2ª chamada dos Selecionados - EAFEXP 2025

6 - Introdução à Instrumentação IoT

Professor(es):

Nilton Alves Júnior -

Bruno Henrique da Rocha Rodrigues -

Márcus André Gomes Barbosa

Monitor(es):

Resumo:

Nas duas últimas décadas, a troca de informações entre dispositivos e sensores tem transformado significativamente o cotidiano e os processos em laboratórios de pesquisa e desenvolvimento. Sistemas IoT (Internet of Things) são compostos por dispositivos inteligentes de coleta de dados (monitoramento), que transferem esses dados por redes cabeadas ou sem fio (transmissão) para um sistema computacional capaz de processá-los adequadamente e assim auxiliar na tomada de decisões (controle). Esses sistemas são caracterizados pelo baixo custo, modularidade, facilidade de desenvolvimento, rapidez na implementação e simplicidade na operação. Este módulo será totalmente prático, realizado no Laboratório de Informação e Instrumentação IoT (Lab3i). Durante as atividades práticas, os alunos aprenderão a projetar e desenvolver protótipos de sistemas IoT. Os alunos serão responsáveis pelo desenvolvimento de um projeto próprio que abrange desde a coleta de dados, transmissão, armazenamento, processamento matemático até a tomada de decisão. Serão utilizados computadores Raspberry Pi, microcontroladores ESP32, sensores e atuadores variados. A programação será realizada em C/C++ ou Micropython para o controle dos dispositivos e em Python para a análise de dados. É necessário um conhecimento básico em eletrônica e programação. Os alunos aprenderão a configurar e programar o microcontrolador ESP32, explorando suas capacidades integradas de Wi-Fi e Bluetooth para a transmissão de dados. Serão integrados diversos tipos de sensores, como de temperatura, umidade, movimento e luz, e os dados coletados serão enviados para plataformas na nuvem, visando armazenamento e análise destes dados. Técnicas de visualização de dados em tempo real serão ensinadas, permitindo que os alunos criem dashboards e gráficos para monitorar os dados coletados. Ao final do módulo, espera-se que os alunos tenham adquirido habilidades práticas e teóricas para projetar e implementar sistemas IoT de monitoramento e gerenciamento, capazes de auxiliar em atividades de instrumentação científica em laboratórios de pesquisa ou em aplicações gerais.

Ementa

Introdução ao Microcontrolador ESP32
1. Visão Geral do ESP32: Características, recursos integrados (Wi-Fi, Bluetooth) e aplicações práticas.
2. Configuração do Ambiente de Desenvolvimento: Instalação e configuração do Arduino IDE e/ou MicroPython.
3. Programação Básica: Introdução à programação em C++ e Python, com exemplos simples como piscar um LED.
Entradas e Saídas Digitais e Analógicas
1. GPIOs no ESP32: Controle de LEDs, leitura de botões e outras entradas digitais.
2. Sensores Analógicos: Uso de potenciômetros, termistores e outros sensores analógicos.
3. Conversão Analógico-Digital: Leitura de valores analógicos e interpretação dos dados.
Sensores e Interfaces de Comunicação
1. Sensores Comuns: Integração de sensores de temperatura, umidade, movimento, luz, etc.
2. Protocolos de Comunicação: Utilização de I2C e SPI para comunicação com sensores e dispositivos externos.
3. Exemplos Práticos: Leitura de dados de sensores via I2C e SPI e processamento básico desses dados.
Conectividade Wi-Fi e Envio de Dados
1. Configuração Wi-Fi no ESP32: Conexão do ESP32 a redes sem fio.
2. Comunicação HTTP e MQTT: Envio de dados para servidores web e plataformas IoT.
3. Introdução às Plataformas IoT: Configuração e utilização de plataformas como ThingSpeak para visualização de dados.
4. Projetos Práticos: Envio de dados de sensores para a nuvem e monitoramento em tempo real.
Coleta e Análise de Dados
1. Coleta de Dados em Tempo Real: Técnicas para capturar e armazenar dados de sensores continuamente.
2. Visualização de Dados: Criação de dashboards e gráficos para análise visual dos dados coletados.
3. Fundamentos de Análise de Dados: Introdução a ferramentas de análise de dados, como Excel e Python.
4. Exemplos Práticos: Análise básica de dados coletados de sensores, identificação de padrões e anomalias.
Automação e Tomada de Decisão
1. Lógica de Decisão no ESP32: Implementação de regras e algoritmos para tomada de decisão automática.
2. Automação com Base em Dados: Desenvolvimento de sistemas que executam ações automaticamente com base em dados de sensores.
3. Integração de Atuação: Controle de relés, motores e outros atuadores para criar sistemas de resposta automatizada.
4. Projetos Práticos: Criação de sistemas de alerta e automação baseados em condições específicas detectadas por sensores.
Projeto Final Integrado
1. Desenvolvimento de Projeto Final: Integração de todos os conceitos aprendidos para criar um sistema completo de monitoramento e automação.
2. Implementação Prática: Coleta de dados, envio para a nuvem, análise e tomada de decisão em um projeto real.

Pré-Requisitos:

Sem pré requisitos

Bibliografia:

RIEMER, Andy King. Programming the Internet of Things: An Introduction to Building Integrated, Device-To-Cloud IoT Solutions. Nova York: Pearson, 2021.
BOYLESTAD, Robert L.; NASHELSKY, Louis. Introdução à Análise de Circuitos. 12. ed. São Paulo: Pearson, 2016.
KURNIAWAN, Agus. Internet of Things Projects with ESP32: Build Exciting and Powerful IoT Projects Using the All-New Espressif ESP32. Birmingham: Packt Publishing, 2019.
OLIVEIRA, Claudio Luis Vieira; ZANETTI, Humberto A. Piovesana. IoT com MicroPython e NodeMCU. São Paulo: Novatec, 2019.
IDEALI, Wagner. Conectividade em Automação e IoT. São Paulo: Alta Books, 2021.