jidō.core
JIDŌ CORE · AUTONOMIA EM DESENVOLVIMENTO

Perceber.
Decidir.
Mover com controle.

O stack de software que conecta sensores, inteligência e movimento. Da leitura do ambiente à navegação do veículo, cada decisão passa por supervisão de segurança.

NAVEGAÇÃO AUTÔNOMAVISUALIZAÇÃO CONCEITUAL
OBSTÁCULO
Veículo jidō
LiDAR Ambiente
Fusão sensorial Posição + orientação
LOCAL FRAME / ENU
SENSORES → DECISÃO → CONTROLE20 Hz ciclo do core
Desenvolvido no Brasil.Construído para entender cada camada.Explore ↓
C++ + PythonApache KafkaNVIDIA JetsonLiDAR + CâmerasGNSS RTK + IMU
01 — O NÚCLEO DA AUTONOMIA

Entre enxergar o mundo
e saber como agir.

Um veículo autônomo precisa de mais do que uma IA que reconhece objetos. Precisa saber onde está, escolher um caminho, comandar o movimento e reconhecer quando deve parar.

O jido.core reúne essas camadas em um sistema modular. É o software de autonomia desenvolvido e integrado no projeto de pesquisa JIDŌ CAB, com nós independentes e comunicação por mensagens.

PARA QUE SERVE

Desenvolver, integrar e testar a navegação autônoma de um veículo em ambiente controlado — com acesso ao que acontece em cada etapa.

↗
02 — CAPACIDADES CONECTADAS

Do sensor
ao movimento.

Seis frentes de trabalho que transformam dados do ambiente em ações e evidências para a pesquisa.

01 / PERCEPÇÃO
⌁

Enxergar o ambiente.

LiDAR para detectar obstáculos e representar o espaço. Câmeras com modelos de visão para reconhecer sinalização brasileira.

LiDAR · YOLO · TensorRT
02 / LOCALIZAÇÃO
◎

Saber onde está.

Fusão de IMU, GNSS RTK, SLAM e odometria para estimar posição, velocidade e orientação do veículo.

Fusão sensorial · RTK · SLAM 2D
03 / PLANEJAMENTO
⤴

Encontrar um caminho.

Recebe rotas, acompanha pontos de passagem e usa planejamento local VFH para reagir a obstáculos no trajeto.

GeoJSON · VFH · Waypoints
04 / CONTROLE
⌘

Transformar rota em ação.

O controlador Pure Pursuit calcula a direção. Nós de atuação levam os comandos até os sistemas de direção e propulsão.

Pure Pursuit · Motor · Direção
05 / SUPERVISÃO
◇

Reconhecer quando parar.

Monitoramento de obstáculos, geofence, dados de sensores e incerteza de localização, com parada de emergência e rearme pelo operador.

Safety Monitor · E-stop · Deadman
06 / OPERAÇÃO
▤

Observar. Registrar. Aprender.

Painel web para acompanhar o sistema e operar serviços. Logs e replay ajudam a investigar falhas e reproduzir cenários.

Mission control · Logs · Replay
03 — UMA ARQUITETURA, VÁRIOS NÓS

Cada parte tem uma função.
Todas conversam.

O Apache Kafka conecta os módulos por tópicos. Sensores, estimadores e controladores podem ser desenvolvidos e acompanhados separadamente.

→→→
APACHE KAFKABarramento de mensagens entre os nós
01 / ENTRADA DO SISTEMA

O mundo real vira dados.

LiDAR, câmeras, IMU, GNSS e odometria publicam suas leituras. Cada fonte alimenta os módulos que precisam daqueles dados.

STACK PRÓPRIO

C++ e Python sobre Linux, com computação embarcada NVIDIA Jetson. O jido.core é a camada de autonomia; o jidō.os é o projeto de sistema de base da família Jidō.

04 — SEGURANÇA COMO CRITÉRIO

Antes de andar,
saber parar.

A navegação só faz sentido quando o sistema consegue identificar condições de risco e interromper o movimento.

01

Supervisão durante a navegação

Obstáculos próximos, limites de operação e qualidade dos dados entram na decisão de segurança.

02

Proteção na cadeia de atuação

O deadman interrompe o motor quando os comandos deixam de chegar ao controlador.

03

Operador no processo

Rearme de emergência pelo operador, supervisão e parada física fazem parte dos testes.

05 — ENGENHARIA COM EVIDÊNCIA

Testar. Medir.
Voltar ao código.

O objetivo é entender e validar o sistema de ponta a ponta. Uma falha de campo vira investigação, correção e teste de regressão.

01

Testes unitários

Verificar componentes e regressões.

02

Simulação SIL

Exercitar cenários antes do hardware.

03

Bancada + soak

Observar integração e estabilidade.

04

Campo controlado

Confrontar o software com o real.

VOLUME DE TESTES EM SIMULADOR

Cada corrida gera dados para evoluir.

Distância percorrida
632,4 km
Veículo em movimento
74,5 horas
Corridas gravadas
690

Medido em a partir dos logs de cada corrida, pela posição do veículo no simulador. Inclui todas as corridas: concluídas, interrompidas por parada de emergência e abortadas.

É volume de teste, não quilometragem aprovada.

Pesquisa em desenvolvimento ativo.

O JIDŌ CAB é um protótipo de pesquisa, não um produto certificado. A operação acontece em ambiente controlado, sem passageiros, com supervisão e parada de emergência física. As capacidades têm diferentes estágios de validação.

06 — APOIO INSTITUCIONAL

Projeto apoiado pelo
Programa Centelha 3 - Paraná

Projeto apoiado pelo Programa Centelha 3 Paraná, com Fundação Araucária, Governo do Paraná, CERTI, CONFAP, CNPq, Finep e Governo Federal
CONHEÇA O PROJETO POR DENTRO

Autonomia se constrói.
Uma camada de cada vez.

Explore a arquitetura, acompanhe a evolução e converse sobre pesquisa e desenvolvimento em mobilidade autônoma.