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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36568| Título: | Sistema de para monitoramento de desempenho de velocistas usando tecnologias de baixo custo |
| Título(s) alternativo(s): | System for monitoring sprinters’ performance using accessible technologies |
| Autor(es): | Kaghofer, Daniel |
| Orientador(es): | Brito, Robson Cris |
| Palavras-chave: | Atletas - Desempenho Internet das coisas Tecnologia Performance - Athletes Internet of things Technology |
| Data do documento: | 12-Fev-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | KAGHOFER, Daniel. Sistema de para monitoramento de desempenho de velocistas usando tecnologias de baixo custo. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2025. |
| Resumo: | O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema integrado para monitoramento do desempenho de velocistas, combinando diversas tecnologias como ESP32, LoRa, Raspberry Pi, Google Firebase e um aplicativo Android. O sistema realiza a coleta de dados de velocidade em intervalos de 20 metros ao longo de uma pista de 100 metros, utilizando sensores laser conectados a módulos ESP32 LoRa. Os sensores laser são estrategicamente posicionados em pedestais ao longo da pista, ajustados à altura do quadril do corredor, com intervalos de 20 metros entre si. Cada sensor é conectado a uma placa ESP32 LoRa, responsável pela transmissão dos dados coletados ao Firebase Firestore. O sistema processa os dados coletados para determinar o desempenho do velocista em cada trecho da pista, considerando o tempo registrado entre sensores consecutivos. A partir desta análise, são gerados gráficos em tempo real que podem ser visualizados através de um aplicativo Android, que mantém um histórico completo dos treinos realizados. Os gráficos gerados são ferramentas valiosas para a análise do desempenho dos atletas, permitindo identificar variações de velocidade ao longo do percurso, padrões de aceleração e desaceleração, além de possibilitar comparações entre diferentes atletas ou treinos do mesmo atleta. Um aspecto crucial do projeto é avaliar a confiabilidade e eficiência da comunicação via LoRa e demais dispositivos, garantindo baixa latência e estabilidade na transmissão dos dados. A precisão e integridade das informações são fundamentais para assegurar análises de desempenho confiáveis. O sistema se destaca por combinar alta precisão, através do uso de sensores laser, com tecnologias de baixo custo, tornando-o uma solução acessível para clubes e atletas com recursos limitados. A análise dos dados coletados oferece aos treinadores uma ferramenta valiosa para compreender e otimizar o desempenho dos velocistas, identificando padrões e fatores que influenciam seus resultados. |
| Abstract: | This work presents the development of an integrated monitoring system for sprinters’ performance analysis, combining hardware and software technologies including ESP32, LoRa, Raspberry Pi, Google Firebase, and an Android application. The system collects speed data at 20-meter intervals along a 100-meter track using laser sensors connected to ESP32 LoRa modules. The laser sensors are strategically positioned on pedestals at hip height along the track, with each sensor connected to an ESP32 LoRa board that transmits the collected data to Firebase Firestore. The system processes the collected data to determine the athlete’s performance in each track section, generating real-time graphs that can be viewed through an Android application, which maintains a complete history of training sessions. The graphs serve as valuable tools for analyzing athlete performance, allowing coaches to identify speed variations, acceleration and deceleration patterns, and enable comparisons between different athletes or training sessions. The project evaluates the reliability and efficiency of LoRa communication and other devices, ensuring low latency and stability in data transmission. The system combines high precision through laser sensors with low-cost technologies, making it an accessible solution for clubs and athletes with limited resources. The analysis of collected data provides coaches with a valuable tool to understand and optimize sprinters’ performance, identifying patterns and factors that influence their results. Keywords: Performance Analysis, Athletic Training, IoT, LoRa, Real-time Monitoring. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36568 |
| Aparece nas coleções: | PB - Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas |
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