Scopul acestui proiect a fost realizarea unui sistem de monitorizare în timp real a parametrilor dinamici ai unui kart. Proiectul se bazează pe colectarea datelor prin senzori, transmiterea lor către un backend cloud (Firebase Realtime Database) și afișarea acestora pe o interfață web.

Sistemul este alcătuit din 3 componente principale:

1. Colectare de date: Se realizează cu ajutorul a doi senzori:

 a. **MPU6050** – pentru măsurarea accelerației pe 3 axe și rotației (gyro).  
 b. **DS18B20** – pentru măsurarea temperaturii.

2. Transmitere date: Microcontrollerul ESP8266 citește valorile de la senzori și le transmite prin conexiune Wi-Fi către Firebase Realtime Database.

3. Afișare în timp real: O pagină HTML accesează periodic baza de date pentru a actualiza afișajul cu ultimele valori disponibile:

 a. `kartStats/latest/accelX`  
 b. `kartStats/latest/accelY`  
 c. `kartStats/latest/accelZ`  
 d. `kartStats/latest/gForce`  
 e. `kartStats/latest/gyroZ`  
 f. `kartStats/latest/speed`  
 g. `kartStats/latest/temperature`

Pagina web afișează aceste date sub formă de text formatat, fără a necesita refresh manual.

Componentele utilizate și conexiunile sunt prezentate în tabelul de mai jos:

• ESP32 Development Board
• MPU-6050 (Accelerometru, Giroscop, Termometru intern)
• DS18B20 (Senzor extern de temperatură)
• Breadboard
• Jumper Wires (male-male)
• Rezistor 4.7kΩ (pentru DS18B20 pull-up)

🧠 Notă: S-a folosit un breadboard pentru a partaja pinul de 3.3V al plăcuței ESP32 către mai mulți senzori, întrucât placa oferă un singur pin de alimentare 3V3.

Alimentarea s-a realizat prin portul USB. În cadrul testelor, s-a utilizat o sursă stabilizată de 5V pentru componentele analogice.

• Arduino Framework (C++) – pentru programarea plăcuței ESP8266.
• Firebase Realtime Database – backend cloud pentru stocarea și sincronizarea rapidă a datelor.
• HTML + CSS – pentru structura și stilizarea interfeței grafice web.
• JavaScript + Firebase SDK v8 – pentru conectarea frontend-ului la Firebase și actualizarea valorilor live.

Pentru a transforma datele brute în informații utile, au fost aplicate următoarele formule:

• Viteza: aproximată prin integrarea accelerației pe axa X în timp:

`v = ∫ a_x(t) dt ≈ v₀ + a * Δt`,

  cu filtrare simplă și actualizare la fiecare ~100ms.

• Forță G: calculată folosind magnitudinea vectorului accelerației:

`gForce = √(aX² + aY² + aZ²)`

• Temperatură:
  1. Internă (MPU6050): citită din registrul senzorului și convertită folosind formula specifică chipului.
  2. Externă (DS18B20): conversie automată în grade Celsius cu ajutorul bibliotecii DallasTemperature.

• Calibrare:
  1. S-au aplicat offset-uri pentru accelerometru astfel încât la stare de repaus valorile să fie aproximativ `(0, 0, 1g)`.
  2. Valori mediate pentru câteva secunde la pornire pentru corectare.

• Sudarea senzorului MPU6050: La început, contactele senzorului erau instabile. A fost necesară sudarea manuală a pinilor pentru a asigura contactul ferm cu placa de dezvoltare.

• Calibrare accelerometru: Valorile brute necesitau corecții. S-a realizat calibrarea empirică prin medierea valorilor în stare de repaus și aplicarea unor compensări în software.

• Aproximarea vitezei: Dificil de obținut o valoare exactă doar din accelerație; s-a folosit o formulă simplificată, fără integrare completă, dar cu o filtrare de zgomot.

• Limitare alimentare 3V3: Deoarece ESP32 are un singur pin de 3.3V, s-a folosit un breadboard pentru a distribui alimentarea la ambii senzori.

• https://ocw.cs.pub.ro/courses/iothings/laboratoare/2022/lab4
• https://ocw.cs.pub.ro/courses/iothings/laboratoare/2022/lab5
• https://randomnerdtutorials.com/esp32-firebase-realtime-database/
• https://github.com/mobizt/FirebaseJson
• https://github.com/mobizt/Firebase-ESP-Client
• https://randomnerdtutorials.com/arduino-mpu-6050-accelerometer-gyroscope/