Desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados com telemetria em tempo real para motocicletas

Abstract

O crescente número de acidentes envolvendo motocicletas no Brasil, veículo presente em 24,6% dos domicílios do país e responsável por 38,6% dos acidentes com fatalidades, evidencia a necessidade de ferramentas experimentais destinadas à análise da dinâmica e da segurança veicular. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados com telemetria em tempo real para motocicletas. O sistema foi desenvolvido utilizando uma Raspberry Pi 4 como unidade central de processamento e integra sensores capazes de obter aceleração, velocidade angular, orientação espacial, posição geográfica, velocidade linear, velocidade da roda, ângulo de esterçamento do guidão, pressão no circuito de freio e temperatura da pastilha de freio, comunicando-se por meio dos protocolos I2C, SPI e UART. O desenvolvimento seguiu uma metodologia com abordagem iterativa e incremental na integração dos módulos de hardware e software. As camadas de software foram estruturadas em firmware embarcado desenvolvido em Rust, um backend responsável pelo armazenamento e transmissão dos dados e um frontend para visualização em tempo real por meio de uma dashboard. O sistema opera em modo offline, com armazenamento local em arquivos CSV, e em modo online, com transmissão via WebSocket. A validação foi conduzida por meio de testes unitários, de integração e de sistema, incluindo ensaios em bancada, no cavalete e em pista, utilizando uma motocicleta BMW G310 GS. Foram obtidos resultados satisfatórios com os sensores instrumentados, que foram amostrados a uma taxa de 100 Hz. Os resultados indicam que o acelerômetro do sistema apresenta um erro relativo inferior a 1,2% em relação à aceleração da gravidade, a posição geográfica obtida possui uma diferença de 9,6 metros em relação à posição real, a variação angular total do esterçamento do guidão convergiu para os valores da literatura, de cerca de 77,75°, além de o sistema ter sido capaz de detectar fenômenos como o travamento da roda e modulação do ABS nos testes com o ABS desligado e ligado, respectivamente. Assim, os resultados demonstram que o sistema é funcional e adequado para a aquisição, armazenamento, transmissão e visualização de dados da dinâmica veicular.

The growing number of motorcycle accidents in Brazil, where motorcycles are present in 24.6% of households and account for 38.6% of fatal traffic accidents, highlights the need for experimental tools dedicated to the analysis of vehicle dynamics and safety. In this context, this work presents the development of a real-time telemetry-based data acquisition system for motorcycles. The system was developed using a Raspberry Pi 4 as the central processing unit and integrates sensors capable of measuring acceleration, angular velocity, spatial orientation, geographic position, linear speed, wheel speed, handlebar steering angle, brake circuit pressure, and brake pad temperature, communicating through the I2C, SPI, and UART protocols. The development followed an iterative and incremental methodology for the integration of hardware and software modules. The software architecture was structured into embedded firmware developed in Rust, a backend responsible for data storage and transmission, and a frontend for real-time visualization through a dashboard. The system operates in both offline mode, with local data storage in CSV files, and online mode, with data transmission via WebSocket. Validation was carried out through unit, integration, and system tests, including bench, center stand, and track experiments using a BMW G310 GS motorcycle. Satisfactory results were obtained for all instrumented sensors, which were sampled at a rate of 100 Hz. The results indicate that the system's accelerometer exhibits a relative error below 1.2% with respect to gravitational acceleration, the measured geographic position differs by 9.6 meters from the actual position, the total angular variation of the handlebar steering angle converged to values reported in the literature, approximately 77.75°, and the system was able to detect phenomena such as wheel lock-up and ABS modulation during tests with the ABS disabled and enabled, respectively. These results demonstrate that the proposed system is functional and suitable for the acquisition, storage, transmission, and visualization of vehicle dynamics data.