Desenvolvimento de uma API para aquisição e análise de dados de capacetes inteligentes.

Abstract

"O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma API destinada à aquisição, processamento e análise de dados provenientes de sensores giroscópios. Está inserido no contexto da Internet das Coisas (IoT) e da Indústria 4.0, o projeto busca integrar dispositivos vestíveis a sistemas de software por meio de uma arquitetura modular, segura e escalável. A pesquisa aplicada fundamentou o desenvolvimento de um middleware, permitindo a validação prática da comunicação entre hardware e backend, utilizando tecnologias como Node.js, APIs RESTful, PostgreSQL e protocolos criptográficos voltados à proteção da informação. O sistema foi projetado para receber dados dos sensores em tempo real, realizar a autenticidade do dispositivo, registrar medições em banco de dados e disponibilizar informações para consultas e visualização. A metodologia ágil Scrum foi utilizada no progresso do desenvolvimento, estruturando-o em ciclos de desenvolvimento contínua, testes incrementais e revisão constante das funcionalidades. O projeto também empregou práticas de Engenharia de Software, com definição de requisitos funcionais e não funcionais, uso de diagramas UML (caso de uso, sequência e componentes) e elaboração de documentação técnica abrangente. Durante os testes, a API demonstrou capacidade de processar dados simulados de giroscópio com estabilidade, utilizando contêineres Docker para padronização do ambiente e orquestração dos serviços. O banco de dados foi corretamente inicializado e todas as leituras enviadas foram armazenadas com histórico rastreável, incluindo eixos X, Y, Z e registros de data e hora. A rota de consulta apresentou desempenho consistente ao retornar a leitura mais recente, validando o fluxo de comunicação entre sensor, middleware e camada de persistência. Como resultado complementar, foi desenvolvido um painel web simples para exibição das informações mais recentes, comprovando a viabilidade de monitoramento quase em tempo real e fornecendo base para futuras extensões, como gráficos dinâmicos e análises históricas de movimento. Observou-se, entretanto, limitações relacionadas à visualização avançada dos dados e à necessidade de aperfeiçoar rotinas de reconexão ao banco de dados em cenários de inicialização lenta. De forma geral, o sistema desenvolvido atingiu os objetivos propostos, demonstrando robustez, coerência arquitetural e potencial para integração futura com sensores reais. O middleware apresentou-se funcional, estável e alinhado às necessidades de aplicações IoT voltadas à segurança de um motociclista que vier a utilizar um capacete inteligente com essa tecnologia no futuro. Conclui-se que a solução pode servir como base para pesquisas adicionais envolvendo dispositivos vestíveis, análise preditiva de acidentes e aplicações de monitoramento inteligente."