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 – TEA0xx – Tópicos Especiais – Monitoramento Ambiental com Sensores e Microcontroladores – 60h – 4 créditos

Professores: Tobias Bleninger (contato), Emilio Mercuri, Rafael Bueno
Horários e sala de aula: Segunda feira (sala xxx), 13:30 a 17:30h
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


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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