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    • Sensores e Microcontroladores

    • PPGEA: TÓPICOS ESPECIAIS EM ENGENHARIA AMBIENTAL IV – Monitoramento Ambiental com Sensores e Microcontroladores – EAMB7040 – 60h – 4 créditos
    • PPGERHA: Tópicos Especiais III – ERHA756 – Monitoramento Ambiental com Sensores e Microcontroladores – 60h – 4 créditos
    • PPGMNE: Tópicos Especiais em Mecância Computacional III – MNUM7123- Monitoramento Ambiental – Sensores e Microcontroladores – 60h – 4 créditos
    • Graduação da Engenharia Ambiental: Tópicos especiais em Engenharia Ambiental VIII – Monitoramento ambiental com sensores e microcontroladores – TEA041F – 60h – 4 créditos

    Professores: Tobias Bleninger (contato), Emilio Mercuri, Rafael Bueno. José Eduardo Gonçalves (SIMEPAR)
    Horários e sala de aula: Segunda feira, 13:30 a 17:30h, Lab-A, prédio novo da Exatas, térreo, entrando à esquerda
    Horário de consultas: Por favor, agendar por email (contato)

    Ementa

    1. Introdução ao Linux, aos sistemas embarcados e à Internet das Coisas (IoT).
    2. Fundamentos de programação em C++, Python e JavaScript aplicados à aquisição e transmissão de dados.
    3. Arquitetura e programação de microcontroladores e computadores de placa única (Arduino, ESP8266/NodeMCU, WeMos e Raspberry Pi).
    4. Entradas e saídas digitais e analógicas, comunicação serial e protocolos de comunicação para sensores e atuadores.
    5. Integração de sensores ambientais para monitoramento de nível, pressão, distância, temperatura, umidade, turbidez, material particulado, intensidade luminosa, velocidade e direção do vento, além de sensores de gases.
    6. Tecnologias MQTT, LoRa e comunicação sem fio para sistemas IoT.
    7. Desenvolvimento de sistemas de aquisição, armazenamento e visualização de dados em tempo real utilizando Node-RED, InfluxDB e Grafana.
    8. Projeto de circuitos eletrônicos para monitoramento ambiental e automação.
    9. Processamento, análise e interpretação de dados ambientais.
    10. Conceitos de metrologia, incluindo acurácia, precisão, viés, calibração e análise de erros de medição.
    11. Desenvolvimento de projetos integradores de monitoramento e controle ambiental baseados em IoT.
    12. Conexões com ciencia de dados e aprendizagem de maquina

    Objetivos

    A disciplina tem por objetivo introduzir o funcionamento e montagem de sensores e microcontroladores com aplicações na engenharia ambiental. A disciplina aplicará conceitos de monitoramento ambiental, circuitos elétricos, portas seriais, aquisição de dados e análise estatística dos dados.

    Programa/calendário

    No.DiaDataConteúdo2
     1/2seg.03/08/2026Introdução a disciplina e conteudos. Introdução ao Linux, aos sistemas embarcados e à Internet das Coisas (IoT). Prática: Rasperry PI (conexões) conecstado ao Arduino (programação: LED embutido)
     3/4seg.10/08/2026Microprocessadores vs. microcontroladores. Tipo de placas. LEDs. Entradas e saídas digitais e analógicas, comunicação serial e protocolos de comunicação para sensores e atuadores. Prática: Rasperry PI conectado ao Arduino (LEDs, LED-RGB, Sensor de Luz, Monitor Serial)
     5/6seg.17/08/2026Arquitetura e programação de microcontroladores baseados em ESP8266, com utilização de placas NodeMCU e WeMos. Prática: Integração e aplicação de sensores analógicos, leitura e processamento de sinais, aquisição e armazenamento de dados em cartão SD, com desenvolvimento de aplicações para monitoramento e registro de dados.
     7/8seg.24/08/2026Integração de sensores ambientais para monitoramento da qualidade do ar (temperatura, umidade, material particulado). Armazenamento de dados. Telemetria. Prática (trabalho de grupo G1): Preparação de materiais para sistema integrado e preparações iniciais.
     9/10seg.31/08/2026G1A: Prática: Montagem e programação e testes com sistema integrado de monitoramento da qualidade do ar. CAMPO: Instalação em campo e teste de telemetria.
    –seg.07/09/2026Feriado
     11/12seg.14/09/2026G1A: CAMPO: Recuperação do sistema. Visualização e processamento de dados com Python e LLMs e IA. Prática: Pós-processamento dos dados medidos em campo. Elaboração do relatório G1.
     12/13seg.21/09/2026Adaptação do sistema de qualidade do ar para medir emissões. Prática (G1B): Adaptação do sistema, programação. Campo/Laboratório: Plantas e solo com instalação da camera de medição de emissões.
     14/15seg.28/09/2026G1B: CAMPO/Laboratório: Recuperação do sistema. Processamento, análise e interpretação de dados ambientais. Prática: Pós-processamento dos dados medidos em campo. Elaboração do relatório G1B, parte emissões.
     16/17seg.05/10/2026Conceitos de metrologia, incluindo acurácia, precisão, viés, calibração e análise de erros de medição. Prática. Elaboração do relatorio. Testes adicionais. Discussões e processamentos.
    –seg.12/10/2026Feriado
    –seg.19/10/2026sem aual: SIEPE – EVINCI
     18/19seg.26/10/2026Apresentações G1  (Entrega relatório G1: 24/10/26)
    –seg.02/11/2026Feriado
     20/21seg.09/11/2026Sensores ambientais para monitoramento aquático: nível, pressão, distância, condutividade, temperatura, umidade, turbidez, velocidade e direção do vento. Prática (G2): Montagem e programação e testes de sistema integrado de monitoramento aquático (condutivímetro com temperatura), registro e visualização e transmissão de dados. 
     22/23seg.16/11/2026Tecnologias MQTT, LoRa e comunicação sem fio para sistemas IoT. Prática e CAMPO (G2): Finalização do condutivímetro integrado. Medição de pluma salina em riacho no Politecnico. 
     24/25seg.23/11/2026Desenvolvimento de projetos integradores de monitoramento e controle ambiental baseados em IoT. Prática: Pós-processamento dos dados medidos em campo. Elaboração do relatório G2.
     26/27seg.30/11/2026Apresentações G2  (Entrega relatório G2: 28/11/26)
     – seg.07/12/2026Prova final

    Provas

    • Dois trabalhos em grupo G1 e G2 com montagem de um protótipo, relatório técnico e apresentação e arguição.
    • Nota N = (G1 + G2)/2. Se N > 7: aprovado, se N < 4: reprovado. Se 4 ≤ N < 7: prova final F. Se (F+N)/2 ≥ 5: aprovado com nota final NF = (F+N)/2, ou se (F+N) < 5: reprovado
    • A presença/frequência deve ser >=75% das aulas.

    Materiais

    • Microcomputador e data logger: Raspberry Pi 3b+
    • Microcontroladores – Arduino Uno, ESP8266
    • 20 Kit arduinos contendo: Leds, capacitores, resistências, Display LCD, Sensor de Distância Ultrassônico, Motor de Passo 5V, Driver Motor de Passo ULN2003, Micro Servo 9g SG90 TowerPro, Sensor de Temperatura NTC, Sensor de Luz LDR, Sensor de Vibração Tilt

    Referencias e informações adicionais

    • Monk, S. (2014). 30 Projetos com Arduino-2. Bookman Editora.
    • Shovic, J. C., & Shovic, J. C. (2016). Raspberry pi IoT projects. Apress.
    • Bahga, A., & Madisetti, V. (2014). Internet of Things: A hands-on approach. Vpt.
    • Fraden, J. (2004). Handbook of modern sensors: physics, designs, and applications. New York, NY: Springer New York.
    • Monk, S. (2017). Programação com Arduino: começando com Sketches. Bookman Editora.
    • Robinson, A., & Cook, M. (2013). Raspberry Pi Projects. John Wiley & Sons.
    • Japón, B. R. (2022). Learn IoT Programming Using Node-RED. India: Bpb Publications.
    • Pulver, T. (2019). Hands-on internet of things with MQTT: build connected IoT devices with Arduino and MQ telemetry transport (MQTT). Packt Publishing Ltd.
    • VanderPlas, J. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. ” O’Reilly Media, Inc.”.
    • Mckinney, W. (2018). Python for data analysis: data wrangling with pandas, NumPy, and IPython (2nd ed.). Sebastopol, Ca: O’Reilly.
    • Shotts, W. (2026). The Linux command line: a complete introduction. No Starch Press.
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