Capacete eletrônico com chamada de emergência automática e visor de dados (HUD)

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um capacete inteligente voltado para motoboys, com o objetivo de aumentar a segurança e eficiência durante suas atividades. O projeto propõe um sistema embarcado capaz de detectar acidentes, enviar automaticamente um sinal de emergência com localização via GPS e exibir informações úteis no visor por meio de um HUD (Head-Up Display) transparente. Trata-se de um trabalho experimental, no qual foi utilizada o micro controlador ESP32 para integração dos módulos, incluindo sensores de impacto, módulo GPS e display OLED. A metodologia adotada envolveu o estudo e a integração dos componentes eletrônicos, programação embarcada em linguagem C++, testes práticos de funcionamento e análise de desempenho. Os resultados obtidos demonstraram que o capacete é capaz de identificar situações de impacto com precisão, acionar o envio de coordenadas geográficas em tempo real e exibir dados relevantes sem comprometer a atenção do motociclista. Conclui-se que a proposta pode contribuir significativamente para a redução dos riscos enfrentados por profissionais que utilizam motocicletas como ferramenta de trabalho, além de abrir caminho para futuras melhorias com foco em conectividade e inteligência artificial.This work presents the development of a smart helmet aimed at motorcycle couriers, with the goal of increasing safety and efficiency during their activities. The project proposes an embedded system capable of detecting accidents, automatically sending an emergency signal with GPS location, and displaying useful information on the visor through a transparent HUD (Head-Up Display). This is an experimental work, in which the ESP32 microcontroller was used for the integration of modules, including impact sensors, GPS module, and OLED display. The methodology adopted involved the study and integration of electronic components, embedded programming in C++ language, practical functionality tests, and performance analysis. The results obtained demonstrated that the helmet is capable of accurately identifying impact situations, triggering the sending of geographic coordinates in real time, and displaying relevant data without compromising the motorcyclist's attention. It is concluded that the proposal can significantly contribute to reducing the risks faced by professionals who use motorcycles as a work tool, as well as paving the way for future improvements focused on connectivity and artificial intelligence.