REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/cs10202601141310
Matheus Marques Monteiro
Jose Carlos dos Santos Junior
Nilson Guedes da Silva
Orientador: Prof. Pedro Henrique de Meneses Bittencourt Lopes
Prof. Francisco Abud Nascimento
Resumo
Este artigo apresenta o desenvolvimento integral, a caracterização técnica e a análise de desempenho de um sistema de detecção e varredura acústica (Sonar), construído a partir de componentes de hardware livre e de baixo custo. O projeto fundamenta-se na integração de um microcontrolador Arduino Uno R3, um transdutor ultrassônico HC-SR04 e um micro servo motor SG90, operando em sinergia para mimetizar a funcionalidade de radares de varredura convencionais. Utilizando a metodologia de Time-of-Flight (ToF) para a determinação de distâncias e atuação mecânica para a resolução angular, o sistema coleta dados em coordenadas polares que são transmitidos via protocolo serial para uma interface gráfica desenvolvida na linguagem Processing. O estudo detalha a física da propagação sonora envolvida, as limitações termodinâmicas e geométricas do sensor, a arquitetura de firmware e software, e discute a viabilidade do protótipo como ferramenta pedagógica para o ensino de engenharia, física e computação, bem como suas aplicações em robótica móvel para navegação e evitamento de obstáculos.
Palavras-chave: Sonar, Arduino Uno, HC-SR04, Processamento de Sinais, Robótica Educacional, Time-of-Flight.
1. Introdução
1.1 Contextualização Histórica e Tecnológica
A capacidade de perceber, interpretar e navegar pelo ambiente sem a necessidade de contato físico direto constitui uma das competências fundamentais exigidas tanto em sistemas biológicos evoluídos quanto em autômatos robóticos de alta complexidade. Na natureza, a ecolocalização evoluiu de forma independente em diversas espécies, notadamente em morcegos e cetáceos. Do ponto de vista tecnológico, este princípio biológico foi mimetizado no início do século XX, culminando no desenvolvimento do SONAR (Sound Navigation and Ranging). Diferente do RADAR, que utiliza ondas eletromagnéticas, o sonar baseia-se na propagação de ondas mecânicas, conferindo vantagens operacionais em meios onde a propagação eletromagnética é atenuada, como na água salgada.
Enquanto o RADAR (Radio Detection and Ranging) utiliza ondas eletromagnéticas para a detecção remota, o sonar baseia-se na propagação de ondas mecânicas de pressão. Esta distinção física confere ao sonar vantagens operacionais únicas em meios onde a propagação eletromagnética é atenuada severamente, como na água, ou em aplicações aéreas de curta distância onde a simplicidade do transdutor acústico oferece uma relação custo-benefício superior a sistemas baseados em laser (LIDAR) ou radar de ondas milimétricas.
Na última década, a democratização do acesso a microcontroladores de arquitetura aberta, especificamente a plataforma Arduino, catalisou uma revolução no desenvolvimento de instrumentação científica de baixo custo. O que antes exigia laboratórios equipados com osciloscópios e geradores de função complexos, hoje pode ser prototipado com precisão aceitável utilizando módulos integrados. O sensor HC-SR04, um módulo ultrassônico que integra emissor, receptor e circuito de controle, tornou-se o padrão de facto para medição de distância em robótica amadora e acadêmica, permitindo a exploração de conceitos avançados de física e engenharia a um custo marginal.
1.2 Problematização e Justificativa
Apesar da disponibilidade desses componentes, a implementação de um sistema de sonar de varredura (scanning sonar) introduz desafios que transcendem a simples medição linear de distância. A integração de um sistema de atuação mecânica (servomotor) com um sistema de medição acústica exige uma sincronização temporal precisa e o domínio de transformações geométricas não triviais para a visualização correta dos dados.
Muitos projetos educacionais limitam-se à implementação funcional do hardware, negligenciando a análise rigorosa dos erros sistemáticos introduzidos pela física do som — como a dependência da velocidade de propagação com a temperatura, a largura do feixe de detecção (beam width) e as zonas de interferência construtiva e destrutiva. A ausência dessa análise crítica pode levar a interpretações errôneas sobre a precisão e a confiabilidade dos dados gerados por tais dispositivos em aplicações reais, como a navegação de robôs autônomos.
Portanto, este trabalho justifica-se não apenas pela construção do artefato tecnológico, mas pela necessidade de documentar exaustivamente as características operacionais, as limitações físicas e os algoritmos de processamento necessários para converter leituras brutas de tempo e ângulo em um mapeamento espacial coerente.
1.3 Objetivos
O objetivo geral deste artigo é projetar, implementar e analisar um sistema de sonar ativo utilizando a plataforma Arduino. Os objetivos específicos incluem:
1. Fundamentação e Desenvolvimento do Sistema: Analisar os princípios físicos da propagação ultrassônica e do método Time-of-Flight, bem como justificar a arquitetura de hardware adotada — Arduino Uno, sensor HCSR04 e servo motor SG90 — a partir de suas características técnicas.
2. Implementação e Integração de Software: Desenvolver o firmware de controle do microcontrolador e o software de visualização em Processing, enfatizando a lógica de sincronização, aquisição e parsing dos dados seriais.
3. Análise de Desempenho e Aplicação Educacional: Avaliar as limitações do sistema, como resolução angular, zona cega e influência da temperatura, propondo estratégias de compensação e destacando o potencial do protótipo como ferramenta interdisciplinar para o ensino de STEM.
2. Fundamentação Teórica
A fundamentação teórica deste trabalho reúne os pilares conceituais que sustentam o desenvolvimento do sistema de sonar proposto. Para compreender seu funcionamento, é necessário abordar desde os fenômenos físicos que regem a propagação acústica até os mecanismos de controle envolvidos na varredura angular e na conversão matemática utilizada para interpretar os dados coletados. Assim, esta seção apresenta os principais referenciais teóricos que orientam tanto a construção do protótipo quanto a análise crítica de seu desempenho.
2.1 Física da Propagação Acústica e o Princípio Time-of-Flight
O funcionamento do sensor HC-SR04 baseia-se na emissão de ondas sonoras longitudinais de alta frequência. O som, sendo uma onda mecânica, necessita de um meio material para se propagar, transmitindo energia através da colisão entre moléculas adjacentes.
4 e a massa molecular. A equação fundamental para a velocidade do som no ar é dada por:
c = √(γ · R · T / M) Onde:
● γ (gama) é o coeficiente de expansão adiabática (aproximadamente 1,4 para o ar diatômico).
● R é a constante universal dos gases (8,314 J·mol⁻¹·K⁻¹).
● T é a temperatura absoluta em Kelvin.
● M é a massa molar do gás (aproximadamente 0,02896 kg/mol para o ar seco).
Para aplicações práticas em engenharia ao nível do mar, a equação pode ser linearizada em torno de 0°C, resultando na aproximação empírica amplamente utilizada em sistemas embarcados:
c(T) ≈ 331,3 + 0,606 · ϑ [m/s]
Onde ϑ é a temperatura em graus Celsius. A 20°C, a velocidade do som é de aproximadamente 343,4 m/s. Esta dependência térmica é crítica: uma variação de 10°C altera a velocidade do som em cerca de 6 m/s, introduzindo um erro de aproximadamente 1,7% na medição de distância se não compensado.
O método de medição empregado é o Time-of-Flight (ToF). O sistema mede o intervalo de tempo (Δt) entre a emissão do pulso (trigger) e a recepção do eco. Como o pulso percorre o trajeto de ida e volta, a distância (d) até o obstáculo é calculada como:
d = (c · Δt) / 2
Em microcontroladores como o Arduino, o tempo é medido em microssegundos (μs). Assumindo c ≈ 343 m/s = 0,0343 cm/μs, a fórmula operacional torna-se:
d [cm] = (Δt [μs] · 0,0343) / 2 ≈ Δt / 58,3
Esta simplificação para divisão inteira (dividir por 58 ou 59) é computacionalmente eficiente para processadores de 8 bits sem unidade de ponto flutuante (FPU), como o ATmega328P.
2.2 Sistemas de Coordenadas e Transformações Geométricas
Um sonar de varredura gera dados intrinsecamente no sistema de coordenadas polares. Cada ponto de dados é definido por um par ordenado (r, θ), onde:
● r (raio ou alcance) é a distância medida pelo sensor ultrassônico.
● θ (azimute ou ângulo) é a posição angular do eixo do servomotor no momento da medição.
No entanto, a maioria dos dispositivos de exibição (monitores de computador, telas LCD) e bibliotecas gráficas (como a Java AWT usada no Processing) operam no sistema de coordenadas cartesianas, definindo pixels em uma grade (x, y). Para visualizar os dados do sonar em um mapa 2D (“Plan Position Indicator” – PPI), é necessário realizar a transformação de coordenadas em tempo real.
As equações de conversão derivam da trigonometria básica do triângulo retângulo:
x = r · cos(θ) y
= r · sin(θ)
No contexto computacional, é crucial considerar a orientação do sistema de eixos da tela. Em Processing, a origem (0,0) está no canto superior esquerdo, com x crescendo para a direita e y crescendo para baixo. Para simular a visualização de um radar onde a origem está no centro inferior da tela e o semicírculo de varredura se projeta para cima, aplicam-se translações e rotações matriciais:
x_tela = x_origem + (r · cos(θ_rad)) y_tela
= y_origem – (r · sin(θ_rad))
O sinal negativo em y deve-se à inversão do eixo vertical na maioria dos sistemas de coordenadas de tela em relação ao plano cartesiano padrão da matemática.
2.3 Teoria de Controle de Servomecanismos
A varredura angular é realizada por um servomotor, um sistema de controle de malha fechado em miniatura. O servo SG90, típico em projetos acadêmicos, contém um motor DC, um conjunto de engrenagens redutoras, um potenciômetro acoplado ao eixo de saída e um circuito de controle integrado.
O controle de posição é efetuado através de Modulação por Largura de Pulso (PWM). O servo espera receber um pulso a cada 20 ms (frequência de 50 Hz). A largura do pulso determina a posição angular do eixo:
● Um pulso de ~1,0 ms corresponde a 0° (ou -90° em algumas notações).
● Um pulso de ~1,5 ms corresponde a 90° (posição neutra).
● Um pulso de ~2,0 ms corresponde a 180° (ou +90°).
O circuito interno do servo compara a largura do pulso de entrada com a tensão lida no potenciômetro interno (feedback de posição). A diferença gera um sinal de erro que aciona o motor DC na direção necessária para zerar o erro, constituindo um controlador Proporcional (P) analógico simples. A precisão deste posicionamento afeta diretamente a resolução angular do mapa do sonar gerado.
Em síntese, os fundamentos apresentados estabelecem o conjunto de conhecimentos essenciais para a compreensão do funcionamento físico, geométrico e operacional do sistema de sonar desenvolvido. Ao integrar conceitos de ondas acústicas, transformação de coordenadas e controle de servomecanismos, cria-se a base necessária para a implementação prática do dispositivo. Na próxima seção, descrevem-se os materiais, a arquitetura adotada e os procedimentos metodológicos que viabilizaram a construção e a validação do protótipo.
3. Materiais e Métodos
3.1 Arquitetura de Hardware
A seleção dos componentes priorizou a disponibilidade, o baixo custo e a extensa documentação na literatura técnica aberta, facilitando a replicabilidade do experimento.
3.1.1 Unidade de Processamento: Arduino Uno R3
Figura 1: Arduino Uno R3
O Arduino Uno R3 foi selecionado como a unidade central de processamento. Baseado no microcontrolador ATmega328P da Microchip (anteriormente Atmel), ele opera a 16 MHz, oferecendo velocidade suficiente para gerenciar a temporização de microssegundos exigida pelo sensor ultrassônico e a geração de PWM para o servo.
3.1.2 Sensor Ultrassônico
Figura 2: Sensor Ultrassônico HC-SR04
O HC-SR04 é um módulo que integra um transmissor piezoelétrico e um receptor, operando a uma frequência de 40 kHz. Esta frequência foi escolhida na indústria por oferecer um bom compromisso entre alcance, resolução e atenuação no ar.
● Alcance Efetivo: 2 cm a 400 cm. A limitação inferior (zona cega) deve-se ao tempo de “ringing” do transdutor após a emissão.
● Ângulo de Abertura: < 15°. Este parâmetro define a resolução lateral; objetos fora do eixo central, mas dentro do cone, serão detectados como se estivessem no centro, causando um efeito de “borramento” angular na visualização.
● Precisão: Aproximadamente 3 mm, dependente da estabilidade térmica e reflexividade do alvo.
3.1.3 Atuador: Micro Servo SG90
Figura 3: Micro Servo SG90
O servo motor SG90 (9g) é utilizado para rotacionar o sensor HC-SR04, criando o campo de visão de 180°.
● Torque: 1.8 kgf·cm (4.8V). Suficiente para mover a massa inercial reduzida do sensor ultrassônico.
● Velocidade: 0.1 s/60°. Esta velocidade impõe um limite físico à taxa de atualização do radar; varreduras muito rápidas podem desestabilizar a montagem ou causar descompasso entre a posição real e a posição lógica no software.
3.1.4 Componentes Auxiliares
Figura 4: Jumper
● Jumpers: Fios de conexão macho-macho e macho-fêmea para interligação.
3.2 Montagem e Esquema Elétrico
A montagem do circuito segue a topologia padrão para periféricos digitais em 5V. A interconexão correta é vital para evitar interferências eletromagnéticas, especialmente o ruído gerado pelo motor do servo que pode induzir leituras falsas no sensor ultrassônico.
Figura 5: Diagrama esquemático das conexões entre Arduino Uno, Sensor HC-SR04 e Servo SG90.
A configuração adotada baseia-se nas referências do projeto BrinoOficial e nas práticas comuns de hardware Arduino:
3.3 Metodologia de Desenvolvimento de Software
O sistema de software é composto por duas entidades distintas que se comunicam via protocolo serial asíncrono (UART): o firmware embarcado (C++) e a aplicação de visualização (host) em Processing (Java).
3.3.1 Algoritmo de Controle Embarcado (Arduino IDE)
Figura 6: Arduino IDE
O firmware tem a responsabilidade de orquestrar o movimento mecânico e a medição sensorial. A lógica, baseada no paradigma de super loop, executa os seguintes passos ciclicamente:
1. Inicialização (setup): Configura os pinos D10 e D11, anexa o objeto Servo ao pino D12 e inicia a Serial a 9600 bauds.
2. Varredura (loop): Implementa dois laços de repetição for.
○ O primeiro incrementa o ângulo de 15° a 165°.
○ O segundo decrementa de 165° a 15°.
○ O intervalo 0°-15° e 165°-180° é frequentemente evitado para prevenir esforço mecânico nas extremidades físicas do servo barato, onde a linearidade é pior.
3. Sequência de Ação por Grau:
○ Mover Servo: servo.write(ângulo).
○ Estabilização: delay(30). Esta pausa é crucial. O motor necessita de tempo físico para atingir a nova posição e cessar a vibração inercial antes que a medição sônica ocorra.
○ Medição: Aciona o Trig por 10μs, lê o pulso Echo com pulseIn(), e calcula a distância.
○ Transmissão: Envia via Serial a string formatada “ângulo,distância.”.
3.3.2 Algoritmo de Visualização (Processing IDE)
Figura 7: Processing IDE
O Processing atua como um osciloscópio dedicado ou display de radar (PPI).
1. Parsing Serial: O evento serialEvent() captura dados chegando na porta COM. Ele lê até encontrar o caractere terminador (‘.’), separa a string na vírgula e armazena os valores inteiros de ângulo e distância.
2. Renderização Gráfica (draw):
○ Configura o fundo com um efeito de fade (desenhando um retângulo preto semi transparente sobre a tela inteira a cada quadro) para simular a persistência de fósforo de radares antigos.
○ Translada a origem (0, 0) para o centro inferior da janela (width/2, height).
○ Desenha arcos de referência (escala de distância) e linhas angulares. ○ Converte os dados polares recebidos (r, θ) para cartesianos (x, y) e desenha uma linha ou ponto representativo do objeto.
○ Se a distância for menor que um limiar de segurança (ex: 10cm ou 40cm), a cor do objeto é alterada para vermelho, indicando alerta de colisão.
4. Resultados e Discussão
4.1 Análise da Precisão de Medição
Os testes realizados com o protótipo indicam uma correlação forte entre a distância medida e a distância real para objetos planos perpendiculares ao feixe sônico.
● Erro Linear: Para distâncias entre 10 cm e 200 cm, o erro médio absoluto manteve-se abaixo de 2 cm. Este erro é atribuído à resolução do timer do Arduino e às flutuações na velocidade do som devido a micro variações de temperatura ambiente não compensadas.
● Zona Cega: Confirmou-se a incapacidade de medição abaixo de aproximadamente 3 cm. O sinal de Echo tende a ficar instável ou retornar 0, o que deve ser tratado no software para evitar artefatos visuais na tela do radar (ex: filtrando valores de distância = 0).
4.2 Caracterização do Feixe e Resolução Angular
Uma das limitações mais significativas observadas foi a “largura” aparente dos objetos na visualização do radar. Devido ao cone de detecção de ~15° do HC-SR04, um objeto pontual (como um cabo de vassoura) é detectado não apenas quando o sensor aponta diretamente para ele, mas assim que a borda do cone sônico o intercepta.
● Efeito de Borramento (Smearing): Na tela do Processing, um objeto cilíndrico de 2 cm de diâmetro a 50 cm de distância aparece como um arco estendido de aproximadamente 13 cm de comprimento (arco de ~15°). Isso demonstra que, embora a precisão radial (distância) seja alta, a precisão azimutal (angular) é limitada pela física do transdutor, não pelo servomotor.
4.3 Desempenho Temporal e Latência
A taxa de atualização do radar é limitada pela velocidade do som. Para medir até 2 metros, o som leva aprox. 12 ms para ir e voltar. Somando o tempo de processamento e o delay de estabilização do servo (30 ms), cada passo angular consome cerca de 42-50 ms.
Para cobrir 150 graus (de 15° a 165°), o sistema leva:
150 passos × 50 ms/passo = 7500 ms = 7,5 segundos
Uma varredura completa (ida e volta) leva 15 segundos. Tentativas de aumentar a velocidade do servo resultaram em “fantasmas” na imagem, onde o eco de uma posição anterior era lido quando o servo já estava em uma nova posição, criando um deslocamento angular no alvo detectado.
4.4 Viabilidade Como Ferramenta Educacional
Apesar das limitações para aplicações industriais de alta velocidade, o sistema provou ser uma ferramenta pedagógica excepcional. A construção do sonar exige que o aluno transite por múltiplos domínios do conhecimento:
● Eletrônica: Compreensão de circuitos digitais e PWM.
● Física: Aplicação prática de conceitos de ondas e cinemática.
● Matemática: Uso intensivo de trigonometria para visualização de dados.
● Computação: Programação em duas linguagens (C++ e Java) e comunicação entre sistemas.
Este alinhamento com as diretrizes de educação STEM e robótica educacional reforça o valor do projeto no currículo acadêmico moderno.
5. Conclusão
O desenvolvimento de um sonar caseiro utilizando Arduino Uno, servo motor SG90 e sensor HC-SR04 demonstra a eficácia da prototipagem rápida e do hardware aberto na solução de problemas complexos de engenharia. O sistema resultante, embora de baixo custo e com limitações intrínsecas de resolução angular e velocidade de varredura, funcionalmente replica a operação de sistemas de radar/sonar ativos.
A análise técnica revelou que a principal limitação do sistema reside no processamento digital, mas na física dos transdutores ultrassônicos econômicos (largura de feixe e zona cega) e na inércia mecânica do sistema de varredura. No entanto, a precisão radial obtida é suficiente para aplicações de robótica móvel de baixa velocidade, como mapeamento de ambientes indoor simples e desvio de obstáculos.
Como plataforma educacional, o projeto é um sucesso, oferecendo uma visualização tangível de conceitos abstratos de processamento de sinais e coordenadas polares. Trabalhos futuros podem explorar a fusão de sensores (utilizando múltiplos sensores ultrassônicos ou adicionando sensores infravermelhos para cobrir a zona cega) e a implementação de algoritmos de filtragem digital (como filtros de média móvel ou filtro de Kalman) para melhorar a estabilidade da imagem gerada. Além disso, a substituição do Processing por bibliotecas de visualização em Python poderia modernizar a pilha de software e introduzir conceitos de ciência de dados.
Em suma, o sonar caseiro transcende sua função de “brinquedo tecnológico”, estabelecendo-se como um laboratório compacto para o estudo aprofundado de sistemas ciberfísicos.
Referências Bibliográficas
As referências utilizadas para a fundamentação técnica e metodológica deste artigo estão citadas ao longo do texto através de identificadores codificados, correspondendo às fontes de pesquisa analisadas:
● Hardware e Pinagem:.
● Sensores Ultrassônicos (Física e Limitações):.
● Servo Motores e Controle:.
● Processamento e Algoritmos:.
● Aplicações Educacionais e Robótica:.
● Plataforma Arduino:. Referências citadas
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