https://github.com/trbureiyan/project-bart
Proyecto de Monitor Biométrico de Alcohol en Tiempo Real (BART) IoT para telemetría biométrica de niveles de alcohol. Implementación en (Arduino) con sensor electroquímico MQ-3 discreto, procesamiento digital de señales y transmisión Bluetooth a interfaz móvil.
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Proyecto de Monitor Biométrico de Alcohol en Tiempo Real (BART) IoT para telemetría biométrica de niveles de alcohol. Implementación en (Arduino) con sensor electroquímico MQ-3 discreto, procesamiento digital de señales y transmisión Bluetooth a interfaz móvil.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/trbureiyan/project-bart
- Owner: trbureiyan
- Created: 2025-11-18T21:25:39.000Z (7 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-12-01T19:10:25.000Z (7 months ago)
- Last Synced: 2025-12-04T09:22:11.798Z (7 months ago)
- Topics: 2025, app-inventor, arduino, breathalyzer, college-project, colombia, iot
- Language: C++
- Homepage:
- Size: 114 KB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 
B.A.R.T. (Biometric Alcohol Real-time Tracker)
> **Sistema IoT de telemetría biométrica para la detección y monitoreo de alcohol en tiempo real.**
> Designed by @trbureiyan
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## 📋 Tabla de Contenidos
- [Descripción del Proyecto](#-descripción-del-proyecto)
- [Características Principales](#-características-principales)
- [Arquitectura del Sistema](#️-arquitectura-del-sistema)
- [Documentación Técnica](#-documentación-técnica)
- [Autores](#-autores)
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## 🎯 Descripción del Proyecto
**B.A.R.T.** es un dispositivo *wearable* prototipo diseñado para la prevención de accidentes y el monitoreo de salud en contextos laborales y educativos. A diferencia de los alcoholímetros analógicos tradicionales, BART opera como un **Sistema de Adquisición de Datos (DAQ)** conectado.
El sistema captura la concentración de alcohol en el aliento mediante un sensor electroquímico MQ-3, procesa la señal digitalmente eliminando ruido ambiental y transmite los datos vía Bluetooth a una aplicación móvil Android, ofreciendo una interfaz visual semántica (tipo semáforo) para la toma de decisiones informadas.
### 🎓 Contexto Académico
Proyecto final desarrollado para la asignatura de **Computación Física** en la **Universidad Surcolombiana** (2025), demostrando la aplicación práctica de sistemas embebidos, sensórica química y desarrollo de aplicaciones IoT de bajo costo.
### 🔬 Objetivos del Proyecto
- **Portabilidad:** Funcionamiento autónomo con visualización local mediante barra de 8 LEDs
- **Conectividad:** Telemetría en tiempo real hacia dispositivos móviles vía Bluetooth Classic
- **Precisión:** Implementación de algoritmos de autocalibración ambiental y filtrado digital
- **Accesibilidad:** Solución de bajo costo (<$120,000 COP) para programas de SST en PyMEs
- **Educación:** Herramienta de sensibilización sobre consumo responsable de alcohol
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## ✨ Características Principales
### Hardware (Dispositivo Físico)
* **🎯 Autocalibración de Punto Cero:** Al iniciar, el sistema muestrea el aire ambiente durante 5 segundos para establecer una línea base dinámica, compensando cambios de humedad, temperatura y altitud
* **🔊 Procesamiento Digital de Señales (DSP):** Implementación de filtros de promedio móvil (oversampling de 10 muestras) para estabilizar la lectura analógica del sensor MQ-3 y reducir ruido
* **🔌 Arquitectura de Puertos Separados:** Uso de `SoftwareSerial` en pines 2/4 para segregar el canal de telemetría (Bluetooth) del canal de depuración (USB), permitiendo debugging simultáneo durante desarrollo
* **💡 Feedback Visual Dinámico:** Sistema de barra de 8 LEDs (3 verdes, 3 amarillos, 2 rojos) con animaciones de estado:
- **Knight Rider** durante encendido
- **Heartbeat** en primer LED verde para indicar sistema activo
- **Flash completo** de confirmación al guardar medición
* **🔋 Alimentación Portátil:** Pack de 6 pilas AA (9V → 5V regulado) con autonomía de ~10 horas de operación continua o varias semanas en uso intermitente
### Software (Aplicación Móvil)
* **📱 Interfaz Semáforo Intuitiva:** Clasificación visual en 3 niveles con recomendaciones claras:
- 🟢 **VERDE (Sobrio):** Niveles 1-3 → "Apto para trabajar"
- 🟡 **AMARILLO (Precaución):** Niveles 4-6 → "Evaluar con equipo certificado"
- 🔴 **ROJO (Riesgo Alto):** Niveles 7-8 → "No apto para actividades de riesgo"
* **📊 Registro Histórico con Timestamps:** Almacenamiento local (TinyDB) de todas las mediciones con fecha, hora y nivel detectado para análisis de tendencias
* **👤 Sistema Multi-Usuario:** Gestión de perfiles mediante Firebase Authentication, permitiendo uso compartido del dispositivo con historial individual
* **📈 Gráficas en Tiempo Real:** Visualización dinámica de la evolución del nivel de alcohol durante la medición
* **🔐 Privacidad por Diseño:** Datos almacenados localmente en el dispositivo móvil sin transmisión a servidores externos (cumplimiento Ley 1581/2012)
### Protocolo de Comunicación
* **📡 Bluetooth SPP (Serial Port Profile):** Canal bidireccional a 9600 baudios
- **Arduino → App:** Transmisión de niveles (1, 2, 3) cada 1 segundo con delimitador `\n`
- **App → Arduino:** Comandos de control (`I`: Iniciar, `X`: Detener, `S`: Guardar)
* **🛡️ Tolerancia a Errores:** Validación de integridad de datos en App Inventor con manejo de paquetes corruptos
---
## 🏗️ Arquitectura del Sistema
El sistema B.A.R.T. implementa una **arquitectura de tres capas** que separa responsabilidades:
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CAPA 3: INTERFAZ DE USUARIO (Aplicación Móvil) │
│ - Visualización semántica (Semáforo) │
│ - Almacenamiento local (TinyDB + Firebase) │
│ - Control remoto (Comandos Bluetooth) │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│ Bluetooth Classic (HC-05)
│ 9600 bps, SPP Profile
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ CAPA 2: PROCESAMIENTO Y CONTROL (Arduino UNO) │
│ - Autocalibración dinámica │
│ - Filtrado digital (promedio móvil) │
│ - Mapeo de niveles físicos (0-8) → lógicos (1-3) │
│ - Gestión de comandos y actuadores │
└────────────────┬────────────────────────────────────────┘
│ ADC 10-bit (Pin A0)
│ Señal analógica 0-5V
┌────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ CAPA 1: SENSÓRICA (Sensor MQ-3) │
│ - Detección de etanol en aire expirado │
│ - Elemento SnO₂ calentado a ~350°C │
│ - Rango: 25-500 ppm │
│ - Salida: Resistencia variable → Voltaje analógico │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### Flujo de Datos
1. **Adquisición:** Sensor MQ-3 detecta alcohol → Cambio de resistencia → Divisor de voltaje
2. **Digitalización:** ADC de Arduino convierte voltaje analógico (Pin A0) → Valor digital 0-1023
3. **Procesamiento:** Autocalibración + Filtrado + Mapeo → Nivel 1-3
4. **Transmisión:** Bluetooth HC-05 envía nivel a app cada 1 segundo
5. **Visualización:** App actualiza semáforo y gráfica en tiempo real
6. **Persistencia:** Usuario guarda medición → TinyDB local + Firebase (con timestamp)
---
## 🛠️ Componentes Requeridos
### Software (Stack Tecnológico)
| Componente | Tecnología | Versión | Licencia |
|------------|------------|---------|----------|
| **IDE de Desarrollo** | Arduino IDE | 2.3.2 | GPL |
| **Desarrollo Móvil** | MIT App Inventor 2 | Cloud-based | Apache 2.0 |
| **Backend (Auth/DB)** | Firebase (Auth + Realtime DB) | Latest | Freemium |
| **Control de Versiones** | Git + GitHub | Latest | GPL |
| **Documentación** | Markdown + Excalidraw | - | Open Source |
### Herramientas de Desarrollo
- **Hardware:** Multímetro digital, soldador (opcional), cortafrio de precisión
- **Software:**
- Arduino IDE para firmware
- MIT App Inventor (navegador Chrome recomendado)
- App Companion para pruebas en dispositivo real
- Git para control de versiones
---
## 📥 Instalación y Configuración
### Paso 1: Configuración del Hardware
#### 1.1. Montaje del Circuito en Protoboard
El MQ-3 de 6 pines discreto tiene dos circuitos independientes:
- **Heater (H-H):** Pines centrales → Conectar a 5V y GND directamente
- **Sensor (A-B):** Pines externos → Configurar divisor de voltaje
**Conexiones correctas:**
```
Pin A (esquina izquierda superior) → 5V Arduino
Pin B (esquina izquierda inferior) → Resistencia 10kΩ → GND
└→ Pin A0 Arduino
Pines H (4 centrales) → 2 a 5V, 2 a GND (cualquier combinación)
```
#### 1.2. Conexión del Módulo Bluetooth HC-05
```
HC-05 VCC → Arduino 5V
HC-05 GND → Arduino GND
HC-05 TX → Arduino Pin 2 (RX en software)
HC-05 RX → Arduino Pin 4 (TX en software)
```
#### 1.3. Conexión de Barra de LEDs
```
LED1 (Verde) Pin 5 ──[220Ω]── GND
LED2 (Verde) Pin 6 ──[220Ω]── GND
LED3 (Verde) Pin 7 ──[220Ω]── GND
LED4 (Amarillo) Pin 8 ──[220Ω]── GND
LED5 (Amarillo) Pin 9 ──[220Ω]── GND
LED6 (Amarillo) Pin 10 ──[220Ω]── GND
LED7 (Rojo) Pin 11 ──[220Ω]── GND
LED8 (Rojo) Pin 12 ──[220Ω]── GND
```
#### 1.4. Alimentación
```
Pack 6xAA (+) → Arduino VIN
Pack 6xAA (-) → Arduino GND
```
#### 2. Cargar el Código
1. Conectar Arduino UNO al PC vía USB
2. **Desconectar el módulo Bluetooth HC-05** temporalmente (conflicto con puerto serial durante carga)
3. Click en botón **"Subir"** (flecha derecha) en Arduino IDE
4. Esperar mensaje: `"Subida completada"`
5. Reconectar el módulo Bluetooth HC-05
#### 2.1 Verificar Funcionamiento
Al encender el Arduino, deberías ver:
1. Animación tipo "Knight Rider" en los LEDs (barrido izquierda-derecha)
2. Flash completo de todos los LEDs
3. Primer LED verde queda encendido permanentemente (heartbeat)
4. LED integrado Pin 13 parpadea brevemente
### Paso 3: Instalación de la Aplicación Móvil
#### Opción A: Instalar APK Pre-compilada (Recomendado)
1. Descargar la última versión desde [Releases](https://github.com/trbureiyan/Project-BART/releases)
2. En el smartphone Android, habilitar instalación de fuentes desconocidas:
```
Configuración > Seguridad > Fuentes desconocidas > Activar
```
3. Abrir el archivo `BART_v1.0.0.apk` descargado
4. Seguir las instrucciones de instalación
5. Aceptar permisos de Bluetooth cuando la app lo solicite
#### Opción B: Compilar desde Código Fuente (Desarrolladores)
1. Acceder a [MIT App Inventor](http://ai2.appinventor.mit.edu)
2. Iniciar sesión con cuenta de Google
3. Ir a `Proyectos > Importar proyecto (.aia) desde mi computadora`
4. Seleccionar el archivo `BART_App.aia` del repositorio
5. Una vez importado, ir a `Generar > Android App (.apk)`
6. Descargar el APK generado e instalar en el dispositivo
---
## 🚀 Uso del Sistema
### Encendido y Calibración Inicial
1. **Conectar el pack de pilas AA** al Arduino (o conectar vía USB)
2. Esperar **30 segundos** para precalentamiento del sensor MQ-3
3. Durante este tiempo, el sistema ejecuta:
- Calentamiento del elemento SnO₂ a ~350°C
- Autocalibración con 20 muestras de aire limpio
- Cálculo de línea base promedio
4. Confirmación visual: Flash completo de LEDs + LED verde permanente
### Conexión Bluetooth
1. **En el smartphone:**
- Ir a `Configuración > Bluetooth > Emparejar nuevo dispositivo`
- Buscar dispositivo **"HC-05"** o **"BART-BT"**
- Emparejar usando PIN: `1234` o `0000`
2. **En la aplicación B.A.R.T.:**
- Abrir app → Iniciar sesión (o registrarse)
- En pantalla principal, presionar botón **"Conectar Bluetooth"**
- Seleccionar "HC-05" de la lista de dispositivos emparejados
- Verificar mensaje: "Conectado exitosamente"
### Realizar una Medición
1. **Iniciar medición:**
- Presionar botón **"Iniciar"** en la app
- El sistema ejecuta nueva calibración de 10 muestras (5 segundos)
- El primer LED verde comienza a parpadear (sistema activo)
2. **Soplar en el sensor:**
- Acercar la boca a **5-10 cm** de la rejilla superior del dispositivo
- Exhalar aire de forma continua durante **3-5 segundos**
- Observar la barra de LEDs y el semáforo en la app
3. **Interpretar resultados:**
- 🟢 **Verde (Niveles 1-3):** Sobrio - Apto para actividades normales
- 🟡 **Amarillo (Niveles 4-6):** Precaución - Evaluar con equipo certificado
- 🔴 **Rojo (Niveles 7-8):** Riesgo Alto - No apto para conducir ni operar maquinaria
4. **Guardar medición (opcional):**
- Presionar botón **"Guardar"** en la app
- Confirmar el guardado con flash de LEDs en el dispositivo
- El registro queda almacenado con fecha y hora
5. **Detener medición:**
- Presionar botón **"Detener"** en la app
- Los LEDs se apagarán excepto el primero (heartbeat)
### Consultar Historial
1. En la app, ir a la sección **"Historial"**
2. Ver lista de mediciones previas con:
- Fecha y hora de la prueba
- Nivel detectado (1-3)
- Clasificación (Sobrio/Precaución/Riesgo)
3. Calcular promedio de mediciones con botón **"Calcular Promedio"**
4. Exportar datos (función futura)
### Apagado del Sistema
**Opción A: Apagado suave**
- Desconectar Bluetooth desde la app
- El Arduino continúa funcionando (medición local con LEDs)
- Desconectar el pack de pilas cuando no se use
**Opción B: Apagado completo**
- Desconectar el pack de pilas del Arduino
- Cerrar sesión en la app móvil
---
## 📚 Documentación Técnica
### Especificaciones del Sensor MQ-3
- **Principio de operación:** Semiconductor de óxido metálico (SnO₂)
- **Rango de detección:** 25-500 ppm de etanol
- **Consumo del heater:** 0.9W (~150 mA a 5V)
- **Tiempo de respuesta:** <10 segundos
- **Tiempo de recuperación:** <90 segundos
- **Sensibilidad:** Rs(aire) / Rs(0.4 mg/L alcohol) ≥ 5
### Algoritmo de Autocalibración
```cpp
// Pseudocódigo del algoritmo
int baseAireLimpio = 0;
void calibrar() {
int suma = 0;
for (int i = 0; i < 20; i++) {
suma += leerPromedioSensor(10); // 10 submuestras por lectura
delay(200); // 200ms entre lecturas
}
baseAireLimpio = suma / 20; // Promedio de 20 lecturas
}
```
### Mapeo de Niveles
**Físico (LEDs) → Lógico (App):**
```
Niveles 0-1 (0-2 LEDs) → App Nivel 1 (Verde)
Niveles 2-3 (3-4 LEDs) → App Nivel 1 (Verde)
Niveles 4-5 (5-6 LEDs) → App Nivel 2 (Amarillo)
Niveles 6 (7 LEDs) → App Nivel 3 (Rojo)
Niveles 7-8 (8 LEDs) → App Nivel 3 (Rojo)
```
### Protocolo Serial Bluetooth
**Formato de mensaje Arduino → App:**
```
[NIVEL]\n
Ejemplo: "2\n" (Nivel 2, Amarillo)
```
**Formato de comando App → Arduino:**
```
[COMANDO]
Comandos soportados:
- 'I' o '1': Iniciar medición
- 'X' o '2': Detener medición
- 'S': Guardar medición (feedback visual)
```
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## 👥 Autores
Desarrollado como proyecto final para la asignatura de **Computación Física**.
* **Brayan Toro Bustos** - *Ingeniería de Software*
* **Pablo Trujillo Artunduaga** - *Ingeniería de Software*
**Institución:** Universidad Surcolombiana
⚠️ DESCARGO DE RESPONSABILIDAD LEGAL
Este dispositivo es un PROTOTIPO EDUCATIVO y NO constituye un instrumento de medición legal según NTC-ISO/IEC 17025.
- NO utilizar como evidencia para despidos laborales
- NO reemplaza alcoholímetros homologados (ej: Dräger 7510)
- Uso recomendado: PRE-SCREENING educativo o autocontrol preventivo
- La decisión final debe basarse en equipos certificados
Cumplimiento Resolución 1843/2025: Este dispositivo puede usarse como herramienta COMPLEMENTARIA de sensibilización, pero los resultados positivos deben confirmarse con equipos certificados.