug.shape[1], img_debug.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
-
-                alpha_seg = 0.8
-                cv2.addWeighted(segmentacao_colorida, alpha_seg, img_debug, 1 - alpha_seg, 0, img_debug)
-
-            overlay = img_debug.copy()
-
-            altura, largura, _ = img_debug.shape
-            grid_h = len(grid_conf)
-            grid_w = len(grid_conf[0])
-            h_step = altura // grid_h
-            w_step = largura // grid_w
-
-            for i in range(grid_h):
-                for j in range(grid_w):
-                    celula = grid_conf[i][j]
-                    y0, y1 = i * h_step, (i + 1) * h_step
-                    x0, x1 = j * w_step, (j + 1) * w_step
-
-                    icl = np.clip(celula.get("indice_caminho_livre", 0.0), 0.0, 1.0)
-                    is_seg = celula.get("indice_seg_chao", -1.0)
-                    ip_prof = celula.get("indice_prof_delta", -1.0)
-                    prf_delta = celula.get("prof_delta", -1.0)
-
-                    # Cor interpolada entre vermelho e verde
-                    r = int(255 * (1.0 - icl))
-                    g = int(255 * icl)
-                    cor = (0, g, r)
-
-                    # Retângulo colorido semitransparente
-                    cv2.rectangle(overlay, (x0, y0), (x1, y1), cor, -1)
-
-                    # Texto vertical
-                    pos_x, pos_y = x0 + 2, y0 + 12
-                    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
-                    scale = 0.35
-                    thickness = 1
-                    color_texto = (255, 255, 255)
-
-                    cv2.putText(overlay, f"ICL:{icl:.2f}", (pos_x, pos_y), font, scale, color_texto, thickness)
-                    cv2.putText(overlay, f"ISeg:{is_seg:.2f}", (pos_x, pos_y + 12), font, scale, color_texto, thickness)
-                    cv2.putText(overlay, f"IPrf:{ip_prof:.2f}", (pos_x, pos_y + 24), font, scale, color_texto, thickness)
-                    cv2.putText(overlay, f"dPrf:{prf_delta:.2f}", (pos_x, pos_y + 34), font, scale, color_texto, thickness)
-
-            # Aplica overlay final
-            alpha = 0.4
-            cv2.addWeighted(overlay, alpha, img_debug, 1 - alpha, 0, img_debug)
-
-            cv2.imshow("Grid de Confianca (Debug)", img_debug)
-            cv2.waitKey(1)
-        except Exception as e:
-            self.mostrar_log(f"❌ Erro ao mostrar debug da grid de confianca: {e}")
-
-    def _mostrar_debug_integrado(self, rgb_frame: np.ndarray, grid_conf: list, perfil_solo: list = None, qtd_linhas_solo: int = 0, inclinacao: float = None,
-                                bboxes_anomalias: list = None, perfil_corredor_prof: list = None, perfil_corredor_seg: list = None, fov_d: float = 0, bboxes_radar: list = None, grid_x = 0, grid_z = 0,
-                                segmentacao_colorida: np.ndarray = None, exibir_debug: bool = False):
-        try:
-            if not exibir_debug:
-                return
-
-            img_debug = rgb_frame.copy()
-            img_debug = cv2.resize(img_debug, (1600, 900))
-
-            # Aplica segmentacao colorida como overlay
-            if segmentacao_colorida is not None and True:
-                if segmentacao_colorida.shape[:2] != img_debug.shape[:2]:
-                    segmentacao_colorida = cv2.resize(segmentacao_colorida, (img_debug.shape[1], img_debug.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
-                alpha_seg = 0.8
-                cv2.addWeighted(segmentacao_colorida, alpha_seg, img_debug, 1 - alpha_seg, 0, img_debug)
-
-            overlay = img_debug.copy()
-            altura, largura, _ = img_debug.shape
-            grid_h = len(grid_conf)
-            grid_w = len(grid_conf[0])
-            h_step = altura // grid_h
-            w_step = largura // grid_w
-
-            # 🔹 Desenha perfil do corredor de profunidade
-            if perfil_corredor_prof and True:
-                #print(f"Pefil Corredor: {perfil_corredor_prof}")
-                pts_esquerda = []
-                pts_direita = []
-                for p in perfil_corredor_prof:
-                    z = p["distancia_m"]
-                    esq = -p["esquerda_m"]
-                    dir = p["direita_m"]
-                    largura_real = 2 * z * np.tan(fov_d / 2) * 1.0
-                    pixels_por_metro_largura = largura / largura_real
-                    #print(f"Distancia: {z} m, Esq: {esq} m, Dir: {dir} m, Largura Real: {largura_real} m, Px/m: {pixels_por_metro_largura}")
-                    py = self._converter_profundidade_para_y(z, grid_conf, h_step)
-                    if py is None:
-                        py = altura
-                    centro = largura // 2
-                    px_esq = int(centro + (esq * pixels_por_metro_largura))
-                    px_dir = int(centro + (dir * pixels_por_metro_largura))
-                    pts_esquerda.append((px_esq, py))
-                    pts_direita.append((px_dir, py))
-                #print(f"pts_esq: {pts_esquerda}")
-                #print(f"pts_dir: {pts_direita}")
-                # Desenha as linhas do corredor (em azul e laranja)
-                if len(pts_esquerda) > 1:
-                    cv2.polylines(overlay, [np.array(pts_esquerda, dtype=np.int32)], isClosed=False, color=(0, 0, 0), thickness=2)
-                if len(pts_direita) > 1:
-                    cv2.polylines(overlay, [np.array(pts_direita, dtype=np.int32)], isClosed=False, color=(0, 0, 0), thickness=2)
-                # Opcional: desenhar largura do corredor como linhas horizontais
-                for (px_esq, py), (px_dir, _) in zip(pts_esquerda, pts_direita):
-                    cv2.line(overlay, (px_esq, py), (px_dir, py), (0, 0, 0), 1)
-                if len(pts_esquerda) > 1 and len(pts_direita) > 1:
-                    pts = np.array(pts_esquerda + pts_direita[::-1], dtype=np.int32)
-                    # Cria uma imagem temporária (preta) do mesmo tamanho que o overlay
-                    overlay_temp = np.zeros_like(overlay)
-                    # Desenha o polígono na imagem temporária
-                    cv2.fillPoly(overlay_temp, [pts], color=(100, 255, 100))
-                    # Define o nível de transparência (0 = invisível, 1 = totalmente opaco)
-                    alpha = 0.4
-                    # Aplica o blend na área onde o polígono foi desenhado
-                    mask = overlay_temp > 0
-                    overlay[mask] = (overlay[mask] * (1 - alpha) + overlay_temp[mask] * alpha).astype(np.uint8)
-
-            # 🔹 Desenha perfil do corredor de segmentacao
-            if perfil_corredor_seg and True:
-                #print(f"Pefil Corredor: {perfil_corredor_seg}")
-                pts_esquerda = []
-                pts_direita = []
-                for p in perfil_corredor_seg:
-                    z = p["distancia_m"]
-                    esq = -p["esquerda_m"]
-                    dir = p["direita_m"]
-                    #largura_real = p["largura_m"]
-                    largura_real = 2 * z * np.tan(fov_d / 2) * 1.0
-                    pixels_por_metro_largura = largura / largura_real
-                    #print(f"Distancia: {z} m, Esq: {esq} m, Dir: {dir} m, Largura Real: {largura_real} m, Px/m: {pixels_por_metro_largura}")
-                    py = self._converter_profundidade_para_y(z, grid_conf, h_step)
-                    if py is None:
-                        py = altura
-                    centro = largura // 2
-                    px_esq = int(centro + (esq * pixels_por_metro_largura))
-                    px_dir = int(centro + (dir * pixels_por_metro_largura))
-                    pts_esquerda.append((px_esq, py))
-                    pts_direita.append((px_dir, py))
-                #print(f"pts_esq: {pts_esquerda}")
-                #print(f"pts_dir: {pts_direita}")
-                # Desenha as linhas do corredor (em azul e laranja)
-                if len(pts_esquerda) > 1:
-                    cv2.polylines(overlay, [np.array(pts_esquerda, dtype=np.int32)], isClosed=False, color=(255, 0, 0), thickness=2)
-                if len(pts_direita) > 1:
-                    cv2.polylines(overlay, [np.array(pts_direita, dtype=np.int32)], isClosed=False, color=(255, 0, 0), thickness=2)
-                # Opcional: desenhar largura do corredor como linhas horizontais
-                for (px_esq, py), (px_dir, _) in zip(pts_esquerda, pts_direita):
-                    cv2.line(overlay, (px_esq, py), (px_dir, py), (0, 0, 0), 1)
-                if len(pts_esquerda) > 1 and len(pts_direita) > 1:
-                    pts = np.array(pts_esquerda + pts_direita[::-1], dtype=np.int32)
-                    # Cria uma imagem temporária (preta) do mesmo tamanho que o overlay
-                    overlay_temp = np.zeros_like(overlay)
-                    # Desenha o polígono na imagem temporária
-                    cv2.fillPoly(overlay_temp, [pts], color=(100, 100, 255))
-                    # Define o nível de transparência (0 = invisível, 1 = totalmente opaco)
-                    alpha = 0.4
-                    # Aplica o blend na área onde o polígono foi desenhado
-                    mask = overlay_temp > 0
-                    overlay[mask] = (overlay[mask] * (1 - alpha) + overlay_temp[mask] * alpha).astype(np.uint8)
-
-            # 🔹 Desenha valores da matriz de confianca
-            if True:
-                for i in range(grid_h):
-                    for j in range(grid_w):
-                        celula = grid_conf[i][j]
-                        y0, y1 = i * h_step, (i + 1) * h_step
-                        x0, x1 = j * w_step, (j + 1) * w_step
-                        icl = np.clip(celula.get("indice_caminho_livre", 0.0), 0.0, 1.0)
-                        is_seg = celula.get("indice_seg_chao", -1.0)
-                        ip_prof = celula.get("indice_prof_delta", -1.0)
-                        r = int(255 * (1.0 - icl))
-                        g = int(255 * icl)
-                        cor = (0, g, r)
-                        cv2.rectangle(overlay, (x0, y0), (x1, y1), cor, -1)
-                        pos_x, pos_y = x0 + 2, y0 + 12
-                        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
-                        scale = 0.35
-                        thickness = 1
-                        color_texto = (255, 255, 255)
-                        cv2.putText(overlay, f"ICL:{icl:.2f}", (pos_x, pos_y), font, scale, color_texto, thickness)
-                        cv2.putText(overlay, f"ISeg:{is_seg:.2f}", (pos_x, pos_y + 12), font, scale, color_texto, thickness)
-                        cv2.putText(overlay, f"IPrf:{ip_prof:.2f}", (pos_x, pos_y + 24), font, scale, color_texto, thickness)
-
-            # 🔹 Perfil do solo desenhado como linha
-            if perfil_solo and True:
-                for j in range(1, grid_w):
-                    z1 = perfil_solo[j - 1]
-                    z2 = perfil_solo[j]
-                    if z1 <= 0 or z2 <= 0:
-                        continue
-                    y1 = self._converter_profundidade_para_y(z1, grid_conf, h_step) or 0
-                    y2 = self._converter_profundidade_para_y(z2, grid_conf, h_step) or 0
-                    x1 = (j - 1) * w_step
-                    x2 = j * w_step
-                    cv2.line(overlay, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), 2)  # linha preta do perfil
-                # Linha de referência da média do solo
-                media_z = np.nanmean(perfil_solo)
-                y_ref = self._converter_profundidade_para_y(media_z, grid_conf, h_step) or 0
-                cv2.line(overlay, (0, y_ref), (largura, y_ref), (100, 100, 100), 1)
-                cv2.putText(overlay, f"Media: {media_z:.2f}m", (10, y_ref - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (100, 100, 100), 1)
-                # Linha superior da faixa de análise (por qtd de linhas da grid_conf)
-                altura_grid = len(grid_conf)
-                faixa_inicio = altura_grid - qtd_linhas_solo  # índice da linha mais alta usada
-                y_faixa_top = faixa_inicio * h_step
-                cv2.line(overlay, (0, y_faixa_top), (largura, y_faixa_top), (0, 0, 255), 1)
-                cv2.putText(overlay, f"Topo faixa solo", (10, y_faixa_top - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 0, 255), 1)
-
-            # 🔹 Desenha bboxes de anomalias
-            if bboxes_anomalias and True:
-                for b in bboxes_anomalias:
-                    x0 = int(b["bbox"][0] * largura)
-                    y0 = int(b["bbox"][1] * altura)
-                    x1 = int(b["bbox"][2] * largura)
-                    y1 = int(b["bbox"][3] * altura)
-                    cv2.rectangle(overlay, (x0, y0), (x1, y1), (0, 0, 0), 2)
-                    cv2.putText(overlay, f"{b['tipo']}, D: {b['distancia_m']} m, LxA: {b['largura_m']}x{b['altura_m']} m", (x0 + 2, y0 + 16), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 2)
-
-            # 🔹 Desenha bboxes do radar
-            if bboxes_radar and True:
-                escala_x = largura / grid_x
-                escala_y = altura / grid_z
-                zoom_x = 1.5  # aumenta 50%
-                x_centro = 0.5
-
-                for b in bboxes_radar:
-                    x0_pct, y0_pct, x1_pct, y1_pct = b["bbox"]
-
-                    # Convertendo percentuais em pixels diretamente
-                    x0 = int((x0_pct - x_centro) * zoom_x * largura + x_centro * largura)
-                    x1 = int((x1_pct - x_centro) * zoom_x * largura + x_centro * largura)
-                    y0 = int(y0_pct * altura)
-                    y1 = int(y1_pct * altura)
-
-                    cv2.rectangle(overlay, (x0, y0), (x1, y1), (255, 0, 255), 2)
-                    cv2.putText(
-                        overlay,
-                        f"{b['tipo']}, D: {b['distancia_m']}m, LxA: {b['largura_m']}x{b['altura_m']} m",
-                        (x0 + 2, y0 + 12),
-                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
-                        0.4,
-                        (255, 0, 255),
-                        1
-                    )
-
-            alpha = 0.4
-            cv2.addWeighted(overlay, alpha, img_debug, 1 - alpha, 0, img_debug)
-
-            # 🔹 Texto da inclinacao (se houver)
-            if inclinacao is not None:
-                cv2.putText(img_debug, f"Inclinacao: {inclinacao:.1f} graus", (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 2)
-
-            cv2.imshow("Debug - Grid Integrado", img_debug)
-            cv2.waitKey(1)
-        except Exception as e:
-            self.mostrar_log(f"❌ Erro ao mostrar grid de debug integrado: {e}")
-
-    def _converter_profundidade_para_y(self, prof_desejada, grid_conf, h_step):
-        try:
-            altura_grid = len(grid_conf)
-
-            # Constrói uma lista com a profundidade média por linha (coluna central, por exemplo)
-            col_central = len(grid_conf[0]) // 2
-            profundidades_por_linha = [
-                grid_conf[i][col_central]["prof_ref"] for i in range(altura_grid)
-            ]
-
-            for i in range(1, altura_grid):
-                z_base = profundidades_por_linha[i]
-                z_topo = profundidades_por_linha[i - 1]
-
-                if z_topo is None or z_base is None:
-                    continue
-
-                # Verifica se prof_desejada está entre essas duas linhas
-                if min(z_base, z_topo) <= prof_desejada <= max(z_base, z_topo):
-                    y_base = (i + 1) * h_step
-                    y_topo = i * h_step
-
-                    # Interpola entre topo e base
-                    t = (prof_desejada - z_base) / (z_topo - z_base + 1e-6)
-                    y_real = int(y_base + t * (y_topo - y_base))
-                    return y_real
-
-            return None  # Fora do intervalo
-        except Exception as e:
-            self.mostrar_log(f"❌ Erro ao converter profundidade para y: {e}")
-            return None
-
-    def _encontrar_item_perfil_corredor(self, perfil_corredor, profundidade_alvo):
-        try:
-            if not perfil_corredor:
-                return None
-            mais_proximo = min(perfil_corredor, key=lambda item: abs(item["distancia_m"] - profundidade_alvo))
-            return mais_proximo
-        except Exception as e:
-            self.mostrar_log(f"❌ Erro ao encontrar item no perfil do corredor: {e}")
-            return None
 
     def _gerar_matriz_custo_fundida(self, matriz_conf, largura_robo_m, fov_h):
         # Valores podem variar de -1.5 ~ 6.0
@@ -1644,214 +1176,6 @@ class CameraManager:
         return key, vis
 
     
-    def _snap_to_array_u8(self, snap_value, H, W, name="array"):
-        try:
-            a = np.asarray(snap_value, dtype=np.uint8)
-            if a.ndim == 1 and a.size == H*W:
-                return a.reshape(H, W)
-            if a.ndim == 2 and a.shape == (H, W):
-                return a
-            a = np.array(snap_value, dtype=np.uint8)
-            if a.shape == (H, W):
-                return a
-        except Exception as e:
-            self.mostrar_log(f"[VW-SNAP] falha convertendo {name}: {e}")
-        self.mostrar_log(f"[VW-SNAP] shape invalido para {name}: esperado {(H,W)}, veio {np.shape(snap_value)}")
-        return None
-
-    # NEW: pega primeiro campo existente e aplica escala (útil p/ z em m vs mm)
-    def _snap_pick_numeric(self, snap: dict, names: list[str], H: int, W: int, *, scale: float = 1.0, as_float=True):
-        import numpy as np, cv2
-        for nm in names:
-            if nm in snap and snap[nm] is not None:
-                try:
-                    arr = np.asarray(snap[nm], dtype=np.float32 if as_float else np.int32)
-                    if arr.ndim == 1 and arr.size == H*W:
-                        arr = arr.reshape(H, W)
-                    elif arr.ndim != 2 or arr.shape != (H, W):
-                        # tenta redimensionar mantendo nearest neighbor (quando fizer sentido)
-                        arr = cv2.resize(arr.astype(np.float32), (W, H), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
-                    if scale != 1.0:
-                        arr = arr * scale
-                    return arr
-                except Exception as e:
-                    self.mostrar_log(f"[VW-SNAP] erro lendo {nm}: {e}")
-        return None
-
-    # UPDATED: agora lê conf/anom/z/pcts do SNAP e escreve no modo 'full'
-    def make_visualworker_overlay_from_snap(
-        self,
-        frame_bgr,
-        snap: dict,
-        *,
-        alpha_cost=0.45,
-        draw_grid=True,
-        draw_cells=True,
-        text_mode="mini",
-        draw_legend=True,
-        nav_overlay_alpha=0.35,
-        align_near_to_bottom=True
-    ):
-        vis_fallback = frame_bgr.copy() if frame_bgr is not None else None
-        try:
-            Hf, Wf = frame_bgr.shape[:2]
-            Wc = int(snap.get("grid_w", 0))
-            Hc = int(snap.get("grid_h", 0))
-            if Hc <= 0 or Wc <= 0:
-                self.mostrar_log("[VW-SNAP] grid_w/grid_h ausentes no snap")
-                return vis_fallback
-
-            custo_u8 = self._snap_to_array_u8(snap.get("custo_u8"), Hc, Wc, "custo_u8")
-            if custo_u8 is None:
-                return vis_fallback
-
-            # NAV: 1=navegavel, 0=bloqueado
-            nav = None
-            if snap.get("nav_mask") is not None:
-                nav = self._snap_to_array_u8(snap.get("nav_mask"), Hc, Wc, "nav_mask")
-                if nav is not None:
-                    nav = nav.astype(bool)
-
-            # orientacao
-            near_is_bottom = bool(snap.get("fuse", {}).get("near_is_bottom", True))
-            if align_near_to_bottom and not near_is_bottom:
-                custo_u8 = np.flipud(custo_u8)
-                if nav is not None:
-                    nav = np.flipud(nav)
-
-            # 1) heatmap (custo_u8 já está 0..255)
-            up = cv2.resize(custo_u8, (Wf, Hf), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
-            try:
-                cmap = cv2.COLORMAP_TURBO
-            except AttributeError:
-                cmap = cv2.COLORMAP_JET
-            heat = cv2.applyColorMap(up, cmap)
-            out = cv2.addWeighted(heat, alpha_cost, frame_bgr, 1.0 - alpha_cost, 0)
-
-            # 2) NAV overlay
-            if nav is not None:
-                bad = (~nav).astype(np.uint8) * 255
-                bad_up = cv2.resize(bad, (Wf, Hf), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
-                mask = bad_up.astype(bool)
-                overlay = out.copy()
-                overlay[mask] = (0, 0, 255)
-                out = cv2.addWeighted(overlay, nav_overlay_alpha, out, 1.0 - nav_overlay_alpha, 0)
-
-            # 3) grade
-            x_edges = np.linspace(0, Wf, Wc + 1).astype(int)
-            y_edges = np.linspace(0, Hf, Hc + 1).astype(int)
-            if draw_grid:
-                for x in x_edges: cv2.line(out, (x, 0), (x, Hf - 1), (60,60,60), 1, cv2.LINE_AA)
-                for y in y_edges: cv2.line(out, (0, y), (Wf - 1, y), (60,60,60), 1, cv2.LINE_AA)
-
-            # --- NEW: ler campos extras do SNAP ---
-            # conf/anom em u8 → [0..1]
-            conf_u8 = snap.get("conf_u8", None)
-            conf = self._snap_to_array_u8(conf_u8, Hc, Wc, "conf_u8")/255.0 if conf_u8 is not None else None
-            if conf is not None and align_near_to_bottom and not near_is_bottom: conf = np.flipud(conf)
-
-            anom_u8 = snap.get("anom_u8", None)
-            anom = self._snap_to_array_u8(anom_u8, Hc, Wc, "anom_u8")/255.0 if anom_u8 is not None else None
-            if anom is not None and align_near_to_bottom and not near_is_bottom: anom = np.flipud(anom)
-
-            # profundidade (se existir no snap): aceita *_m ou *_mm
-            z_med = self._snap_pick_numeric(snap, ["z_med_m", "z_med_mm"], Hc, Wc, scale=1.0)  # se mm, troque scale=0.001
-            z_ref = self._snap_pick_numeric(snap, ["z_ref_m", "z_ref_mm"], Hc, Wc, scale=1.0)
-            if z_med is not None and align_near_to_bottom and not near_is_bottom: z_med = np.flipud(z_med)
-            if z_ref is not None and align_near_to_bottom and not near_is_bottom: z_ref = np.flipud(z_ref)
-
-            # classes (se existirem em u8 → 0..1)
-            pct_rua = pct_cana = pct_obs = None
-            if snap.get("pct_rua_u8") is not None:
-                pct_rua = self._snap_to_array_u8(snap["pct_rua_u8"], Hc, Wc, "pct_rua_u8")/255.0
-                if align_near_to_bottom and not near_is_bottom: pct_rua = np.flipud(pct_rua)
-            if snap.get("pct_cana_u8") is not None:
-                pct_cana = self._snap_to_array_u8(snap["pct_cana_u8"], Hc, Wc, "pct_cana_u8")/255.0
-                if align_near_to_bottom and not near_is_bottom: pct_cana = np.flipud(pct_cana)
-            if snap.get("pct_obs_u8") is not None:
-                pct_obs = self._snap_to_array_u8(snap["pct_obs_u8"], Hc, Wc, "pct_obs_u8")/255.0
-                if align_near_to_bottom and not near_is_bottom: pct_obs = np.flipud(pct_obs)
-
-            # 4) textos por célula
-            if draw_cells and text_mode != "off":
-                for j in range(Hc):
-                    y0, y1 = y_edges[j], y_edges[j + 1]
-                    cy = (y0 + y1) // 2
-                    for i in range(Wc):
-                        x0, x1 = x_edges[i], x_edges[i + 1]
-                        cx = (x0 + x1) // 2
-
-                        if nav is not None:
-                            color = (60,200,60) if nav[j,i] else (20,20,220)
-                        else:
-                            color = (90,90,90)
-                        cv2.rectangle(out, (x0, y0), (x1-1, y1-1), color, 1, cv2.LINE_AA)
-
-                        if text_mode == "mini":
-                            txt = f"C{int(custo_u8[j,i])}"
-                            if nav is not None: txt += (" N" if nav[j,i] else " B")
-                            self._put_text_centered(out, txt, cx, cy, font_scale=0.32, thickness=1, color=(255,255,255), outline=True)
-
-                        elif text_mode == "full":
-                            # linha 1: custo + conf + anom
-                            l1 = f"C{int(custo_u8[j,i])}"
-                            if conf is not None:  l1 += f" cf{conf[j,i]:.2f}"
-                            if anom is not None:  l1 += f" A{anom[j,i]*100:.0f}"
-                            self._put_text_centered(out, l1, cx, cy-10, font_scale=0.38, thickness=1, color=(255,255,255), outline=True)
-
-                            # linha 2: profundidade (se houver)
-                            l2 = ""
-                            if z_med is not None and z_ref is not None and not np.isnan(z_med[j,i]):
-                                l2 = f"Z{z_med[j,i]:.2f}/{z_ref[j,i]:.2f}m"
-                            elif z_ref is not None:
-                                l2 = f"Zref {z_ref[j,i]:.2f}m"
-                            if l2:
-                                self._put_text_centered(out, l2, cx, cy+4, font_scale=0.36, thickness=1, color=(255,255,255), outline=True)
-
-                            # linha 3: percentuais de classe (se houver)
-                            if pct_rua is not None and pct_cana is not None and pct_obs is not None:
-                                l3 = f"R{int(pct_rua[j,i]*100)} C{int(pct_cana[j,i]*100)} O{int(pct_obs[j,i]*100)}"
-                                self._put_text_centered(out, l3, cx, cy+18, font_scale=0.34, thickness=1, color=(230,230,230), outline=True)
-
-            # distâncias por linha (row_dist_m) — já estão “no referencial do snap”
-            row_dist = snap.get("row_dist_m", None)
-            if row_dist is not None and len(row_dist) == Hc:
-                dist_draw = row_dist[::-1] if (align_near_to_bottom and not near_is_bottom) else row_dist
-                for j in range(Hc):
-                    y = (y_edges[j] + y_edges[j + 1]) // 2
-                    s = f"{float(dist_draw[j]):.2f}m"
-                    cv2.putText(out, s, (5, y + 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.42, (0,0,0), 2, cv2.LINE_AA)
-                    cv2.putText(out, s, (5, y + 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.42, (255,255,255), 1, cv2.LINE_AA)
-
-            # corredor central (se existir)
-            cc = snap.get("fuse", {}).get("central_cols", None)
-            if cc and len(cc) == 2:
-                i0, i1 = int(cc[0]), int(cc[1])
-                if 0 <= i0 <= Wc and 0 <= i1 <= Wc:
-                    cv2.line(out, (x_edges[i0], 0), (x_edges[i0], Hf-1), (255,255,0), 2, cv2.LINE_AA)
-                    cv2.line(out, (x_edges[i1], 0), (x_edges[i1], Hf-1), (255,255,0), 2, cv2.LINE_AA)
-
-            if draw_legend:
-                pad = 8
-                x0, y0 = pad, pad
-                cv2.rectangle(out, (x0-4, y0-4), (x0+220, y0+104), (0,0,0), -1)
-                cv2.putText(out, "VW SNAP overlay", (x0, y0+14), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255), 1, cv2.LINE_AA)
-                cv2.putText(out, "C: 0..255 (fused)", (x0, y0+32), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.42, (200,200,200), 1, cv2.LINE_AA)
-                cv2.putText(out, "cf: conf (0..1), A: %", (x0, y0+50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.42, (200,200,200), 1, cv2.LINE_AA)
-                cv2.putText(out, "Z: med/ref (m) se houver", (x0, y0+68), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.42, (200,200,200), 1, cv2.LINE_AA)
-                cv2.putText(out, "N nav / B bloqueado", (x0, y0+86), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.42, (200,200,200), 1, cv2.LINE_AA)
-                cv2.putText(out, f"{Wc}x{Hc}", (x0, y0+102), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.42, (160,160,160), 1, cv2.LINE_AA)
-
-            return out
-
-        except Exception as e:
-            self.mostrar_log(f"[VW-SNAP] overlay error: {e}")
-            return vis_fallback
-        
-
-    
-
-    # === cole seu _compute_blockage_metrics aqui (sem mudanças) ===
     def _colorize_masks(self, anom_f, custo_f, conf_f, thr_anom_block=0.50, thr_cost_block=0.65, thr_conf_low=0.35):
         """Overlay BGR com soma segura (clamped) nas regiões de máscara."""
         H, W = anom_f.shape
@@ -1915,10 +1239,12 @@ class CameraManager:
 
         blocked   = bool(metrics.get("blocked", False))
         reason    = metrics.get("reason", "none") or "none"
-        d_obs_min = metrics.get("d_obs_min", None)
+        reason_detail    = metrics.get("reason_detail", "none") or "none"
+        d_obs_min = metrics.get("d_obs_true_min_m", None)
         j_block   = metrics.get("j_block", None)
         cov_cent  = metrics.get("coverage", {}).get("central_max", 0.0)
         cov_glob  = metrics.get("coverage", {}).get("global", 0.0)
+        decision  = metrics.get("decision", {})
         sb        = metrics.get("side_bias", {}) or {}
         side_val  = float(sb.get("value", 0.0))
         left_frac = float(sb.get("left_frac", 0.0))
@@ -2029,21 +1355,15 @@ class CameraManager:
         put_text_outlined(vis, f"L:{left_frac:.2f}  R:{right_frac:.2f}", (x0, y_bar + 20),
                         font, font_scale, (255,255,255), thick)
 
-        # --- decisão PARAR / LIVRE ---
-        v = float(max(0.0, velocidade_media))
-        dist_freio = max(0.30, (v*v) / max(1e-9, 2.0 * a_max_freio))
-        dist_necessaria = dist_freio + margem_parada
-
-        tem_obs_perto = (d_obs_min is not None) and np.isfinite(d_obs_min) and (d_obs_min <= dist_necessaria)
-        deve_parar = bool(blocked) or tem_obs_perto
         # --- DECISION HUD: PARAR / LIVRE ---
         # empurra um pouco pra baixo do L/R
         y0_dec = y_bar + 50
 
-        dec_txt  = "PARAR" if deve_parar else "LIVRE"
-        dec_col  = (0, 0, 255) if deve_parar else (0, 200, 0)
-        dec_info = (f"v={v:.2f} m/s  d_obs={('-' if d_obs_min is None else f'{d_obs_min:.2f} m')}  "
-                    f"d_necess={dist_necessaria:.2f} m")
+        parada_necessaria = decision.get("parar", False)
+        dec_txt  = "PARAR" if parada_necessaria else "LIVRE"
+        dec_col  = (0, 0, 255) if parada_necessaria else (0, 200, 0)
+        dec_info = (f"v={velocidade_media:.3f} m/s  d_obs={('-' if d_obs_min is None else f'{d_obs_min:.2f} m')}  "
+                    f"d_necess={decision.get('dist_necessaria', 0.0):.2f} m")
 
         # painel por trás para legibilidade
         panel_w2 = max(280, bar_w + 100)
@@ -2052,12 +1372,13 @@ class CameraManager:
         cv2.addWeighted(overlay2, 0.35, vis, 0.65, 0, vis)
 
         # linha 1: PARAR / LIVRE (grande)
-        put_text_outlined(vis, f"{dec_txt}", (x0, y0_dec-4),
-                        font, 0.80, dec_col, thick)
+        put_text_outlined(vis, f"{dec_txt}", (x0, y0_dec-4), font, 0.80, dec_col, thick)
 
         # linha 2: detalhes (menor)
-        put_text_outlined(vis, dec_info, (x0, y0_dec+18),
-                        font, 0.58, (255,255,255), thick)
+        put_text_outlined(vis, dec_info, (x0, y0_dec+18), font, 0.58, (255,255,255), thick)
+
+        # linha 3: detalhes (menor)
+        put_text_outlined(vis, reason_detail, (x0, y0_dec+50), font, 0.58, (255,255,255), thick)
 
 
         legend = [
@@ -2073,8 +1394,7 @@ class CameraManager:
 
         status_txt = f"BLOCKED: {blocked} ({reason})"
         status_col = (0,0,255) if blocked else (0,255,0)
-        cv2.putText(vis, status_txt, (Wf - 10 - 8*len(status_txt), 24),
-                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, status_col, 2, cv2.LINE_AA)
+        cv2.putText(vis, status_txt, (Wf - 40 - 8*len(status_txt), 24), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, status_col, 2, cv2.LINE_AA)
 
         cv2.imshow(win_name, vis)
         cv2.waitKey(1)

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/visual_worker/processamento/costmap_fuser.py

@@ -39,7 +39,8 @@ class CostmapFuser:
         self.buf_conf = []
         self.buf_anom = []
         self.buf_nav = []
-        self.buf_zref = []   # opcional
+        self.buf_zref = []
+        self.buf_zmed = []
         self.buf_ts = []
 
         self._blk_state = {
@@ -91,23 +92,267 @@ class CostmapFuser:
             return lin[::-1]
         return lin
 
-    def _compute_d_obs_min(self, custo_fused, nav_fused, z_ref_2d=None):
-        """Menor distância livre (m) na janela central; retorna None se livre."""
-        i0, i1 = self.central_cols
-        blocked = (custo_fused[:, i0:i1 + 1] > self.block_thr)
-        if nav_fused is not None:
-            blocked |= (nav_fused[:, i0:i1 + 1] == 0)
+    def _compute_blockage_metrics(
+        self,
+        custo_f, anom_f, conf_f, nav_f, zmed_f, 
+        row_dist_m, row_scale_x_m, central_cols,
+        robot_width_m=0.84, margin_m=0.12,
+        thr_anom_block=0.50, thr_cost_block=0.65, thr_conf_low=0.35,
+        rho_block_central=0.70, rho_block_global=0.60,
+        near_is_bottom=True,
+        # ------ NOVOS (opcionais) ------
+        use_persistence=False,
+        velocidade_mps=None,    # m/s; se None, decisão não usa distância de frenagem
+        a_max_freio=0.8,        # m/s²
+        margem_parada=0.25,     # m
+        N_on=2,                 # frames p/ entrar
+        N_off=5,                # frames p/ sair
+        blackout_imediato=True
+    ):
+        H, W = custo_f.shape
+        c0, c1 = central_cols
+        c0 = max(0, min(W-1, int(c0)))
+        c1 = max(0, min(W,   int(c1)))
+        if c1 <= c0:
+            c0, c1 = W//3, 2*W//3  # fallback
 
-        if not blocked.any():
-            return None
+        # 1) Máscaras inseguras
+        mask_anom = (anom_f >= thr_anom_block)
+        mask_cost = (custo_f >= thr_cost_block)
+        mask_conf = (conf_f   <  thr_conf_low)
+        unsafe = mask_anom | mask_cost | mask_conf
 
-        row_dists = self._row_distances(z_ref_2d)
-        d_min = None
-        for j in self._rows_near_to_far():
-            if blocked[j].any():
-                d = float(row_dists[j])
-                d_min = d if (d_min is None or d < d_min) else d_min
-        return d_min
+        # 2) Largura em colunas por linha
+        width_need_m = robot_width_m + margin_m
+        cols_need = np.empty(H, dtype=int)
+        for j in range(H):
+            sx = row_scale_x_m[j] if row_scale_x_m is not None else (width_need_m / max(1, (c1 - c0)))
+            if (sx is None) or (sx <= 1e-6):
+                cols_need[j] = (c1 - c0)
+            else:
+                ncols = int(np.ceil(width_need_m / sx))
+                cols_need[j] = max(1, min(W, ncols))
+
+        def central_window(j, ncols):
+            mid = (c0 + c1) // 2
+            half = ncols // 2
+            a = max(0, mid - half)
+            b = min(W, a + ncols)
+            a = max(0, b - ncols)
+            return a, b
+
+        # 3) Varredura central (cobertura e "existe obstáculo?")
+        coverage_central = np.zeros(H, np.float32)
+        exists_unsafe_central = np.zeros(H, np.bool_)   # <- NOVO: existe ao menos 1 px inseguro na janela
+        j_block = None
+        it = (range(H-1, -1, -1) if near_is_bottom else range(H))
+        for j in it:
+            a, b = central_window(j, cols_need[j])
+            unsafe_row = unsafe[j, a:b]
+            coverage = unsafe_row.mean() if (b > a) else 1.0
+            coverage_central[j] = coverage
+            exists_unsafe_central[j] = bool(unsafe_row.any()) if (b > a) else True
+            if (j_block is None) and (coverage >= rho_block_central):
+                j_block = j
+
+        # 4) Cobertura global
+        global_cov = unsafe.mean()
+
+        # --- 4.5) Sanitiza zmed_f ---
+        # copia para não mexer no buffer original
+        zmed = np.array(zmed_f, dtype=np.float32, copy=True)
+        # trata inválidos: <=0, nan, inf -> nan
+        invalid = (~np.isfinite(zmed)) | (zmed <= 0.0)
+        zmed[invalid] = np.nan
+
+        # --- 5) Distâncias usando Z real (zmed_f) ---
+        d_block_line_m = None if j_block is None else float(row_dist_m[j_block])  # fallback geométrico antigo
+        d_block_line_m_z = None                                                  # NOVO: Z real na linha-bloqueio
+
+        # primeira linha (mais próxima) onde há QUALQUER insegurança central (com Z real)
+        j_obs_true_min = None
+        d_obs_true_min_m = None                      # fallback geométrico
+        d_obs_true_min_m_z = None                    # NOVO: Z real
+
+        # varre do perto -> longe conforme 'near_is_bottom'
+        it2 = (range(H-1, -1, -1) if near_is_bottom else range(H))
+
+        for j in it2:
+            # janela central nessa linha
+            a, b = central_window(j, cols_need[j])
+            if b <= a:
+                continue
+
+            # máscara de insegurança na janela
+            bad = unsafe[j, a:b]
+
+            if np.any(bad):
+                z_slice = zmed[j, a:b]
+                z_bad   = z_slice[bad]
+
+                if z_bad.size:
+                    z_bad_f = z_bad[np.isfinite(z_bad)]
+                    if z_bad_f.size:
+                        z_min = float(np.min(z_bad_f))  # ok, só finitos
+                        if j_obs_true_min is None:
+                            j_obs_true_min   = j
+                            d_obs_true_min_m_z = z_min
+                            d_obs_true_min_m   = float(row_dist_m[j])
+
+            # se esta é a linha-bloqueio (cobertura >= rho), também calcule o Z dessa linha
+            if (j_block is not None) and (j == j_block):
+                if np.any(unsafe[j, a:b]):
+                    z_block = zmed[j, a:b][unsafe[j, a:b]]
+                    if z_block.size > 0:
+                        z_bmin = np.nanmin(z_block)
+                        if np.isfinite(z_bmin):
+                            d_block_line_m_z = float(z_bmin)
+
+        # 6) Viés lateral
+        left  = unsafe[:, c0:(c0+c1)//2].mean() if (c1-c0) >= 2 else 0.0
+        right = unsafe[:, (c0+c1)//2:c1].mean() if (c1-c0) >= 2 else 0.0
+        side_bias_val = float(np.clip((right - left) / max(1e-6, (right + left)), -1.0, 1.0))
+
+        # 7) Decisão "raw" (sem persistência) + detalhes
+        def _fmt_m(x):
+            return "-" if (x is None or not np.isfinite(x)) else f"{float(x):.2f} m"
+
+        conf_mean = float(conf_f.mean())
+        central_cov_max = float(coverage_central.max())
+
+        blocked_raw   = False
+        reason        = "none"
+        reason_detail = "Caminho livre."
+
+        if j_block is not None:
+            # houve uma linha com cobertura central >= rho_block_central
+            blocked_raw = True
+            reason = "obstacle"
+
+            # qual distância vamos considerar como "mais conservadora"
+            # (pixel inseguro mais perto vs linha que bloqueia)
+            def _min_non_none(a, b):
+                if a is None: return b
+                if b is None: return a
+                return a if a <= b else b
+
+            d_used = _min_non_none(d_obs_true_min_m_z, d_block_line_m_z)
+
+            reason_detail = (
+                f"Janela central bloqueada (p>={rho_block_central:.2f}). "
+                f"d*={_fmt_m(d_used)} [linha={_fmt_m(d_block_line_m_z)}; pixel={_fmt_m(d_obs_true_min_m_z)}]; "
+                f"cobertura_central_max={central_cov_max:.2f}."
+            )
+
+        elif (global_cov >= rho_block_global) and (conf_mean < 0.45):
+            blocked_raw = True
+            reason = "blackout"
+            reason_detail = (
+                f"Percepcao degradada: cobertura_global={global_cov:.2f}≥{rho_block_global:.2f} "
+                f"e confianca_media={conf_mean:.2f}<0.45."
+            )
+
+        elif (central_cov_max > 0.45) and (left > 0.7 or right > 0.7):
+            # corredor 'estreito': laterais muito ruins, mesmo sem bloquear de fato a janela central
+            reason = "narrow"
+            lado = "direita" if right > left else "esquerda"
+            lado_frac = max(left, right)
+            reason_detail = (
+                f"Corredor estreito: lateral {lado} muito fechada (frac={lado_frac:.2f}), "
+                f"central_max={central_cov_max:.2f}."
+            )
+
+        # 8) Persistência + decisão de parada
+        decision = {
+            "parar": False,
+            "dist_necessaria": None,
+            "v_max_sugerida_mps": None,
+            "frames_on": 0,
+            "frames_off": 0,
+            "N_on": N_on,
+            "N_off": N_off
+        }
+        blocked_out = blocked_raw
+
+        if use_persistence:
+            v = float(max(0.0, velocidade_mps or 0.0))
+            dist_freio      = max(0.30, (v*v) / max(1e-9, 2.0 * a_max_freio))
+            dist_necessaria = dist_freio + margem_parada
+            decision["dist_necessaria"] = float(dist_necessaria)
+
+            # usamos o mais conservador entre a linha-bloqueio e o "qualquer-unsafe"
+            def _min_non_none(a, b):
+                if (a is None) and (b is None): return None
+                if a is None: return b
+                if b is None: return a
+                return a if a <= b else b
+
+            d_for_stop = _min_non_none(d_block_line_m_z, d_obs_true_min_m_z)
+
+            stop_now = False
+            v_max_sug = None
+
+            if blocked_raw and reason == "blackout":
+                stop_now = True if blackout_imediato else False
+
+            if blocked_raw and reason == "obstacle":
+                if (d_for_stop is not None) and np.isfinite(d_for_stop) and (d_for_stop <= dist_necessaria):
+                    stop_now = True
+                else:
+                    # ainda não precisa parar: sugere v_max segura se tivermos alguma medida de distância
+                    d_ref = _min_non_none(d_block_line_m_z, d_obs_true_min_m_z)
+                    if (d_ref is not None) and np.isfinite(d_ref) and (d_ref > margem_parada):
+                        v_max_sug = float(np.sqrt(max(0.0, 2.0 * a_max_freio * (d_ref - margem_parada))))
+
+            # histerese
+            st = self._blk_state
+            if stop_now:
+                st["on"]   = min(N_on, st["on"] + 1)
+                st["off"]  = 0
+            else:
+                st["off"]  = min(N_off, st["off"] + 1)
+                st["on"]   = 0
+
+            if (not st["latched"]) and (st["on"] >= N_on):
+                st["latched"] = True
+            elif st["latched"] and (st["off"] >= N_off):
+                st["latched"] = False
+
+            decision.update({
+                "parar": bool(st["latched"]),
+                "v_max_sugerida_mps": v_max_sug,
+                "frames_on": int(st["on"]),
+                "frames_off": int(st["off"])
+            })
+            blocked_out = bool(st["latched"])
+
+            st["reason"] = reason
+            # guarda também as duas distâncias pra debug
+            st["d_block_line_m"] = (None if d_block_line_m_z is None else float(d_block_line_m_z))
+            st["d_obs_true_min_m"] = (None if d_obs_true_min_m_z is None else float(d_obs_true_min_m_z))
+            st["last_decision"] = "PARAR" if st["latched"] else "LIVRE"
+
+        return {
+            # mantém o nome antigo, mas esclarece nos campos abaixo:
+            "d_block_line_m": d_block_line_m_z,             # distância da LINHA que bloqueia (cobertura ≥ ρ)
+            "d_obs_true_min_m": d_obs_true_min_m_z,         # menor distância com QUALQUER insegurança central
+            "blocked": bool(blocked_out),                 # com persistência se habilitada
+            "blocked_raw": bool(blocked_raw),
+            "reason": reason,
+            "reason_detail": reason_detail,
+            "coverage": {
+                "central_max": float(coverage_central.max()),
+                "global": float(global_cov),
+            },
+            "side_bias": {
+                "value": side_bias_val,
+                "left_frac": float(left),
+                "right_frac": float(right),
+            },
+            "j_block": (None if j_block is None else int(j_block)),
+            "j_obs_true_min": (None if j_obs_true_min is None else int(j_obs_true_min)),
+            "decision": decision
+        }
     
     def _row_scale_x(self, row_dist_m):
         """metros por célula em X para cada linha, dado FOV_H."""
@@ -133,6 +378,9 @@ class CostmapFuser:
         zref  = grid_dict.get("z_ref", None)
         if zref is not None:
             zref = zref.astype(np.float32)
+        zmed  = grid_dict.get("z_med", None)
+        if zmed is not None:
+            zmed = zmed.astype(np.float32)
 
         # valida shape (H,W) = (grid_h,grid_w)
         H, W = custo.shape
@@ -145,11 +393,12 @@ class CostmapFuser:
         self.buf_nav.append(nav)
         self.buf_ts.append(ts)
         self.buf_zref.append(zref)
+        self.buf_zmed.append(zmed)
 
         # mantém no máximo K
         if len(self.buf_custo) > self.K:
             self.buf_custo.pop(0); self.buf_conf.pop(0); self.buf_anom.pop(0)
-            self.buf_nav.pop(0);   self.buf_ts.pop(0);   self.buf_zref.pop(0)
+            self.buf_nav.pop(0);   self.buf_ts.pop(0);   self.buf_zref.pop(0);  self.buf_zmed.pop(0)
 
         # empilha
         S_custo = self._stack(self.buf_custo, 0.0)
@@ -177,7 +426,7 @@ class CostmapFuser:
         else:
             nav_f = np.zeros((self.grid_h, self.grid_w), np.uint8)
 
-        # z_ref fundido (opcional) só p/ d_obs_min
+        # z_ref fundido (opcional)
         zref_f = None
         if any(z is not None for z in self.buf_zref):
             # pega a última não-nula
@@ -186,7 +435,14 @@ class CostmapFuser:
                     zref_f = z
                     break
 
-        #d_obs_min = self._compute_d_obs_min(custo_f, nav_f, zref_f)
+        # z_med fundido (opcional)
+        zmed_f = None
+        if any(z is not None for z in self.buf_zmed):
+            # pega a última não-nula
+            for z in reversed(self.buf_zmed):
+                if z is not None:
+                    zmed_f = z
+                    break
 
         # distâncias por linha (m), usando z_ref se houver; senão, mapeamento linear y_range_m
         row_dist = self._row_distances(zref_f).astype(np.float32)  # shape (grid_h,)
@@ -196,11 +452,11 @@ class CostmapFuser:
         row_scale_x = self._row_scale_x(row_dist)                  # (H,) ou None
 
         block = self._compute_blockage_metrics(
-            custo_f, anom_f, conf_f, nav_f,
+            custo_f, anom_f, conf_f, nav_f, zmed_f, 
             row_dist_m, row_scale_x, self.central_cols,
             use_persistence=True,
             velocidade_mps=velocidade_ms,
-            a_max_freio=0.8, margem_parada=0.25,
+            a_max_freio=0.8, margem_parada=0.60,
             N_on=2, N_off=5, blackout_imediato=True
         )
 
@@ -231,7 +487,6 @@ class CostmapFuser:
             "conf_u8":  to_u8_list(conf_f),
             "anom_u8":  to_u8_list(anom_f),
             "nav_mask": nav_f.astype(np.uint8).ravel().tolist(),
-            "d_obs_min": block["d_obs_min"],
             "block": block
         }
         
@@ -242,188 +497,6 @@ class CostmapFuser:
 
         return snap
     
-    def _compute_blockage_metrics(
-        self,
-        custo_f, anom_f, conf_f, nav_f,
-        row_dist_m, row_scale_x_m, central_cols,
-        robot_width_m=0.84, margin_m=0.12,
-        thr_anom_block=0.50, thr_cost_block=0.65, thr_conf_low=0.35,
-        rho_block_central=0.70, rho_block_global=0.60,
-        near_is_bottom=True,
-        # ------ NOVOS (opcionais) ------
-        use_persistence=False,
-        velocidade_mps=None,    # m/s; se None, decisão não usa distância de frenagem
-        a_max_freio=0.8,        # m/s²
-        margem_parada=0.25,     # m
-        N_on=2,                 # frames p/ entrar
-        N_off=5,                # frames p/ sair
-        blackout_imediato=True
-    ):
-        """
-        Retorna dict com:
-        - d_obs_min (m) ou None
-        - blocked (bool)  -> se use_persistence=False: igual ao "raw"; se True: já com persistência
-        - blocked_raw (bool)
-        - reason ('obstacle','blackout','narrow','none')
-        - coverage: {'central_max':..., 'global':...}
-        - side_bias: {'value': -1..+1, 'left_frac':..., 'right_frac':...}
-        - j_block (índice) ou None
-        - decision: { 'parar': bool, 'dist_necessaria': float, 'v_max_sugerida_mps': float|None,
-                    'frames_on':int, 'frames_off':int, 'N_on':int, 'N_off':int }
-        """
-
-        import numpy as np
-
-        H, W = custo_f.shape
-        c0, c1 = central_cols
-        c0 = max(0, min(W-1, int(c0)))
-        c1 = max(0, min(W,   int(c1)))
-        if c1 <= c0:
-            c0, c1 = W//3, 2*W//3  # fallback
-
-        # 1) Máscaras inseguras
-        mask_anom = (anom_f >= thr_anom_block)
-        mask_cost = (custo_f >= thr_cost_block)
-        mask_conf = (conf_f   <  thr_conf_low)
-        unsafe = mask_anom | mask_cost | mask_conf
-
-        # 2) Largura em colunas por linha
-        width_need_m = robot_width_m + margin_m
-        cols_need = []
-        for j in range(H):
-            sx = row_scale_x_m[j] if row_scale_x_m is not None else (width_need_m / max(1, (c1 - c0)))
-            if sx is None or sx <= 1e-6:
-                cols_need.append(c1 - c0)
-            else:
-                ncols = int(np.ceil(width_need_m / sx))
-                cols_need.append(max(1, min(W, ncols)))
-        cols_need = np.asarray(cols_need, dtype=int)
-
-        # 3) Varredura central
-        def central_window(j, ncols):
-            mid = (c0 + c1) // 2
-            half = ncols // 2
-            a = max(0, mid - half)
-            b = min(W, a + ncols)
-            a = max(0, b - ncols)
-            return a, b
-
-        coverage_central = np.zeros(H, np.float32)
-        j_block = None
-        it = (range(H-1, -1, -1) if near_is_bottom else range(H))
-        for j in it:
-            a, b = central_window(j, cols_need[j])
-            unsafe_row = unsafe[j, a:b]
-            coverage = unsafe_row.mean() if (b > a) else 1.0
-            coverage_central[j] = coverage
-            if coverage >= rho_block_central:
-                j_block = j
-                break
-
-        # 4) Cobertura global
-        global_cov = unsafe.mean()
-
-        # 5) Distância do 1º bloqueio
-        d_obs_min = None if j_block is None else float(row_dist_m[j_block])
-
-        # 6) Viés lateral
-        left  = unsafe[:, c0:(c0+c1)//2].mean() if (c1-c0) >= 2 else 0.0
-        right = unsafe[:, (c0+c1)//2:c1].mean() if (c1-c0) >= 2 else 0.0
-        side_bias_val = float(np.clip((right - left) / max(1e-6, (right + left)), -1.0, 1.0))
-
-        # 7) Decisão "raw" (sem persistência)
-        blocked_raw = False
-        reason  = "none"
-        if j_block is not None:
-            blocked_raw = True
-            reason = "obstacle"
-        elif global_cov >= rho_block_global and (conf_f.mean() < 0.45):
-            blocked_raw = True
-            reason = "blackout"
-        elif coverage_central.max() > 0.45 and (left > 0.7 or right > 0.7):
-            reason = "narrow"
-
-        # 8) Persistência / histerese + decisão de parada (opcional)
-        decision = {
-            "parar": False,
-            "dist_necessaria": None,
-            "v_max_sugerida_mps": None,
-            "frames_on": 0,
-            "frames_off": 0,
-            "N_on": N_on,
-            "N_off": N_off
-        }
-
-        blocked_out = blocked_raw  # default: compatível com antes
-
-        if use_persistence:
-            # calcula distância necessária se tivermos velocidade
-            v = float(max(0.0, velocidade_mps or 0.0))
-            dist_freio      = max(0.30, (v*v) / max(1e-9, 2.0 * a_max_freio))
-            dist_necessaria = dist_freio + margem_parada
-            decision["dist_necessaria"] = float(dist_necessaria)
-
-            # regra "stop_now" crua (antes do debounce)
-            stop_now = False
-            v_max_sug = None
-
-            if blocked_raw and reason == "blackout":
-                stop_now = True if blackout_imediato else False
-
-            if blocked_raw and reason == "obstacle":
-                if (d_obs_min is not None) and np.isfinite(d_obs_min) and (d_obs_min <= dist_necessaria):
-                    stop_now = True
-                else:
-                    if (d_obs_min is not None) and np.isfinite(d_obs_min) and (d_obs_min > margem_parada):
-                        v_max_sug = float(np.sqrt(max(0.0, 2.0 * a_max_freio * (d_obs_min - margem_parada))))
-
-            # histerese
-            st = self._blk_state
-            if stop_now:
-                st["on"]  += 1
-                st["off"]  = 0
-            else:
-                st["off"] += 1
-                st["on"]   = 0
-
-            if not st["latched"] and st["on"] >= N_on:
-                st["latched"] = True
-            elif st["latched"] and st["off"] >= N_off:
-                st["latched"] = False
-
-            # saída persistente
-            decision.update({
-                "parar": bool(st["latched"]),
-                "v_max_sugerida_mps": v_max_sug,
-                "frames_on": int(st["on"]),
-                "frames_off": int(st["off"])
-            })
-
-            # quando usamos persistência, o 'blocked' exposto passa a refletir a decisão debounced:
-            blocked_out = bool(st["latched"])
-
-            # guarda debug
-            st["reason"] = reason
-            st["dmin"] = (None if d_obs_min is None else float(d_obs_min))
-            st["last_decision"] = "PARAR" if st["latched"] else "LIVRE"
-
-        return {
-            "d_obs_min": d_obs_min,
-            "blocked": bool(blocked_out),          # <- já com persistência se habilitada
-            "blocked_raw": bool(blocked_raw),      # <- útil pra debug/HUD
-            "reason": reason,
-            "coverage": {
-                "central_max": float(coverage_central.max()),
-                "global": float(global_cov),
-            },
-            "side_bias": {
-                "value": side_bias_val,
-                "left_frac": float(left),
-                "right_frac": float(right),
-            },
-            "j_block": (None if j_block is None else int(j_block)),
-            "decision": decision
-        }
     
 
     

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/visual_worker/processamento/segmentacao_semantica.py

@@ -2,6 +2,7 @@ from enum import IntEnum
 import time
 import cv2
 import numpy as np
+from collections import deque
 
 from shared.utils import encode_image_base64
 from shared.enums import StatusCarroMapa
@@ -33,6 +34,19 @@ class SegmentacaoManager:
         self.log = None
         self.dados_visuais = {}
 
+        self._ema_ang = None
+        self._ema_lat = None
+        self._ema_alpha_ang = 0.25   # suavização do ângulo (0..1)
+        self._ema_alpha_lat = 0.25   # suavização do lateral (0..1)
+        self._status_hist = deque(maxlen=7)  # maioria em 7 frames
+        self._prev_cx = None
+        self._has_top_prev = False
+        self._has_bot_prev = False
+        self._thr_top_on  = 0.03   # 3% para ligar (ajuste fino depois)
+        self._thr_top_off = 0.02   # 2% para desligar (histerese)
+        self._thr_bot_on  = 0.03
+        self._thr_bot_off = 0.02
+
     def _segmentar_predictions(self, predictions):
         try:
             self.pred_rgb[:] = self.lut[predictions]
@@ -135,108 +149,253 @@ class SegmentacaoManager:
         return perfil
 
 
+
+    def _bool_hysteresis(self, prev: bool, x: float, thr_on: float, thr_off: float) -> bool:
+        """
+        Histerese booleana: se estava False, liga só se x > thr_on;
+        se estava True, só desliga se x < thr_off.
+        """
+        if prev:
+            return x >= thr_off
+        else:
+            return x >= thr_on
+
+    def _classificar_status_por_cana(self, mask_cana: np.ndarray, mask_main, near_is_bottom: bool = True):
+        """
+        Aplica a tua regra baseada **apenas** na presença de CANA
+        nas metades da imagem.
+        """
+        H, W = mask_cana.shape
+        mid = H // 2
+
+        if near_is_bottom:
+            # parte "de baixo" = perto do robô
+            bottom = mask_cana[mid:, :]
+            top    = mask_cana[:mid, :]
+        else:
+            # se tua convenção um dia inverter, estamos prontos
+            bottom = mask_cana[:mid, :]
+            top    = mask_cana[mid:, :]
+
+        area_top = top.size
+        area_bot = bottom.size
+        p_top = float(top.sum()) / max(1, area_top)
+        p_bot = float(bottom.sum()) / max(1, area_bot)
+
+        # histerese por banda
+        has_top = self._bool_hysteresis(self._has_top_prev, p_top, self._thr_top_on, self._thr_top_off)
+        has_bot = self._bool_hysteresis(self._has_bot_prev, p_bot, self._thr_bot_on, self._thr_bot_off)
+        self._has_top_prev, self._has_bot_prev = has_top, has_bot
+
+        # classificação instantânea pela tua definição
+        if not has_top and not has_bot:
+            status_now = StatusCarroMapa.Direcionando
+        elif has_top and not has_bot:
+            status_now = StatusCarroMapa.EntrandoRua
+        elif has_bot and not has_top:
+            status_now = StatusCarroMapa.SaindoRua
+        else:
+            status_now = StatusCarroMapa.CaminhandoRua
+
+        # persistência temporal (maioria)
+        self._status_hist.append(status_now)
+        status_final = max(set(self._status_hist), key=self._status_hist.count)
+
+        # (opcional) se quiser um “gate” extra pra não dizer CaminhandoRua quando a “rua” ocupa quase tudo:
+        mask_cover = np.mean(mask_main)  # fração de pixels True em mask_main
+        if status_final == StatusCarroMapa.CaminhandoRua and mask_cover > 0.90:
+            status_final = StatusCarroMapa.Direcionando
+
+        return status_now, status_final, p_top, p_bot, has_top, has_bot
+
     def _extrair_corredor_principal(self, mask_classes):
-        altura, largura = mask_classes.shape
-        centro_img = largura // 2
+        H, W = mask_classes.shape
+        cx_img = W // 2
+
+        mask_rua = (mask_classes == ClassesSegmentacao.RUA.value).astype(np.uint8)
+
+        # optional: fecha buracos pequenos
+        # kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
+        # mask_rua = cv2.morphologyEx(mask_rua, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
 
-        mask_rua = np.uint8(mask_classes == ClassesSegmentacao.RUA.value)
         num_labels, labels, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(mask_rua, connectivity=8)
+        if num_labels <= 1:
+            return np.zeros_like(mask_rua, dtype=np.uint8)
 
-        melhor_blob_idx = -1
-        melhor_score = float('-inf')
-        for i in range(1, num_labels):  # ignora fundo
+        best_i, best_score = -1, -1e9
+
+        # pesos do score
+        w_area     = 1.0
+        w_center   = 1.0
+        w_bottom   = 1.0
+        w_vertical = 0.5
+        w_prev     = 0.75
+
+        prev_cx = self._prev_cx
+
+        for i in range(1, num_labels):  # 0 = fundo
             x, y, w, h, area = stats[i]
-            centro_blob = x + w // 2
-            dist_centro = abs(centro_blob - centro_img)
-            score = area - (dist_centro * 2)  # prioriza blobs grandes e centrais
-            if score > melhor_score:
-                melhor_score = score
-                melhor_blob_idx = i
-
-        return np.uint8(labels == melhor_blob_idx)
-
-    def _analisar_corredor_visual(self, predictions):
-        self.predictions = predictions
-        ALTURA, LARGURA = self.predictions.shape
-        centro_x = LARGURA // 2
-        erro_lateral = None
-        erro_angular = None
-        status_corredor = StatusCarroMapa.Parado
-        
-        mask_corredor_principal = self._extrair_corredor_principal(self.predictions)
-        scanlines = [int(ALTURA * f) for f in [0.999, 0.85, 0.7, 0.55, 0.4, 0.25, 0.1]]
-        centros_corredor = []
-        for y in scanlines:
-            linha = mask_corredor_principal[y]
-            mask_bin = np.uint8(linha > 0)
-            if np.count_nonzero(mask_bin) == 0:
-                centros_corredor.append((-1, y))
+            if area < 50:  # lixo
                 continue
-            # Agora garantido que só tem um blob principal
-            indices = np.where(mask_bin > 0)[0]
-            centro_x = int(np.mean(indices))
-            centros_corredor.append((centro_x, y))
 
-        # 2. Calcular erro angular (reta entre os centros)
-        if len(centros_corredor) >= 2:
-            # Angular curto
-            (x1c, y1c), (x2c, y2c) = centros_corredor[0], centros_corredor[1]
-            erro_angular_curto = np.arctan2(x2c - x1c, y1c - y2c)
-            # Angular longo
-            (x1l, y1l), (x2l, y2l) = centros_corredor[0], centros_corredor[-1]
-            erro_angular_longo = np.arctan2(x2l - x1l, y1l - y2l)
-            # Peso para suavizar ou escolher dinamicamente
-            erro_angular = 0.2 * erro_angular_curto + 0.8 * erro_angular_longo
-            erro_angular = (erro_angular + 180) % 360 - 180
+            cx = x + w // 2
+            # normalizações 0..1
+            area_n   = area / float(H * W)
+            center_n = 1.0 - min(1.0, abs(cx - cx_img) / (W * 0.5))
+            vertical = h / max(1.0, w)  # alongamento vertical
+            bottom_touch = 1.0 if (y + h >= H - 2) else 0.0
 
-        # 3. Calcular erro lateral (deslocamento da base)
-        erro_lateral_px = None
-        erro_lateral_pct = 0
-        largura_corredor_px = None
-        if len(centros_corredor) > 0:
-            x_base, y_base = centros_corredor[0]
-            if x_base != -1:
-                erro_lateral_px = centro_x - x_base
-                # Recalcular largura do maior blob na linha base
-                linha_base = self.predictions[y_base]
-                mask_bin_base = np.uint8(linha_base == ClassesSegmentacao.RUA.value)
-                num_labels, _, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(mask_bin_base.reshape(1, -1), connectivity=8)
-                max_area = 0
-                largura_corredor_px = None
-                for i in range(1, num_labels):
-                    w = stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH]
-                    area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]
-                    if area > max_area:
-                        max_area = area
-                        largura_corredor_px = w
-                if largura_corredor_px and largura_corredor_px > 0:
-                    erro_lateral_pct = (erro_lateral_px / largura_corredor_px) * 100
+            prev_bias = 0.0
+            if prev_cx is not None:
+                prev_bias = 1.0 - min(1.0, abs(cx - prev_cx) / (W * 0.5))
 
-        # 5. Novo status de corredor
-        LIMIAR_CANA = 1000
-        parte_cima = self.predictions[:int(ALTURA * 0.3), :]
-        parte_baixo = self.predictions[int(ALTURA * 0.7):, :]
+            score = (w_area*area_n +
+                    w_center*center_n +
+                    w_bottom*bottom_touch +
+                    w_vertical*vertical +
+                    w_prev*prev_bias)
 
-        cana_cima = np.sum(parte_cima == ClassesSegmentacao.CANA.value)
-        cana_baixo = np.sum(parte_baixo == ClassesSegmentacao.CANA.value)
-        cana_total = np.sum(self.predictions == ClassesSegmentacao.CANA.value)
+            if score > best_score:
+                best_score = score
+                best_i = i
 
-        if cana_total < 500:
-            status_corredor = StatusCarroMapa.Direcionando
-        elif cana_baixo > LIMIAR_CANA and cana_cima > LIMIAR_CANA:
-            status_corredor = StatusCarroMapa.CaminhandoRua
-        elif cana_baixo < LIMIAR_CANA and cana_cima > LIMIAR_CANA:
-            status_corredor = StatusCarroMapa.EntrandoRua
-        elif cana_baixo > LIMIAR_CANA and cana_cima < LIMIAR_CANA:
-            status_corredor = StatusCarroMapa.SaindoRua
+        self._prev_cx = None
+        if best_i == -1:
+            return np.zeros_like(mask_rua, dtype=np.uint8)
+
+        # guarda cx do blob vencedor pro próximo frame
+        bx, by, bw, bh, _ = stats[best_i]
+        self._prev_cx = bx + bw // 2
+        self._prev_y0 = by
+
+        return (labels == best_i).astype(np.uint8)
+
+    def _get_scanlines_y(self, H, grid_rows_y_px=None, near_is_bottom=True):
+        if grid_rows_y_px and len(grid_rows_y_px) >= 5:
+            ys = [int(np.clip(y, 0, H-1)) for y in grid_rows_y_px]
+            # reordena do "perto" para o "longe"
+            ys = sorted(ys, reverse=near_is_bottom)
+            return ys
+        # fallback por frações
+        fracs = [0.98, 0.85, 0.70, 0.55, 0.40, 0.25, 0.10]
+        return [min(H-1, max(0, int(H*f))) for f in fracs]
+
+    def _analisar_corredor_visual(self, predictions, grid_rows_y_px=None, near_is_bottom=True):
+        self.predictions = predictions
+        H, W = self.predictions.shape
+        cx_img = W // 2
+
+        # 1) máscara do corredor principal
+        mask_main = self._extrair_corredor_principal(self.predictions).astype(bool)
+        mask_cana = (self.predictions == ClassesSegmentacao.CANA.value)
+
+        # 2) scanlines (grid ou fallback)
+        ys = self._get_scanlines_y(H, grid_rows_y_px, near_is_bottom)
+
+        centros, larguras = [], []
+        for y in ys:
+            row = mask_main[y]
+            idx = np.flatnonzero(row)
+            if idx.size == 0:
+                centros.append((None, y))
+                larguras.append(0)
+            else:
+                x0, x1 = idx[0], idx[-1]
+                cx = (x0 + x1) // 2
+                w  = (x1 - x0 + 1)
+                centros.append((int(cx), y))
+                larguras.append(int(w))
+
+        # 3) Ângulo do corredor (rad) via ajuste linear x(y)
+        pts = [(x, y) for (x, y) in centros if x is not None]
+        ang_rad = None
+        if len(pts) >= 2:
+            ys_fit = np.array([p[1] for p in pts], dtype=np.float32)
+            xs_fit = np.array([p[0] for p in pts], dtype=np.float32)
+
+            # pesos: linhas mais próximas ao robô pesam mais
+            # (primeiros ys na lista são "perto" se near_is_bottom=True)
+            n = len(ys_fit)
+            wts = np.linspace(1.0, 2.0, n).astype(np.float32)  # simples e eficaz
+
+            # polyfit ponderado (equivalente com normal equations)
+            # x = a*y + b
+            Wm = np.diag(wts)
+            Y = ys_fit.reshape(-1,1)
+            X = np.hstack([Y, np.ones_like(Y)])
+            # a, b = (X^T W X)^-1 X^T W x
+            XtW = X.T @ Wm
+            beta = np.linalg.pinv(XtW @ X) @ (XtW @ xs_fit)
+            a = float(beta[0])
+
+            ang_rad = np.arctan(a)
+            # wrap correto em radianos
+            ang_rad = (ang_rad + np.pi) % (2*np.pi) - np.pi
+
+        # 4) Erro lateral (% da largura na base)
+        erro_lateral_pct = 0.0
+        if centros and centros[0][0] is not None:
+            x_base, y_base = centros[0]
+            w_base = max(1, larguras[0])
+            err_px = cx_img - x_base
+            erro_lateral_pct = (err_px / w_base) * 100.0
+
+        # 5) Suavização (EMA)
+        if ang_rad is not None:
+            deg = np.degrees(ang_rad)
+            if self._ema_ang is None:
+                self._ema_ang = deg
+            else:
+                a = self._ema_alpha_ang
+                # unwrap simples para evitar saltos de ±180
+                delta = ((deg - self._ema_ang + 180) % 360) - 180
+                self._ema_ang = self._ema_ang + a * delta
+            ang_out = round(self._ema_ang, 3)
+        else:
+            ang_out = None
+
+        if True:  # sempre temos lateral pct numérico
+            if self._ema_lat is None:
+                self._ema_lat = erro_lateral_pct
+            else:
+                a = self._ema_alpha_lat
+                self._ema_lat = (1 - a) * self._ema_lat + a * erro_lateral_pct
+            lat_out = round(float(self._ema_lat), 3)
+
+        # 6) Status baseado em presença nas scanlines
+        # proximidade: usa 2 mais perto e 2 mais longe
+        near_valid = sum(1 for (x,_) in centros[:2] if x is not None)
+        far_valid  = sum(1 for (x,_) in centros[-2:] if x is not None)
+        any_valid  = sum(1 for (x,_) in centros if x is not None)
+
+        # --- STATUS pela regra das metades (CANA) ---
+        status_now, status_final, p_top, p_bot, has_top, has_bot = self._classificar_status_por_cana(
+            mask_cana.astype(np.uint8), mask_main, near_is_bottom=near_is_bottom
+        )
+
+        # 7) Persistência (maioria em N frames)
+        self._status_hist.append(status_now)
+        status_final = max(set(self._status_hist), key=self._status_hist.count)
+        self._last_status = status_final
+
+        # 8) Confiança
+        confianca = any_valid / max(1, len(centros))
 
         return {
-            "height": ALTURA, 
-            "width": LARGURA, 
-            "erro_angular": round(np.degrees(erro_angular), 3) if erro_angular is not None else None,
-            "erro_lateral_pct": erro_lateral_pct,
-            "status_corredor": status_corredor.value,
-            "centros_corredor": centros_corredor
+            "height": H,
+            "width": W,
+            "erro_angular": ang_out,
+            "erro_lateral_pct": lat_out,
+            "status_corredor": status_final.value,
+            "centros_corredor": centros,
+            "larguras_px": larguras,
+            "confianca": round(float(sum(1 for (x,_) in centros if x is not None) / max(1, len(centros))), 3),
+
+            # DEBUG/telemetria úteis
+            "p_cana_top": round(float(p_top), 3),
+            "p_cana_bottom": round(float(p_bot), 3),
+            "has_top": bool(has_top),
+            "has_bottom": bool(has_bot),
         }
 
     def display_segmentation_debug(self, frame, largura_robo_px):

AgroBase/AgroBase/bin/x64/Debug/Python/Scripts/workers/weed_worker/camera_manager.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import threading
 import time
 
 import cv2
-from shared.enums import StatusModulo, CameraFrameType, StatusOperacao, WeedWorkerCommandType
+from shared.enums import StatusModulo, CameraFrameType, StatusOperacao, T_Code, WeedWorkerCommandType
 from shared.utils import decode_image_base64, encode_image_base64, fazer_overlay
 from camera_worker.camera_oak import CameraOak
 from shared.contexto_global_redis import CmdKey, ContextoGlobalRedis, CtxKey
@@ -15,7 +15,6 @@ class CameraManager:
     def __init__(self, mostrar_log):
         self.mostrar_log = mostrar_log
         self.mx_id = None
-        self.tempo_saude = 10
         self.reiniciar_status()
 
     def reiniciar_status(self):
@@ -26,7 +25,6 @@ class CameraManager:
         self._ultimo_rgb_frame = None
         self._ultima_analise = {}
         self._ts_segmentacao_anterior = 0
-        self._ultima_saude_ts = 0
 
     def inicializar(self, mx_id):
         if self.iniciando:
@@ -78,7 +76,7 @@ class CameraManager:
                 self.camera.atualizar_saude()
             elif self.mx_id is not None:
                 from camera_worker.manager import definir_saude_camera
-                definir_saude_camera(self.mx_id, StatusModulo.DESCONECTADO, 0, ["desconectado"], False, {})
+                definir_saude_camera(self.mx_id, StatusModulo.DESCONECTADO, 0, ["desconectado"], False, {}, disp=T_Code.Cam, conectado=False)
         except Exception as e:
             self.mostrar_log(f"[saude] erro: {e}")
 
@@ -141,19 +139,16 @@ class CameraManager:
 
     def _iniciar_loop_analise_continua(self, freq):
         def loop():
-            self._ultima_saude_ts = 0
             while True:
                 if self.camera is None:
                     time.sleep(5)
                     continue
 
                 t0 = time.time()
-                if (t0 - self._ultima_saude_ts) >= self.tempo_saude:
-                    self._ultima_saude_ts = time.time()
-                    self.atualizar_saude_camera()
                 try:
                     status = StatusModulo((self.camera.ultima_saude or {}).get("status", StatusModulo.DESCONECTADO.value))
-                    if status == StatusModulo.DESCONECTADO:
+                    ts_status = (self.camera.ultima_saude or {}).get("timestamp", 0)
+                    if status == StatusModulo.DESCONECTADO and (t0 - ts_status) > 5.0:
                         self.reiniciar_status()
                         continue
                     elif self.operante and status == StatusModulo.OPERANTE and self.camera is not None: