Título Completo: Uso da Tecnologia LoRA em Robôs Detectores de Gases
Orientado: Rafael Luiz Pereira dos Santos
Orientador: Prof. Dr. Daniel Costa Ramos
Categoria: Robótica / Redes
Data de Conclusão: 27 de julho de 2022
Link: TCC - Repositório UFU Git Hub
O robô pode ajudar na execução de diversas áreas e contextos que nós, seres humanos necessitamos, desde as indústrias automotivas, alimentícias e farmacêuticas, até dentro de uma sala de cirurgia, servindo de apoio e suporte aos médicos para salvarem vidas. Dentre tantas coisas que são possíveis a um robô nos oferecer, falaremos sobre o poder que esta máquina possui em detectar a presença de gases em um ambiente, tema do TCC do aluno Rafael.
A proposta consiste em elaborar um robô detector de gás capaz de enviar os dados via protocolo LoRA para Nuvem, em especial, no ThingSpeak. No diagrama abaixo é apresentado um resumo das ligações entre os componentes do sistema proposto.
Para fazer a construção deste protótipo foram utilizadas placas baseadas em Arduino para programação, sensores capazes de medir concentração de gás em um ambiente controlado, um módulo ponte H para fazer o acionamento dos motores, sensores para medir distância, encoder para estimação da trajetória do robô, dentre outros componentes.
O desenvolvimento do protótipo na parte dos hardware, se deu principalmente pela montagem estrutural do chassi do robô. Para isso, foi necessário o encaixe das peças e parafusos, além dos outros componentes em torno da estrutura do chassi. Logo após, foi fixado o encoder na estrutura do carro por meio de cola quente, fazendo uma adaptação para a utilização deste sensor.
Foram adicionados e fixados três sensores ultrassônicos para aumentar a precisão do robô, o sensor de gás sendo fixado na parte frontal da estrutura e na parte de acima da estrutura de alumínio, foi fixado o Arduino UNO, o sistema de comunicação LoRA e um pequeno protoboard onde o mesmo está conectado o Arduino nano e a ponte H.
Para implementar o uso do sensor de gás, foi utilizado o sensor MQ-6, já que é este é altamente sensível para gás de cozinha, isobutano e propano. Após conectar o sensor à shiels LoRa, que fica acoplada ao Arduino UNO, fazer a programação do mesmo, foi feito um teste utilizando um isqueiro, liberando a passagem do gás, para verificar a eficiência e a funcionalidade do sensor. Com o sucesso obtido, o sensor utilizado no teste foi substituído pelo sensor MQ-4, por este possuir sensibilidade ao gás metano, sendo este gás o objeto de estudo do teste final.
Dado que o risco de esgotamento da capacidade do Arduino é alta e a probabilidade de travamento do processo do código é considerável, foi utilizado dois Arduinos para o trabalho, sendo o Arduino nano para fazer o controle dos motores e autonomia do robô, e o Arduino UNO para receber as informações do sensor de gás, estimação da posição do robô e envio dessas informações para o gateway via LoRa.
O gateway utilizado para a recepção de dados é o LG01, ele permite conectar uma rede sem fio LoRa a uma base de uma rede IP como Wi-Fi e Ethernet. Neste projeto, a rede foi conectada por meio da Ethernet.
Os custos com hardware neste projeto foram de aproximadamente R$ 1297,67, com grande parte dos equipamentos adquiridos antes da pandemia.
O protótipo comunica com o ThingSpeak, que possui a funcionalidade de executar código MATLAB, trazendo a possibilidade de realizar análises on-line e processar dados à medida que eles chegam. Foi utilizado o aplicativo MATLAB Visualizations para visualizar os dados de deslocamento do robô no canal do ThingSpeak. Por meio deste aplicativo é possível visualizar e explorar os dados usando visualizações interativas, como gráficos de área, gráficos de dispersão ou gráficos de linha, como foi utilizado para este projeto.
O protótipo foi colocado à prova em uma granja comercial por incidir emissões de gás metano. Foi disposto um mapeamento do trajeto pelo qual o robô deveria passar, dando um total de 146,52 metros, enquanto evitava os obstáculos que ocorressem durante este percurso.
Durante o trajeto eram contabilizados os dados que eram recebidos pelo sensor de gás, e eram enviados para o banco de dados da ThingSpeak, que puderam ser consultados ao final do experimento, através de planilhas e gráficos que foram construídas através do MATLAB, como o exemplo abaixo.
Se ficou curioso e quer saber mais detalhes do projeto, confira o documento do TCC no repositório e o Git Hub para acesso aos códigos.