Documento
AUTORES
Miniatura
Autores
Carolina de Jesus Menezes | Eutelina Cristina Ramos Machado | Ruan Roberto da Silva Bastos | Samuel Viana de Oliveira | Yasmin Cunha Rezende | Wesley Alexandre Sousa de Oliveira
E-mail de contato
eutelinacrm@gmail.com
Campus / Polo
Modalidade do(s) curso(s)
Curso(s) de Graduação:
PROJETO MAKER
Semestre
Disciplina maker
Sistemas Embarcados
Professor(a)
Thiago Alberto Ramos Gabriel
Tipo(s) de produto(s)
Caso seu(s) projeto(s) esteja disponível online (sites, redes sociais, etc.), nos envie o(s) link(s):
https://drive.google.com/file/d/1XhcbmY5frkwPgArSRXnhrwdM4xqxZ_Lk/view
RESUMO DO PROJETO MAKER
Título do Projeto Maker
Monitor cardíaco básico IoT com ESP32
Objetivo do projeto
Desenvolver o protótipo de um monitor cardíaco de baixo custo
Descrição do projeto
O projeto consiste no desenvolvimento de um dispositivo de monitoramento cardíaco de baixo custo (protótipo) que utiliza o microcontrolador ESP32 para aquisição de dados do pulso (via sensor PPG) e sua transmissão via IoT. A solução visa visualizar e registrar a frequência cardíaca remotamente em tempo real através de uma plataforma em nuvem, oferecendo uma alternativa econômica para o monitoramento contínuo em ambientes clínicos ou domiciliares.
Materiais e métodos
"O desenvolvimento seguiu uma metodologia de Prototipagem Rápida e Iterativa. O hardware central é composto pela placa de microcontrolador ESP32 e um sensor de pulso PPG, montados em um Protoboard para facilitar os testes iniciais.
Todo o firmware foi programado em C/C++ utilizando a Arduino IDE. As bibliotecas de Wi-Fi e MQTT foram empregadas para permitir que o ESP32 transmitisse os dados de Frequência Cardíaca (BPM) para uma plataforma em nuvem, possibilitando a visualização em tempo real e o
Aprendizados e desafios
"O principal desafio encontrado durante o desenvolvimento foi a integração eficaz de todos os componentes do sistema: fazer com que o sensor, o ESP32 (com seu módulo Wi-Fi) e o protocolo MQTT funcionassem em harmonia para garantir a estabilidade e a precisão das leituras na nuvem.
Como principal aprendizado, destacamos a necessidade de possuir um conhecimento técnico aprofundado em todas as áreas envolvidas — desde o hardware e filtragem de sinais até a configuração de redes e plataformas IoT —


