Sistema de monitoramento e aquisição de dados de movimento para transporte de cargas

Abstract

Resumo : Este trabalho se propôs a desenvolver um datalogger de movimento visando a sua utilização em transporte de cargas por longos períodos. O dispositivo visa oferecer uma alternativa de baixo custo e fácil replicação para futuros usuários que desejarem ter um sistema próprio para que possam fazer as análises de aplicação de forças sobre cargas carregadas. O sistema contou com a utilização de um sensor acelerômetro MEMS para fazer a aquisição dos dados, um cartão microSD para salvar os dados, um microcontrolador Raspberry Pi Pico W, sendo este um modelo de placa de desenvolvimento e ensaios desenvolvida pela Fundação Raspberry Pi, e outros componentes externos já utilizados em ensaios de eletrônica, amplamente conhecidos pelos profissionais da área. Ao final do projeto, foi possível conferir os dados da carga e analisar possíveis danos durante o transporte, além de anotar os eixos que vieram a apresentar maior movimentação, indicando possíveis problemas da qualidade do transporte e futuros gastos de reparo com o equipamento transportado

Abstract : This work aims to develop a motion datalogger specifically designed for use in long-term cargo transportation. The device seeks to provide a practical, low-cost, and easily replicable alternative for future users who may wish to create their own system. Such a system enables users to analyze the forces applied to transported loads effectively. The system features a MEMS accelerometer sensor for precise data acquisition, a microSD card for reliable data storage and a Raspberry Pi Pico W microcontroller, which serves as the core processing unit, a development board created by the Raspberry Pi Foundation. Additionally, other external components, commonly used in electronics testing and well-known to professionals in the field, were also integrated. At the conclusion of the project, it was possible to examine the cargo data in detail and analyze any potential damage incurred during transportation. The system also identified the axes exhibiting the most significant movement, providing insights into possible transportation quality issues and highlighting future repair costs for the transported equipment