SISTEMA E MÉTODO PARA GERAÇÃO DE PERFIL DE DADOS POR MEIO DE DISPOSITIVO EMBARCADO EM VEÍCULO

Campo da Invenção

[0001] A presente invenção descreve um sistema e método para geração de um perfil de dados, a partir da medição de dados de aceleração obtidos por meio de um dispositivo de aquisição de dados embarcado em um veículo. A presente invenção se situa nos campos da engenharia elétrica, gestão de dados e na indústria automotiva e de implementos rodoviários.

Antecedentes da Invenção

[0002] As estradas e rodovias que interligam diferentes cidades muitas vezes apresentam inconsistências, que podem ocorrer devido às más construções, devido ao desgaste com o passar do tempo ou devido a condições climáticas, que resultam, por exemplo, em buracos, desníveis, grandes oscilações, etc. nas vias. Tais inconsistências podem danificar os veículos que trafegam pelas estradas, trazendo diversos prejuízos ao proprietário ou motorista do veículo, podendo, até mesmo, gerar inúmeros acidentes ao longo da via. Ao se verificar, por exemplo, o transporte de cargas, com foco em veículo pesados, este dano pode ser ainda maior, considerando a massa elevada do veículo e, até mesmo, podendo causar danos na carga que está sendo transportada.

[0003] Nesse sentido, muitas das vezes, o motorista ou a empresa que controla frotas não tem o controle ou conhecimento das condições de todas as estradas ou rodovias as quais o veículo trafegará no momento em que a rota até o destino é traçada. Com isso, quando o veículo trafega nessas condições, danos imprevistos podem ocorrer nos seus componentes e, dada esta imprevisibilidade, os prejuízos para os motoristas/empresas/fabricantes são equivalentemente maiores. Para muitos casos, como é de conhecimento comum nesta área, o motorista ou empresa realiza a tarifação de seu transporte/serviço com base em diversos parâmetros, sendo um deles o trajeto que será percorrido pelo veículo. Porém, ao desconhecer o parâmetro da qualidade das vias (ou até mesmo, se esta via é asfaltada), os danos/desgastes nas partes mecânicas do veículo ficam imprevisíveis, impactando na tarifação do transporte e gerando prejuízos ao motorista ou empresas.

[0004] Embora haja sistemas que auxiliem a indicar a qualidade da estrada/rodovia a qual o veículo percorrerá, no momento em que a rota é pré- definida, é sempre válido ressaltar que as condições naturais de desgaste da estrada/rodovia continuam ocorrendo, de modo que estes dados referentes à qualidade da via devem estar sempre atualizados.

[0005] Atualmente, existem alguns métodos que permitem a atualização das informações das qualidades da estrada, onde um método passível de ser utilizado é o de observação de fotos aéreas/satelitais e mapeamento das estradas através de análise visual por aplicativos especializados. Contudo, este método apresenta inconsistência no sentido de que as estradas apresentam variações devido a ações do ambiente, como corrosão e erosão, e ações do ser humano, como acidentes que podem alterar a condição da estrada em um curto período, e seria necessária uma atualização constante das imagens obtidas. Além disso, as imagens analisadas podem não representar a real situação da estrada de forma suficientemente acurada, resultando em erros no mapeamento, além do fato de que serem extremamente caras de serem obtidas, dada a dificuldade técnica de se executar este processo e a altíssima complexidade dos equipamentos usados para tal.

[0006] Na busca pelo estado da técnica em literaturas científica e patentária, foram encontrados os seguintes documentos que tratam sobre o tema:

[0007] O documento US2017167088 mostra um sistema para determinar a qualidade de uma via utilizando dispositivos embarcados em veículos de carga pesada usados em mineração (haul trucks), onde são instalados sensores na barra de suspensão do veículo e transmitidos em tempo real para uma central. O US2017167088 sugere um processamento matemático com a identificação dos máximos e mínimos locais do sinal coletado e a verificação se estão dentro de um limiar aceitável. Além do fato de o US2017167088 promover uma comunicação em tempo real com sua rede de veículos, o que implica maior processamento embarcado e uma distribuição de transceivers, este sistema coleta dados da suspensão do veículo, o que pode interferir ou demandar maior processamento para chegar ao resultado. O US2017167088, ainda, não é capaz de gerar um mapa de graus de severidade do pavimento, nem mesmo considera vibrações adversas que o veículo pode sofrer que não são relativas à qualidade do pavimento.

[0008] O documento US2019056224 descreve um método para monitorar as condições de uma via por meio de um acelerômetro embarcado em um carro. Esta solução prevê sensores instalados no próprio chassi do veículo, o que é sujeito a interferências não causadas pela qualidade da via. Ainda, o US2019056224 gera um parâmetro denominado CoV, que é a razão entre o desvio padrão e a média dos dados lidos e, com este parâmetro, faz uma relação com um índice denominado HRI, que é um índice de irregularidade internacional padronizado. Contudo, o US2019056224 não menciona a geração de uma matriz com os graus de severidade da via, uma vez que utiliza o respectivo índice HRI, inviabilizando com que o usuário tenha o acesso ao histórico e dados gerenciais dessa aplicação. Ainda, esta solução não menciona a consideração de vibrações adversas que o veículo pode sofrer que não são relativas à qualidade do pavimento, podendo impactar no resultado obtido.

[0009] O documento GB2525839 mostra um sistema para coleta de dados relativos a irregularidades da via, a partir de um equipamento instalado na suspensão de veículos de quatro rodas. Este sistema é focado na identificação de buracos e lombadas, que se referem a maiores impactos sofridos pelo veículo. Para a aferição da severidade, o GB2525839 computa uma soma de quatro integrais que são relativas aos dados medidos em cada uma das quatro rodas do veículo. Além de possuir uma grande necessidade de processamento embarcado, GB2525839 não prevê um histórico de severidades da via, uma vez que se preocupa em sobrepor os dados coletados em cima de um mapa da região, aumentando ainda mais a complexidade computacional do sistema. Ademais, essa solução não prevê a consideração de vibrações adversas que o veículo pode sofrer que não são relativas à qualidade do pavimento, podendo impactar no resultado obtido.

[0010] O documento BR102015020767 mostra um sistema para diagnósticos da qualidade de uma estrada por meio da leitura de sinais providos por vários sensores embarcados em veículos. O sistema utiliza sinais de características dinâmicas (peso, seleção de engrenagem, força de freio, velocidade do veículo, aceleração) e estáticas (propriedades do chassi e da suspensão, configuração de roda e tipo de veículo) do veículo para conseguir estimar as condições da via. Este sistema é extremamente complexo, necessitando que o veículo possua uma pluralidade de sistemas inteligentes.

[0011] Com isso, o estado da técnica, carece de algum meio para ter uma maior previsibilidade dos desgastes mecânicos a qual o veículo está sujeito a sofrer ao se percorrer determinada rota e que possibilite ao motorista ou empresa ter maior entendimento dos custos que podem estar atrelados ao trajeto que veículo percorre. Para isso, carece o estado da técnica de um sistema para perfilar dados obtidos por um veículo, de tal modo que estes dados sejam pré-processados e tratados para atenuar ou cancelar condições adversas, a qual o veículo pode sofrer, que não são relativas ao dado a ser perfilado.

[0012] Além disso, carece também o estado da técnica de meios que possibilitam a verificação do desgaste ou fadiga a qual o veículo está sujeito durante executar uma determinada rota.

[0013] Assim, do que se depreende da literatura pesquisada, não foram encontrados documentos antecipando ou sugerindo os ensinamentos da presente invenção, de forma que a solução aqui proposta possui novidade e atividade inventiva frente ao estado da técnica.

Sumário da Invenção

[0014] Dessa forma, a presente invenção resolve os problemas do estado da técnica a partir de um perfilamento de dados de ao menos um objeto, entidade, evento ou sequência de ações para a utilização e formação de ao menos um banco de dados que, também, armazena os perfis gerados, em que os dados perfilados são obtidos por meio de grandezas lidas em ao menos um veículo. Assim, a presente invenção realiza a correlação dos dados medidos no veículo com parâmetros pré-definidos relativos ao objeto, entidade, evento ou sequência de ações para se realizar o perfilamento.

[0015] Mais especificamente, a presente invenção utiliza um dispositivo de aquisição (100) de dados embarcado em um veículo, onde este dispositivo de aquisição (100) possui um sensor de medição de vibração mecânica, sendo capaz de coletar dados de vibração do veículo em pelo menos um eixo. A partir dos dados coletados, o dispositivo de aquisição (100) é capaz de gerar um mapa de severidade e identificar impactos que o veículo tenha sido submetido. Para a identificação de impactos, o dispositivo de aquisição (100) conta com uma filtragem dos dados de vibração, de modo a identificar os dados de vibração que estão em uma condição pré-determinada, evitando assim a coleta e/ou processamento de dados não relativos ao impacto.

[0016] O dispositivo de aquisição (100) se comunica com ao menos uma plataforma de dados que compreende ao menos um banco de dados, sendo capaz de gerar os perfis de dados, com base nos dados coletados e instruções previamente definidas. A comunicação entre o dispositivo de aquisição e tratamento de dados (100) e a plataforma de dados ocorre por meio de uma rede, onde o dispositivo de aquisição e tratamento de dados (100) acessa esta rede por meio de: uma conexão móvel dedicada; uma conexão local a uma rede local instalada em um local fixo; ou por meio de uma rede formada por repetidores móveis ou fixos distribuídos ao longo de um espaço, não se limitando ao tipo de comunicação realizada.

[0017] Em um primeiro objeto, a invenção apresenta um sistema para geração de perfil de dados, por meio de um dispositivo de aquisição (100) de dados embarcado em um veículo, onde o dispositivo de aquisição (100) é posicionado em ao menos uma região do veículo, em que o dispositivo de aquisição (100) coleta ao menos um dado de vibração do veículo, em pelo menos uma direção, por meio de um elemento de medição de vibração mecânica; em que: o dispositivo de aquisição (100) compreende uma unidade de processamento sendo provida com um módulo de tratamento de dados (103), que opera com base em configurações pré-definidas (106).

[0018] Em um segundo objeto, a invenção apresenta um método para geração de perfil de dados, por meio de um dispositivo de aquisição (100) de dados embarcado em um veículo, compreendendo as etapas: medição (101 ) de ao menos um dado de vibração do veículo por meio do dispositivo de aquisição (100) posicionado em ao menos uma região do veículo, sendo o dado de vibração medido em pelo menos uma direção por meio de um elemento de medição de vibração mecânica; e processamento dos dados de vibração medidos, por meio de uma unidade de processamento compreendida no dispositivo de aquisição (100), em que a unidade de processamento realiza um tratamento de dados (103) a partir de configurações pré-definidas (106).

[0019] Em um terceiro objeto, a invenção apresenta um implemento rodoviário compreendendo ao menos um dispositivo de aquisição (100) de dados posicionado em ao menos uma região externa do implemento rodoviário, onde o dispositivo de aquisição (100) compreende ao menos um elemento de medição de vibração mecânica em ao menos três direções, dito elemento de medição de vibração mecânica posicionado em uma região mais próxima ao solo, em que o dispositivo de aquisição (100) compreende uma unidade de processamento sendo provida com um módulo de tratamento de dados (103), que opera com base em configurações pré -definidas (106). O referido módulo de tratamento de dados (103) sendo configurado para classificar dados de aceleração para mapa de severidade e identificar impactos sofridos pelo implemento rodoviário.

[0020] Em um quarto objeto, a invenção apresenta um sistema para avaliação de qualidade de pavimento compreendendo um dispositivo de aquisição (100) de dados embarcado em um implemento rodoviário, dito dispositivo de aquisição (100) posicionado em ao menos uma região externa do implemento rodoviário, onde o dispositivo de aquisição (100) compreende ao menos um elemento de medição de vibração mecânica em ao menos três direções, dito elemento de medição de vibração mecânica posicionado em uma região mais próxima ao solo, em que o dispositivo de aquisição (100) compreende uma unidade de processamento sendo provida com um módulo de tratamento de dados (103), que opera com base em configurações pré- definidas (106). O referido módulo de tratamento de dados (103) sendo configurado para classificar dados de aceleração para mapa de severidade e identificar impactos sofridos pelo implemento rodoviário.

[0021] Estes e outros objetos da invenção serão imediatamente valorizados pelos versados na arte e serão descritos detalhadamente a seguir.

Breve Descrição das Figuras

[0022] São apresentadas as seguintes figuras:

[0023] A figura 1 mostra um fluxograma conjunto que representa a comunicação entre o dispositivo de aquisição (100) de dados e a plataforma de dados (200), configurados por uma estação de ensaios e análise, que parametrizam a configuração do algoritmo utilizado no dispositivo de aquisição (100).

[0024] A figura 2 mostra um diagrama de blocos em detalhes de uma exemplificação do dispositivo de aquisição (100) de dados, apresentando seus respectivos componentes. [0025] A figura 3 mostra um diagrama de blocos da figura 2 apresentando em detalhes os componentes do módulo de tratamento de dados (103).

[0026] A figura 4 mostra um gráfico do sinal do sinal de vibração após passar por filtros de dados.

[0027] A figura 5 mostra um diagrama que exemplifica a plataforma de dados (200), que compreende um receptor de dados, um correlacionador de operação (210) compreendendo um primeiro repositório (211 ) e um correlacionador de técnica (220) compreendendo um segundo repositório (221 ), que efetuam a correlação e classificação dos dados recebidos para geração de um perfil de dados.

[0028] A figura 6 mostra uma matriz de severidade exemplificative utilizando valores arbitrários e demonstrativos sobre uma geração de um perfil de severidade de uma via.

[0029] A figura 7 mostra um gráfico histograma de dados de aceleração coletados, de modo que os dados foram classificados e agrupados nas respectivas faixas de aceleração. No eixo das ordenadas as faixas de aceleração (em mG) e nas abcissas o número de amostras coletadas.

[0030] A figura 8 mostra um fluxograma exemplificative para o filtro de dados das faixas de aceleração coletados para um refinamento e geração dos gráficos e mapa de severidade.

[0031] A figura 9 mostra dois histogramas comparando as amplitudes das faixas de aceleração coletadas originalmente versus as faixas refinadas a partir do filtro de dados. Estes dados foram obtidos em testes em pista de alta velocidade.

[0032] A figura 10 mostra uma outra representação das faixas de aceleração refinadas coletadas em pista de alta velocidade, sendo representadas em um gráfico de pizza.

[0033] A figura 11 mostra dois histogramas comparando as amplitudes das faixas de aceleração coletadas originalmente versus as faixas refinadas a partir do filtro de dados. Estes dados foram obtidos em testes em pista off-road. [0034] A figura 12 mostra uma outra representação das faixas de aceleração refinadas coletadas em pista off-road, sendo representadas em gráfico de pizza.

[0035] A figura 13 mostra dois histogramas comparando as amplitudes das faixas de aceleração coletadas originalmente versus as faixas refinadas a partir do filtro de dados. Estes dados foram obtidos em testes em pistas especiais.

[0036] A figura 14 mostra uma outra representação das faixas de aceleração refinadas coletadas em pistas especiais, sendo representadas em gráfico de pizza.

[0037] A figura 15 mostra um gráfico com dados de aceleração coletados em um eixo do acelerômetro.

[0038] A figura 16 mostra um gráfico referente ao resultado do cálculo do desvio padrão móvel dos dados do gráfico da figura 15, em uma janela de tempo pré-definida.

[0039] A figura 17 mostra o gráfico da figura 16 com uma média móvel exponencial traçada, que é calculada sobre os dados do desvio padrão móvel.

[0040] A figura 18 mostra uma identificação de impactos sobre os dados do gráfico da figura 17.

[0041] A figura 19 mostra um eixo de referência adotado para os cálculos realizados no processamento.

[0042] A figura 20 mostra uma relação dos dados de amplitude de aceleração medidos em dois eixos distintos, sendo eixo Y e eixo Z.

[0043] A figura 21 mostra um resultado da identificação de impactos a partir de processamento e filtragem considerando a influência dos eixos Y e Z.

[0044] A figura 22 mostra uma comparação entre o gráfico da figura 18 e o gráfico da figura 21 .

Descrição Detalhada da Invenção [0045] Em um primeiro objeto, a invenção apresenta um sistema para geração de perfil de dados, por meio de um dispositivo de aquisição (100) de dados embarcado em um veículo, onde o dispositivo de aquisição (100) é posicionado em ao menos uma região do veículo, em que o dispositivo de aquisição (100) coleta ao menos um dado de vibração do veículo, em pelo menos uma direção, por meio de um elemento de medição de vibração mecânica; em que: o dispositivo de aquisição (100) compreende uma unidade de processamento sendo provida com um módulo de tratamento de dados (103), que opera com base em configurações pré-definidas (106).

[0046] Para fins da presente invenção, porém sem limitação ao escopo da mesma, a geração de perfil de dados refere-se à relação de informações coletadas em um veículo com características associadas a uma entidade, objeto, evento ou sequência de ações, que auxiliam na caracterização/modelagem destas entidades, objetos, eventos ou sequência de ações para influenciar tomadas de decisão. Em uma concretização, a geração de perfil de dados se refere à caracterização de um índice de qualidade ou severidade de um pavimento ou via. Para os fins aqui descritos, “via”, “pavimento”, “estrada” ou qualquer sinônimo possuem a mesma finalidade, ou seja, qualquer meio a qual um veículo pode trafegar. Em outra concretização, a geração de perfil de dados se refere à caracterização da saúde do veículo, à medida que sofre impactos decorrentes das severidades da via.

[0047] O dispositivo de aquisição e tratamento de dados (100) é um hardware embarcado no veículo, que realiza as funções de aquisição e pré- tratamento dos dados adquiridos, posteriormente realizando a análise temporal das informações obtidas e organizando sua transmissão para um receptor qualificado através de um meio de comunicação.

[0048] O dispositivo de aquisição (100), que opera independentemente de ações e comandos provindos do veículo trator, compreende um elemento de medição de vibração mecânica, que mede vibração em ao menos uma direção e é utilizado para obter amostras quanto a vibrações em aparatos mecânicos de um veículo. Em uma concretização, o elemento de medição de vibração mecânica é capaz de realizar medições em ao menos uma direção. Adicionalmente, a presente invenção pode contar com uma pluralidade de dispositivos de aquisição (100) de dados, sendo estes lendo o mesmo dado em posições diferentes do veículo ou lendo diferentes tipos de informação do veículo. Em uma concretização, um dispositivo de aquisição (100) adicional é instalado no veículo para a leitura de dados de carregamento, possibilitando medir a quantidade de carga que o veículo está transportando.

[0049] Em uma concretização, o elemento de medição de vibração mecânica é um acelerômetro de três eixos, sendo capaz de medir e transmitir as informações das acelerações nos três eixos ortogonais que definem o espaço através de sinais obtidos da alteração do estado de um sistema massa- mola. Em outra concretização, o elemento de medição de vibração é um sistema microeletromecânico. Neste caso, os dados de vibração são lidos como dados de aceleração.

[0050] Em uma concretização, o elemento de medição de vibração é posicionado em uma região que apresenta maior oscilação mecânica do veículo. Em uma outra concretização, o elemento de medição de vibração mecânica é posicionado no veículo em uma região mais próxima ao solo de modo a possibilitar captar vibrações mecânicas/oscilações causadas pelas deformações do solo. Em uma concretização, o elemento de medição de vibração se localiza na ponteira do eixo do veículo. Em outra concretização, o elemento de medição se localiza em uma travessa do chassi do veículo.

[0051] Em uma concretização, uma mesma localização no veículo é utilizada para acolher uma pluralidade de elementos de medição de vibração, que aumenta a redundância da medição da vibração na posição de interesse. Em uma concretização, uma pluralidade de localizações no veículo abarca uma pluralidade de elementos de medição de vibração, para obtenção de dados em uma ou mais regiões do veículo.

[0052] Em uma concretização, o módulo de tratamento de dados (103) da unidade de processamento compreende ao menos um classificador (1031 ) que gera dados de aceleração para preparar um mapa de severidade. O referido classificador (1031 ) classifica os dados de vibração em faixas de aceleração pré-definidas e com base em ao menos um parâmetro de tempo. Nesse sentido, o classificador (1031 ) é responsável por ler os dados de vibração coletados e distribuir em faixas de amplitudes de valor, sendo, por exemplo, amplitudes de aceleração. Com isso, com o veículo trafegando por um determinado trajeto, o classificador (1031 ) é capaz de indicar por quanto tempo os dados de vibração/aceleração permaneceram dentro de uma determinada faixa de aceleração.

[0053] Para fins de exemplificação, com os dados providos pelo classificador (1031 ) é gerado um histograma, que separa as faixas de aceleração e indica por quanto tempo os dados permaneceram nas respectivas faixas, gerando assim um mapa de severidade. Cumpre notar que, para fins da presente invenção, o termo “mapa” é empregado no sentido de mapeamento, ou seja, é possível mapear a severidade de uma determinada via ao se verificar as distribuições de faixas de aceleração e o tempo ao qual os dados permaneceram nestas faixas, o que é um indício de a via ter uma severidade maior ou menor.

[0054] As referidas faixas de aceleração são pré-definidas para diminuir a complexidade de processamento do hardware embarcado do dispositivo de aquisição (100). Com base em conhecimentos prévios de experimentos, um processamento matemático é realizado, por exemplo, na plataforma de dados (200), e as referidas faixas de aceleração são definidas. Com isso, o classificador (1031 ) é configurado para classificar os dados de vibração dentro destas respectivas faixas. Ainda, com esta configuração de sistema, é possível que haja uma recalibração do módulo de tratamento de dados (103) e o respectivo classificador (1031 ) caso necessário.

[0055] Adicionalmente ou alternativamente, o módulo de tratamento de dados (103), em uma concretização, compreende ao menos um identificador de impactos (1032) para geração de dados de identificação de impulsos. O referido identificador de impactos é capaz de identificar os dados de vibração que estão em uma condição pré-determinada. Com isso, o identificador de impactos (1032) possibilita identificar, dentre os dados de vibração medidos, sinais que possam indicar um impulso ou impacto que o veículo tenha sido submetido durante o trajeto.

[0056] Para fins de exemplificação, o referido impacto sofrido pelo veículo é decorrente de um buraco na via a qual o veículo trafega, e que pode trazer danos ao veículo, por exemplo, danos estruturais ou nos seus componentes mecânicos. Este tipo de dano pode, de certo modo, diminuir a vida útil do produto. Ainda, em se tratando de veículos de carga, tal dano pode ser transferido para a carga transportada.

[0057] A referida condição pré-determinada é definida previamente e configurada no hardware embarcado do dispositivo de aquisição (100). Para fins da presente invenção, a condição pré-determinada é um parâmetro de decisão que possibilite a identificação de um impacto, de tal modo que o identificador de impactos (1032) gera um dado de identificação de impulsos/impactos quando o dado de vibração estiver na dita condição pré- determinada.

[0058] Em uma concretização, a condição pré-determinada é, pelo menos, um limiar definido por uma medida estatística relacionada aos dados de vibração medidos em pelo menos uma direção. Com isso, o identificador de impactos (1032) calcula uma função dos dados de vibração em uma janela de tempo e define um limiar. Ao verificar, dentre o conjunto de dados da janela de tempo, quais dados de vibração estão acima deste limiar, o identificador de impactos (1032) gera um dado de impulso. A referida medida estatística/função matemática pode ser a média, uma média móvel dos dados, moda estatística etc. Deste modo, o identificador de impactos (1032) identifica os dados de vibração que estão acima do referido limiar.

[0059] Em uma concretização, o identificador de impactos (1032) possui um filtro de impactos que gera dados de vibração proporcionalizados ao relacionar dados de vibração medidos em ao menos duas direções distintas, por exemplo, dados de dois eixos diferentes do acelerômetro. Com base nisso, o filtro de impactos considera a influência da vibração em duas direções distintas, sendo capaz de identificar se os movimentos de vibração lidos são referentes a uma anomalia na via ou se são referentes a alguma condição adversa que o veículo tenha sofrido. Por exemplo, o filtro de impactos considera dados na vertical (movimento cima-baixo) e dados na horizontal (movimento frente-trás) do veículo. A partir disso, o filtro de impactos proporcionaliza os dados a partir de ponderações e, assim, é capaz de identificar se o impacto lido é refere a alguma condição adversa que o veículo tenha sofrido. Para fins de exemplificação, o filtro de impactos é capaz de desconsiderar impactos lidos referentes à arrancada do veículo (movimento que o tira da inércia). Neste exemplo, o filtro de impactos identifica, dentre os dados dos dois eixos, qual possui a maior amplitude no mesmo tempo/amostra, e com isso ajusta o maior peso (ponderação) para o eixo que possuir a maior amplitude. Alternativamente, o filtro de impacto proporcionaliza os dados ajustando os pesos de apenas um dos eixos, onde o filtro de impactos identifica se os dados medidos na horizontal (frente-trás) possuem maior amplitude do que os dados medidos na vertical (cima-baixo) e, caso positivo, aumenta peso para os dados da horizontal (frente-trás). No caso negativo, o filtro de impactos diminui o peso dos dados da horizontal (frente-trás), de modo que os dados da vertical teriam maior influência na geração dos dados proporcionalizados. Adicionalmente, o filtro de impactos pode operar e proporcionalizar os dados considerando as três direções do acelerômetro, incluindo também os dados horizontais laterais de vibrações que o veículo pode sofrer.

[0060] Ainda na mesma concretização, a partir dos dados proporcionalizados gerados pelo filtro de impactos, o identificador de impactos (1032) define a condição pré-determinada como sendo o desvio padrão dos dados de vibração proporcionalizados que está acima de um limiar definido por uma média móvel do desvio padrão dos dados de vibração proporcionalizados. Para fins de exemplificação, o identificador de impactos (1032) calcula o desvio padrão dos dados proporcionalizados dentro de uma janela de tempo pré- definida e, na mesma janela de tempo, calcula uma média móvel exponencial do desvio padrão calculado. A média móvel exponencial resultante serve como um limiar, de tal modo que quando o desvio padrão dos dados proporcionalizados está acima da média móvel exponencial, o identificador de impactos considera que o dado lido é um impacto e gera dados de identificação de impulsos.

[0061] Em uma concretização, o classificador (1031 ) e o identificador de impactos (1032) são utilizados em combinação, sendo suas operações conforme definido nas concretizações anteriores.

[0062] Adicionalmente, o sistema conta com uma plataforma de dados (200), sendo comunicante com o dispositivo de aquisição (100). A plataforma de dados (200) é provida com uma base de dados ou repositórios (211 , 221 ), que recebe os dados do dispositivo de aquisição (100) e performa o procedimento de geração de um de perfil de dados. Em uma concretização, a plataforma de dados (200) compreende: um receptor dos dados emitidos pelo dispositivo de aquisição (100); um correlacionador de operação (210), que realiza a correlação entre os dados obtidos e uma pluralidade de parâmetros pré-definidos presentes em um primeiro repositório (211 ); e um correlacionador de técnica (220) que classifica os dados correlacionados, de acordo com uma interpretação dos dados de aceleração para mapa de severidade e dos dados de identificação de impulsos, para geração de ao menos um parâmetro de perfil de dados com base nos parâmetros pré-definidos e a partir da classificação dos dados correlacionados. Os parâmetros de interpretação dos dados são previamente armazenados em um segundo repositório (221 ). Para fins da presente invenção, o primeiro e segundo repositórios (211 e 221 ) podem ser implementados como instâncias separadas dentro de uma mesma base de dados. [0063] Assim, ao receber os dados enviados pelo dispositivo de aquisição (100), a plataforma de dados (200) correlaciona os dados recebidos com ao menos um parâmetro pré-definido e, com isso, gera um perfil de dados. Para fins de exemplificação, sem limitação ao escopo da invenção, os dados medidos do veículo referem-se a vibrações mecânicas que o veículo está submetido ao trafegar por uma determinada via, e o parâmetro pré-definido é a rota pré-definida que o veículo foi destinado a trafegar. Com isso, o correlacionador de operação (210) cruza os dados de vibração mecânica com a rota pré-definida, de modo a gerar o perfil de vibração mecânica desta rota. Ainda, em outro exemplo, o correlacionador cruza os dados de vibração mecânica com a rota pré-definida e com o peso da carga a qual o veículo está transportando, de modo a gerar o perfil desta rota considerando a carga transportada, a fim de verificar e perfilar eventuais influências desta rota na carga transportada.

[0064] Em outro exemplo, ao receber os dados de aceleração para mapa de severidade e os dados de identificação de impulsos providos pelo dispositivo de aquisição (100), o correlacionador de operação (210) cruza esses dados com a rota a qual o veículo trafegou e com a carga que estava submetido. Com isso, o correlacionador de técnica (220) classifica esses dados correlacionados para a geração de um mapa de severidade cruzando, por exemplo, as faixas de aceleração com os impulsos detectados. Essa classificação resulta em uma matriz capaz de indicar o índice de severidade da via, a partir de classificadores pré-definidos.

[0065] Em uma concretização, a plataforma de dados (200) é implementada em um servidor local. Em uma outra concretização, a plataforma de dados (200) é implementada em um servidor nuvem.

[0066] Com isso, após a geração do perfil, a plataforma de dados (200) emite um relatório para ser verificado por analistas e responsáveis técnicos do sistema. Com base no relatório emitido, os analistas e técnicos podem verificar a necessidade de recalibrar ou aprimorar algum parâmetro ou função do dispositivo de aquisição (100) embarcado no veículo. Assim, durante uma comunicação com o dispositivo de aquisição (100), a plataforma de dados (200) pode enviar ou atualizar as configurações pré-definidas (106), a partir de inputs dos analisas e técnicos e/ou de sistemas automatizados.

[0067] Em um segundo objeto, a invenção apresenta um método para geração de perfil de dados, por meio de um dispositivo de aquisição (100) de dados embarcado em um veículo, compreendendo as etapas: medição (101 ) de ao menos um dado de vibração do veículo por meio do dispositivo de aquisição (100) posicionado em ao menos uma região do veículo, sendo o dado de vibração medido em pelo menos uma direção por meio de um elemento de medição de vibração mecânica; e processamento dos dados de vibração medidos, por meio de uma unidade de processamento compreendida no dispositivo de aquisição (100), em que a unidade de processamento realiza um tratamento de dados (103) a partir de configurações pré-definidas (106).

[0068] Na etapa de medição (101 ), o dispositivo de aquisição e tratamento de dados (100) realiza a medição dos dados referentes à vibração de uma região de um veículo através de um elemento de medição de vibração, e realiza o envio dos dados obtidos para a unidade de processamento.

[0069] Em uma concretização, o elemento de medição de vibração é um acelerômetro capaz de medir as acelerações às quais o veículo está sujeito em ao menos uma direção de uma certa localidade do veículo.

[0070] Na etapa de processamento de dados, a unidade de processamento por meio da etapa de tratamento de dados (103) gera dados de aceleração para mapa de severidade, onde os dados de vibração são classificados (1031 ) em faixas de aceleração pré-definidas e correlacionados com ao menos um parâmetro de tempo. Nesta etapa de classificação (1031 ), os dados de vibração coletados são distribuídos em faixas de amplitudes de valor, sendo, por exemplo, amplitudes de aceleração. Considerando a medição (101 ) sendo realizada com uma frequência de amostragem conhecida, na etapa de classificação (1031 ) é possível verificar a quantidade de amostras, e consequentemente o tempo, em que os dados se mantiveram nas respectivas faixas de aceleração pré-definidas.

[0071] Ainda na etapa de tratamento de dados (103), é realizada uma etapa de identificação de impactos (1032) para a geração de dados de identificação de impulsos. Nesta etapa, a unidade de processamento identifica os dados de vibração que estão em uma condição pré-determinada, sendo esta condição pré-determinada o parâmetro de decisão para a identificação de impactos.

[0072] Em uma concretização, na etapa de identificação de impactos (1032) é realizada uma filtragem de impactos, que gera dados de vibração proporcionalizados ao relacionar dados de vibração em ao menos duas direções distintas. Com base nisso, o filtro de impactos considera a influência da vibração em duas direções distintas, sendo capaz de identificar se os movimentos de vibração lidos são referentes a uma anomalia na via ou se são referentes a alguma condição adversa que o veículo tenha sofrido. Por exemplo, o filtro de impactos considera dados na vertical (movimento cima- baixo) e dados na horizontal (movimento frente-trás) do veículo. A partir disso, o filtro de impactos proporcionaliza os dados a partir de ponderações e, assim, é capaz de identificar se o impacto lido é refere a alguma condição adversa que o veículo tenha sofrido.

[0073] Na mesma concretização, a partir dos dados proporcionalizados gerados pelo filtro de impactos, o identificador de impactos (1032) define a condição pré-determinada como sendo o desvio padrão dos dados de vibração proporcionalizados que está acima de um limiar definido por uma média móvel do desvio padrão dos dados de vibração proporcionalizados.

[0074] Com isso, o conjunto de dados (104) com os dados de vibração para mapa de severidade e os dados de identificação de impulsos é transmitido (105) a ao menos uma plataforma de dados (200). Os dados selecionados são enviados para a plataforma de dados (200), podendo ser em tempo real ou com os dados sendo enviados após o veículo se conectar a uma rede local fixa específica. Em uma concretização, a visualização dos dados é realizada no próprio veículo, de maneira que é possível obter acesso às informações de dentro do veículo (onboard).

[0075] A plataforma de dados (200) recebe os dados selecionados pelo dispositivo de aquisição (100) e efetua a correlação dos dados selecionados com um primeiro repositório (211 ) existente conectado à plataforma de dados (200). A correlação realizada pelo correlacionador de operação (210) associa os dados obtidos com parâmetros pré-definidos.

[0076] Em uma concretização, a plataforma de dados (200) realiza a correlação dos dados recebidos do dispositivo de aquisição e tratamento de dados (100) com os dados existentes no banco de dados que se referem aos parâmetros pré-definidos, que são ao menos um ou uma combinação de: dados de identificação do veículo; dados de motorista do veículo; dados de carga e de natureza da carga do veículo; dados de trajeto estipulado e pré- definido; dados de relevo e/ou de posição geográfica; dados de clima.

[0077] Em uma concretização, os parâmetros pré-definidos são dados geográficos do relevo e da localização em que se encontra o dispositivo de aquisição e tratamento de dados (100). Em uma concretização, os parâmetros pré-definidos são informações do veículo, como o modelo e a carga compreendida.

[0078] Os dados correlacionados com os parâmetros pré-definidos são enviados a um correlacionador de técnica (220), que compreende um segundo repositório (221 ), e tem a função de classificar os dados correlacionados, de maneira a gerar um relatório e um perfil de dados, onde relaciona os parâmetros pré-definidos com os dados de vibração para mapa de severidade e dados de identificação de impulsos. Em uma concretização, o perfil de dados é um mapeamento entre a localização geográfica de uma via e a sua irregularidade, associada com um parâmetro de severidade quanto aos possíveis danos causados aos veículos que transitarem na região. Ainda, em outra concretização, o perfil de dados gera uma matriz de severidade, que indica uma correlação entre as faixas de aceleração e os impactos detectados, possibilitando verificar o grau de severidade quanto aos danos que o veículo pode sofrer ao transitar na referida via.

[0079] Em uma concretização, o método é aplicado para ao menos uma sequência de dados retirada de ao menos um elemento de medição de vibração obtidos durante a condução do veículo.

[0080] Em um terceiro objeto, a invenção apresenta um implemento rodoviário compreendendo ao menos um dispositivo de aquisição (100) de dados posicionado em ao menos uma região externa do implemento rodoviário, onde o dispositivo de aquisição (100) compreende ao menos um elemento de medição de vibração mecânica em ao menos três direções, dito elemento de medição de vibração mecânica posicionado em uma região mais próxima ao solo, em que o dispositivo de aquisição (100) compreende uma unidade de processamento sendo provida com um módulo de tratamento de dados (103), que opera com base em configurações pré-definidas (106). O referido módulo de tratamento de dados (103) sendo configurado para classificar dados de aceleração para mapa de severidade e identificar impactos sofridos pelo implemento rodoviário.

[0081] Em uma concretização, o implemento apresenta um acelerômetro de três eixos ortogonais como elemento de medição de vibração associado à ponteira do eixo para aquisição de dados de vibração nas direções de interesse. Em outra concretização, o acelerômetro é posicionado em uma travessa inferior do veículo. O hardware pré-programado envia os dados selecionados para um transmissor (105) localizado no veículo para estabelecer comunicação com a plataforma de dados (200).

[0082] Ainda, o implemento rodoviário pode ser provido com um dispositivo de aquisição (100) adicional capaz de realizar leituras de outras informações do veículo, em caráter complementar às vibrações mecânicas lidas. Em uma concretização, o implemento rodoviário compreende um dispositivo de aquisição (100) capaz de ler dados e informações do carregamento atual do veículo. Para fins de exemplificação, este dispositivo de aquisição (100) possui ao menos um transdutor extensômetro capaz de medir os dados da quantidade de carga transportada.

[0083] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada através da implementação de uma rede móvel utilizando protocolos conhecidos, como 3G, 4G ou 5G.

[0084] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada por meio de uma rede local, por exemplo, rede LAN, que é instalada em um local fixo, por exemplo, um estabelecimento, de modo que, quando o veículo chega neste estabelecimento, a comunicação entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) ocorre automaticamente por meios seguros já conhecidos. Nesta concretização, os dados medidos ficam seguramente armazenados no dispositivo de aquisição (100).

[0085] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada por meio de uma rede local, por exemplo, rede LAN, que é instalada em um local fixo, por exemplo, um estabelecimento, de modo que um operador é responsável por coletar o dispositivo de aquisição (100) e conectá-lo à rede interna local do estabelecimento. Nesta concretização, os dados medidos ficam seguramente armazenados no dispositivo de aquisição (100) e são enviados, por meio de redes cabeadas ou wireless, à plataforma de dados (200) presentes no trajeto.

[0086] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada através da implementação de uma rede interna, formada por repetidores encontrados em outros dispositivos de aquisição de dados (100) localizados em outros veículos ativos ou passivos.

[0087] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada através da implementação de uma rede interna, formada por repetidores de sinal fixos ao longo de trajetos e vias. Para fins de exemplificação, a rede é formada por antenas distribuídas ao longo de vias e trajetos que obtém as informações enviadas pelo dispositivo de aquisição (100). De posse dos dados, as antenas amplificam o sinal e enviam sequencialmente para a próxima antena em direção à plataforma de dados (200), realizando assim a transmissão da informação através de repetições do sinal ao longo do caminho de antenas.

[0088] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada através da implementação de uma rede via satélite.

[0089] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada em tempo real através de um ou mais métodos mencionados anteriormente.

[0090] Em uma concretização, a comunicação estabelecida entre o dispositivo de aquisição (100) e a plataforma de dados (200) é realizada através do armazenamento das informações no próprio dispositivo de aquisição (100) selecionadas pela unidade de processamento e envio das informações através de centros de comunicação presentes em localidades pré-definidas.

[0091] Em um quarto objeto, a invenção apresenta um sistema para avaliação de qualidade de pavimento compreendendo um dispositivo de aquisição (100) de dados embarcado em um implemento rodoviário, dito dispositivo de aquisição (100) posicionado em ao menos uma região externa do implemento rodoviário, onde o dispositivo de aquisição (100) compreende ao menos um elemento de medição de vibração mecânica em ao menos três direções, dito elemento de medição de vibração mecânica posicionado em uma região mais próxima ao solo, em que o dispositivo de aquisição (100) compreende uma unidade de processamento sendo provida com um módulo de tratamento de dados (103), que opera com base em configurações pré- definidas (106). O referido módulo de tratamento de dados (103) sendo configurado para classificar dados de aceleração para mapa de severidade e identificar impactos sofridos pelo implemento rodoviário.

[0092] O elemento de medição de vibração, em uma concretização, é um acelerômetro de três eixos capaz de realizar medições de oscilações mecânicas em ao menos uma região de um veículo. Em uma concretização, este elemento de medição de vibração é posicionado na ponteira do eixo ou na travessa inferior do veículo, por configurar posições suscetíveis a vibrações comparativamente maiores em relação ao resto do veículo. Em uma concretização, uma pluralidade de elementos de medição de vibração é inserida em uma pluralidade de localizações do veículo.

[0093] Em uma concretização, a geração do perfil de dados é associada à qualidade de um trajeto, referindo-se a sua regularidade e/ou dificuldade para o tráfego de um veículo, que é correlacionada também com a posição geográfica do veículo para realização de um mapeamento geográfico de qualidade de vias.

[0094] Em uma concretização, a geração do perfil de dados é associada à qualidade do aparato mecânico monitorado, fornecendo informações quanto sua validade e robustecendo estimativas de tempo de vida do aparato através da correlação dos dados obtidos com o banco de dados existente na plataforma de dados (200).

Exemplo - Aplicação em implemento rodoviário para verificação de severidade de via

[0095] Os exemplos aqui mostrados têm o intuito somente de exemplificar uma das inúmeras maneiras de se realizar a invenção, contudo sem limitar, o escopo da mesma.

[0096] A presente invenção, nesta exemplificação, foi aplicada em um implemento rodoviário, de tal modo que foi instalado um hardware embarcado no próprio implemento rodoviário, operando como um dispositivo de aquisição (100) de dados, onde um acelerômetro de três eixos ortogonais foi instalado na travessa inferior do implemento rodoviário, medindo de maneira contínua as vibrações sofridas no eixo, causadas pela variação/irregularidade do solo da via. A partir do processamento destes dados, o sistema conforme esquematizado na figura 1 opera para gerar um perfil de severidade da via.

[0097] O dispositivo de aquisição (100) de dados é um hardware embarcado que conta um processador para a realização da coleta e processamento matemático sobre os dados coletados pelo acelerômetro. O dispositivo (100) pode contar também com um microcontrolador para funções simplificadas. O dispositivo (100) recebe preferencialmente alimentação do próprio circuito elétrico do implemento rodoviário, o qual é fornecido pelo veículo trator. Alternativamente, o dispositivo (100) pode contar com uma fonte de alimentação independente do veículo, tal como uma bateria.

[0098] Por se tratar de um hardware embarcado em um veículo, o dispositivo de aquisição (100) foi desenhado para executar operações menos complexas, para diminuir a necessidade de processamento embarcado, consumo de energia, consumo de rede, armazenamento etc. Uma esquematização simplificada do dispositivo (100) pode ser visualizada na figura 2. Conforme pode ser visto, o dispositivo (100) conta, basicamente, com um componente de medição (101 ) de vibração mecânica, um módulo de limpeza de dados (102), um módulo de tratamento de dados (103), que gera um conjunto de dados de saída (104), e um módulo de transmissão (105) que transmite o conjunto de dados de saída (104) à plataforma de dados (200).

[0099] O conjunto de dados de saída (104) é formado por dados de aceleração para mapa de severidade, que é representado com um histograma contendo faixas de aceleração ao qual os dados se mantiveram durante a rota, e dados de impacto, referente à impactos que o implemento rodoviário tenha sofrido durante o trajeto. Os dados de aceleração para mapa de severidade e os dados de impacto são gerados, respectivamente, pelo classificador (1031 ) e pelo identificador de impactos (1032), que são módulos/etapas que ocorrem no módulo/etapa de tratamento de dados (103), conforme pode ser visualizado na figura 3.

[0100] Após a medição (101 ), os dados de aceleração passam por um pré-tratamento no módulo de limpeza (102) para diminuir a complexidade de processamento no módulo de tratamento (103). Basicamente, o sinal detectado passa por um filtro de média móvel e um detector de pico, de modo a possibilitar uma representação com apenas uma parte do sinal original, sem comprometer muito a acurácia. O sinal limpo pode ser visto na figura 4, onde o dado lido é a amplitude do sinal pico-a-pico. A partir desta limpeza (102), os dados são direcionados para o módulo de tratamento (103).

[0101] Com isso, os dados tratados (104) são enviados para a plataforma de dados (200), esquematizada na figura 5. Neste exemplo, a transmissão (105) dos dados para a plataforma de dados (200) se dá por meio de uma rede local LAN de um determinado local (e.g. garagem). Assim, a troca de dados só ocorre quando o veículo com o implemento rodoviário estiver parado no local e estando conectado nesta rede conhecida. Para isso, os dados são armazenados em uma memória interna do dispositivo de aquisição (100) até que a conexão com a rede seja estabelecida.

[0102] A plataforma de dados (200) compila os dados recebidos e os direciona para o correlacionador de operação (210), que realiza a correlação entre os dados obtidos e uma pluralidade de parâmetros pré-definidos presentes em um primeiro repositório (211 ). Os parâmetros pré-definidos podem ser um ou mais entre: dados de identificação do veículo; dados de modelo do veículo; dados de carga e de natureza da carga do veículo; dados de trajeto estipulado e pré-definido; dados de relevo e/ou de posição geográfica; dados de clima. Com isso, o correlacionador de operação (210) pode cruzar os dados recebidos com um destes parâmetros para se obter como referência na geração do perfil. Neste exemplo, foram considerados os dados de modelo de implemento rodoviário, dados do trajeto e dados de carga que o implemento estava transportando. O correlacionador de operação (210) considera estes parâmetros pré-definidos uma vez que estes parâmetros podem influenciar nos dados coletados e, consequentemente, nas tomadas de decisão.

[0103] Em sequência, os dados correlacionados com os parâmetros pré- definidos são enviados ao correlacionador de técnica (220), que se comunica com um segundo repositório (221 ), e tem a função de classificar os dados correlacionados, de maneira a gerar um relatório e um perfil de dados, onde relaciona os parâmetros pré-definidos com os dados de vibração para mapa de severidade e dados de identificação de impulsos. O segundo repositório (221) conta com insights obtidos experimentalmente para auxiliar na classificação dos dados correlacionados. Esta classificação, neste exemplo, se trata do grau de severidade do pavimento, onde ele pode ser classificado como: “Leve”, “Intermediário”, “Severo” ou “Muito Severo”.

[0104] Assim, é gerado o perfil de severidade da via pelo correlacionador de técnica (220). Um exemplo de perfil é verificado na figura 6, que mostra uma matriz de severidade do pavimento por qual o veículo trafegou. Esta análise fornece uma correlação entre a quantidade de picos de aceleração (impactos) que foram observados nos dados e as faixas de aceleração (G) nas quais os picos de aceleração se encontram. Cumpre notar que esta classificação foi considerada para um determinado modelo de implemento rodoviário e uma dada carga que o implemento transportava. No caso de alterar o modelo, a carga ou outros parâmetros, esta classificação também pode ser alterada. Adicionalmente, conforme experimentos vão sendo realizados, estas classificações podem ser aprimoradas.

Exemplo - Estado de Saúde do Implemento Rodoviário (TSH - Trailer State of Health)

[0105] Partindo do exemplo anterior, a presente invenção possibilita também a geração de perfil sobre um ou mais componentes mecânicos do veículo, sendo, neste caso - sem limitação, um implemento rodoviário. Assim como descrito anteriormente, o dispositivo de aquisição (100) realiza a coleta dos dados de vibração mecânica, a qual o implemento é submetido devido às variações/irregularidades da via; realiza os devidos tratamentos (103); e transmite (105) os dados para a plataforma de dados (200).

[0106] A plataforma de dados (200) compila os dados de aceleração classificados e dados de impacto, os direcionando para o correlacionador de operação (210), que realiza a correlação entre os dados obtidos e uma pluralidade de parâmetros pré-definidos presentes no primeiro repositório (211 ). Os parâmetros pré-definidos podem ser um ou mais entre: dados de identificação do veículo; dados de modelo do veículo; dados de carga e de natureza da carga do veículo; dados de trajeto estipulado e pré-definido; dados de relevo e/ou de posição geográfica; dados de clima.

[0107] O segundo repositório (221 ), neste exemplo, conta com insights obtidos experimentalmente referentes ao estado de saúde do veículo/implemento rodoviário, para a classificação dos dados correlacionados. Estes insights referem-se a dados históricos levantados sobre o desgaste natural de um determinado componente do veículo à medida que é utilizado, como por exemplo, o conjunto de suspensão, amortecedores, etc. Com base nisso, o correlacionador de técnica (220) cruza os dados correlacionados com os dados históricos do referido componente.

[0108] No caso do conjunto de suspensão, utilizado neste exemplo, o correlacionador de técnica (220) cruza os dados de vibração e de identificação de impulsos com os dados históricos do conjunto de suspensão. Considerando os parâmetros pré-definidos de modelo e identificação do implemento, carga transportada e trajeto percorrido, o correlacionador de técnica (220) emite um relatório acerca do perfil do estado de saúde do conjunto de suspensão. Diante disso, é possível verificar se o conjunto de suspensão precisa de uma manutenção imediata, requer uma atenção ou está em boas condições - podendo outras classificações serem criadas conforme demandas. O referido perfil é disponibilizado ao motorista, gestor de frotas ou transportadora para informar da condição do componente.

[0109] Ainda, os dados de carga transportada, em específico, estão previamente armazenados no repositório (211 ) ou são coletados diretamente no veículo por meio de um transdutor embarcado. Neste segundo caso, o transdutor é um extensômetro/strain gauge, parte de um segundo dispositivo de aquisição (100), que realiza a leitura da quantidade de carga que o implemento rodoviário transportou ou está transportando. Estes dados são armazenados em uma memória embarcada no veículo, para posterior transmissão à plataforma de dados (200), ou transmitidos em tempo real por meio de uma conexão via rede com a plataforma de dados (200).

Exemplo - Dados de aceleração para mapa de severidade

[0110] No módulo de tratamento (103), o classificador (1031 ) é responsável por ler os dados de aceleração coletados e distribuir em faixas de amplitudes de aceleração pré-definidas. Com isso, à medida que os dados de aceleração vão sendo lidos, o classificador (1031 ) os distribui nas respectivas faixas de amplitudes de aceleração e, assim, o classificador (1031 ) é capaz de indicar a quantidade de amostras que cada faixa de aceleração contém durante um período ou trajeto percorrido pelo veículo. Desta forma, o classificador (1031 ) é capaz de gerar dados para a construção de um mapa de severidade, visto que calcula quanto tempo o veículo ficou submetido a uma determinada aceleração/vibração.

[0111] Uma exemplificação de mapa de severidade é por meio de histogramas, conforme mostrado na figura 7. No gráfico, é possível verificar as faixas de aceleração (mG) pré-definidas nas ordenadas e a quantidade de amostras nas abcissas. Com este tipo de informação, é possível, ainda, identificar o tipo de terreno pelo qual o veículo trafegou, dado que as acelerações variam com base no tipo de pavimento. O respectivo histograma pode ser visualizado tanto na plataforma de dados (200) quanto em um display no implemento rodoviário ou veículo trator. [0112] Como esta etapa de classificação (1031 ) ocorre no hardware embarcado, a classificação em faixas pré-definidas diminui a complexidade de processamento que o dispositivo de aquisição (100) precisa realizar para a geração do mapa de severidade, uma vez que não se torna necessário um processamento matemático complexo de classificação dos dados. Essas faixas de aceleração podem ser definidas experimentalmente e aprimoradas conforme os dados vão sendo analisados. Em testes realizados, foi definida uma quantidade suficiente de faixas de aceleração, que equilibra a precisão dos dados com a baixa complexidade de processamento.

[0113] Para fins de exemplificação, para a prévia definição das faixas de aceleração foi utilizado um método chamado “data breaks" (Jenks Natural Breaks Classification Method). Para se realizar este método, foi utilizado um processo esquematizado na figura 8. O “data breaks" é um método de agrupamento de dados projetado para determinar a melhor organização de valores em diferentes classes. Este método busca reduzir a variância dentro das classes e maximizar a variância entre as classes. Este processo foi executado com todos os logs de coleta no período de testes e, após a definição das melhores faixas obtidas experimentalmente, foi realizado o setup (106) da unidade de processamento do dispositivo de aquisição (100).

[0114] Estas filtragens e classificações realizadas pelo classificador (1031 ) auxiliam a reconhecer quando o veículo está parado, pois sem esta classificação, os dados ficam com uma margem contendo apenas os valores de menor amplitude.

[0115] A figura 9 mostra uma comparação entre as faixas de aceleração dos dados originais e os refinados após o data breaks, em teste realizado com um implemento rodoviário em pista de alta velocidade. A figura 10 mostra uma outra forma de visualizar das faixas de aceleração refinadas, obtidas em teste na pista de alta velocidade, representadas em gráfico de pizza.

[0116] A figura 11 mostra uma outra comparação entre as faixas de aceleração dos dados originais e os refinados após o data breaks, em teste realizado com um implemento rodoviário em pista off-road. A figura 12 mostra uma outra forma de visualizar as faixas de aceleração refinadas, obtidas em teste na pista off-road, representadas em gráfico de pizza.

[0117] A figura 13 mostra uma outra comparação entre as faixas de aceleração dos dados originais e os refinados após o data breaks, em teste realizado com um implemento rodoviário em pistas especiais, que contam com anomalias propositalmente colocadas, como lombadas, costeletas, pedras de rio etc. A figura 14 mostra uma outra forma de visualizar as faixas de aceleração, obtidas em teste nas pistas especiais, representadas em gráfico de pizza.

Exemplo - Dados de impacto

[0118] Em paralelo ao classificador (1031), o módulo de tratamento (103) conta com o identificador de impactos (1032), que é responsável por identificar picos de aceleração que sejam relacionados a impactos sofridos pelo implemento rodoviário durante o trajeto. Dentre os dados de aceleração vertical, que podem ser vistos na figura 15 e foram coletados com o implemento rodoviário sem carga, o identificador de impactos é capaz de identificar quais dados ou conjunto de dados podem representar um verdadeiro impacto sofrido pelo implemento rodoviário. Para poder identificar um impacto, o identificador de impactos (1032) verifica se o dado de aceleração lido está em uma condição pré-determinada.

[0119] Neste exemplo, para poder identificar um impacto, o dado de aceleração é submetido a um pré-processamento. Conforme pode ser visto na figura 16, é calculado o desvio padrão móvel do dado de aceleração considerando uma janela de tempo definida. Este desvio padrão móvel representa o módulo da diferença dos pontos em relação à média.

[0120] Para a tomada de decisão, foi definido um limiar que é relativo à média móvel exponencial da curva do desvio padrão da figura 16. Este limiar, pode ser visto na figura 17. Com isso, o identificador de impactos (1032) considera que, quando a curva do desvio padrão ultrapassa a média móvel exponencial, um impacto ocorreu. Esta configuração pode ser vista na figura 18, onde os impulsos representam os momentos em que o desvio padrão ultrapassou a curva da média móvel exponencial. Ainda na figura 18, pôde ser verificado que, na parte inicial do gráfico (RA), o identificador de impactos (1032) considerou uma série de impulsos, porém os mesmos não foram decorrentes de impactos reais sofridos pelo implemento rodoviário, e sim do movimento de arrancada (movimento de sair da inércia). Para evitar este tipo de detecção, foi implementado um filtro de impactos (ou filtro de arrancada).

[0121] O referido filtro de impactos considera a influência da aceleração em duas direções distintas, sendo capaz de identificar se os movimentos de vibração lidos são referentes a uma anomalia na via ou se são referentes a alguma condição adversa que o veículo tenha sofrido (e.g. arrancada). Tomando como referência o eixo mostrado na figura 19, onde o eixo Y indica a direção vertical (cima-baixo), o eixo Z indica a direção horizontal (frente-trás), e o eixo X indica a direção vertical lateral, o filtro de impacto considera dados de aceleração lidos no eixo Y e no eixo Z. Com isso, proporcionaliza os dados de aceleração ao criar uma ponderação entre os dados de aceleração do eixo Y e do eixo Z, gerando dados de aceleração proporcionalizados.

[0122] Conforme pode ser visto no gráfico da figura 20, na região inicial do gráfico (RA), as amplitudes normalizadas do eixo Z são maiores do que as amplitudes normalizadas do eixo Y, sendo possível verificar uma maior influência de aceleração horizontal. Nesse sentido, para atenuar os efeitos da arrancada, o identificador de impactos (1032) foi configurado para gerar uma proporcionalização entre os dados dos dois eixos, de modo aumentar o peso do eixo Z e diminuir o peso do eixo Y, quando a amplitude normalizada de Z for maior do que a amplitude normalizada do eixo Y; e, da mesma forma, diminuir o peso do eixo Z e aumentar o peso do eixo Y quando a amplitude normalizada de Z for menor do que a amplitude normalizada do eixo Y. Deste modo, os dados proporcionalizados podem ser, de maneira não limitativa, representados por:

V ¹ prop = n ^u V ^t norm + ^U h ^Í 7 ^J norm

[0123] sendo, a o peso relativo ao eixo Y e b o peso relativo ao eixo Z.

[0124] Com isso, a partir do resultante dos dados proporcionalizados

(Y _prop ), o processo é realizado novamente, onde é aplicado o desvio padrão móvel nos dados proporcionalizados e a média móvel exponencial sobre o desvio padrão móvel dos dados proporcionalizados (Y _prop ). O resultado do filtro pode ser visualizado na figura 21. Pode-se verificar que na região inicial do gráfico (RA) o filtro evitou que o identificador de impactos (1032) considerasse a arrancada do veículo como um impacto. Os impulsos, região onde o desvio padrão móvel proporcionalizado é maior do que a média móvel exponencial, foram registrados nos momentos em que o implemento rodoviário sofreu um impacto relativo a uma irregularidade na via da região onde trafegava. A figura 22 mostra uma comparação entre os gráficos obtidos, sem e com o filtro de impactos.

[0125] Os versados na arte valorizarão os conhecimentos aqui apresentados e poderão reproduzir a invenção nas modalidades apresentadas e em outras variantes, abrangidas no escopo das reivindicações anexas.