SafeTime

Esse arquivo se refere à pesquisa e proposta de Trabalho 3 da disciplina de Fundamentos de Sistemas Embarcados - FSE do semestre 26/1 da UnB (FCTE).

Autores

Foto	Turma	Nome	Matrícula	GitHub
	T01 (14h)	Eduardo Matheus dos Santos Sandes	221008024	DiceRunner714
	T01 (14h)	Júlia Rocha Fortunato	221022355	julia-fortunato
	T01 (14h)	Luana Ribeiro Soares	202016720	luanasoares0901
	T02 (16h)	Maurício Ferreira de Araújo	222007021	mauricio-araujoo

Descrição do Produto Original

O Produto escolhido como base do projeto é o LilyGO T-Watch-2020

Clique aqui para ter acesso a documentação do LilyGO T-Watch-2020.

Público Alvo

O projeto a ser desenvolvido possui um público-alvo amplo, uma vez que oferece funcionalidades úteis para diferentes perfis de usuários. Recursos como contagem de passos e medição de batimentos cardíacos podem contribuir para o acompanhamento da saúde e do bem-estar de qualquer pessoa, incentivando hábitos mais saudáveis e permitindo um monitoramento básico de indicadores físicos.

Além disso, o dispositivo incorpora um botão de emergência, que amplia sua relevância para grupos em situação de maior vulnerabilidade. Esse recurso pode ser especialmente importante para idosos, que podem necessitar de auxílio rápido em casos de quedas ou mal-estar, bem como para mulheres que circulam sozinhas em locais públicos e desejam uma forma ágil de solicitar ajuda em situações de risco ou até mesmo em casos de violência doméstica. Dessa forma, o projeto busca atender tanto às necessidades cotidianas de monitoramento da saúde quanto às demandas relacionadas à segurança pessoal, tornando-se uma solução acessível e útil para diversos segmentos da população.

Análise Técnica

Componentes

A Tabela 1 apresenta a decomposição modular do hardware do smartwatch e detalha como as interfaces de comunicação e gerenciamento são orquestradas.

Legenda: > * IHC: Interação Humano-Computador.

• PMIC: Power Management Integrated Circuit (Circuito Integrado de Gerenciamento de Energia).
• RTC: Real-Time Clock (Relógio de Tempo Real).
• FreeRTOS: Sistema operacional embarcado utilizado nativamente pelo framework ESP-IDF para controle de tarefas multitask.

Pinagem

Com base na documentação oficial do LilyGO T-Watch-2020, a pinagem do dispositivo é projetada para otimizar o uso dos pinos da ESP32 compartilhando barramentos (como o I2C) e utilizando interfaces seriais dedicadas para tela e áudio.

Tabela de Pinagem do T-Watch-2020

Para economizar pinos da ESP32, o acelerômetro de 3 eixos (BMA423), o circuito integrado de gerenciamento de energia (AXP202) e o painel de toque capacitivo da tela (FT6236U) compartilham das mesmas linhas de comunicação física (GPIO21 para SDA e GPIO22 para SCL). Isso é possível porque cada chip possui um endereço hexadecimal exclusivo no protocolo I2C.

No entanto, cada um deles possui seu próprio pino de interrupção dedicado (GPIO39 para o acelerômetro, GPIO35 para o chip de energia e GPIO38 para a tela touchscreen). Com ESP-IDF, a ESP32 pode ficar em modo de economia de energia e acordar imediatamente através do pino 39 caso o acelerômetro detecte um impacto ou queda brusca do usuário, ou pelo pino 35 caso o botão de liga/desliga seja pressionado de forma prolongada.

O display LCD de 1.54 polegadas opera através do protocolo SPI. Os pinos GPIO18 (Clock) e GPIO19 (MOSI) transmitem os dados de imagem em frequências elevadas para garantir taxas de atualização fluidas na tela. O pino GPIO19 (Backlight) também é responsável por acender os LEDs de fundo da tela; no firmware, ele costuma ser configurado como um canal de LEDC (PWM) do ESP-IDF, permitindo que o sistema diminua gradativamente o brilho da tela para poupar bateria se o relógio ficar ocioso.

Em vez de usar um buzzer comum ou os conversores analógico-digitais internos da ESP32 (que costumam gerar ruídos), o T-Watch utiliza o amplificador MAX98357A conectado ao barramento I2S da ESP32 (GPIO25, 26 e 33). O protocolo I2S transmite áudio puramente digital de ponta a ponta. Em um cenário de segurança, essa pinagem dedicada permite reproduzir arquivos de áudio complexos gravados (como um alarme sonoro de alta intensidade ou uma mensagem de voz gravada de socorro) diretamente em um pequeno alto-falante.

3 - Proposta de reprodução com ESP32

Descrição conceitual

A reprodução do smart-watch open source LilyGO T-Watch-2020 utilizando a ESP32 não visa recriar completamente o dispositivo original, mas sim reproduzir algumas de suas funcionalidades mínimas, utilizando sensores e módulos definidos pelo professor.

O objetivo é desenvolver uma versão conceitual utilizando o microcontrolador ESP32 capaz de exibir informações em uma tela, receber comandos do usuário, realizar leituras de sensores e executar funções básicas semelhantes às de um smart-watch.

A proposta pode ser dividida nos seguintes módulos principais:

Módulo de Processamento e Controle - Esp32

A ESP32 será responsável por processar as entradas do usuário, controlar os sensores e atualizar as informações exibidas no display.

Módulo de Interface e Entrada de Usuário - Botão

A entrada de comandos será realizada por meio de três botões permitindo a navegação entre menus e a seleção de funcionalidades.

Módulo de Exibição - Tela OLED 0.98"

A exibição das informações será feita por meio de uma tela OLED I2C, apresentando dados como menu, bateria, horário, temperatura, alarmes, cronômetros, temporizadores e status dos sensores.

Módulo de Sensoriamento - Sensor de Batida de Coração, Sensor de Movimento e Sensor de Pressão e Temperatura BMP180

Algumas funcionalidades do T-Watch como leitura de temperatura, detecção de movimento, contador de passos aproximado e leitura aproximada de frequência cardíaca irão ser reproduzidas usando os sensores da lista - Lista de Sensores e Atuadores Disponíveis.

Módulo de Tempo e Utilitários - Buzzer Ativo

Será utilizado para implementar funções como relógio, alarmes, cronômetros e temporizadores, o display para exibição e o buzzer para alertas sonoros.

Módulo Leitor e Reprodutor de Infravermelho Led IR 5mm e Receptor IR

Com um receptor IR e um LED infravermelho, será implementado uma função de leitura e reprodução de sinais IR, permitindo clonar e reproduzir um sinal infravermelho para utilizar como controle remoto.

Módulo de Localização - WiFI Esp32

A funcionalidade de GPS será feita utilizando localização aproximada por Wi-Fi com auxilio da api de geolocalização do google. assim podemos ter uma localização aproximada do usuário.

Módulo de Sinal de Socorro/Emergência - Botões

A funcionalidade de botão de socorro ou emergência funcionará utilizando botões que se apertados em conjunto, por certo intervalo de tempo, enviarão um sinal Bluetooth para outro dispositivo, este acionará um contato de emergência configurado pelo usuário. Uma alternativa seria a ESP32 também transmitir esse sinal em Broadcast, permitindo que múltiplos dispositivos o capturem.

A funcionalidade de GPS será feita utilizando localização aproximada por Wi-Fi com auxilio da api de geolocalização do google. assim podemos ter uma localização aproximada do usuário.

4 - Pesquisa Bibliográfica

Nessa seção apresentamos a pesquisa bibliográfica feita para a etapa de definição do Trabalho 3. Dessa forma, realizamos a pesquisa focada em artigos científicos que detalhem:

• de forma técnica as principais tecnologias que viabilizam o produto;
• a aplicação e uso do produto.

Artigos Técnicos

Seneviratne et al. (2017) apresenta uma revisão ampla sobre dispositivos vestíveis, ao discutir sua arquitetura, sensores, conectividade, consumo de energia, segurança, privacidade e desafios de projeto, temas-chave em sistemas embarcados. O trabalho mostra que wearables são dispositivos pequenos, com recursos limitados, mas que precisam coletar dados continuamente, processar informações localmente e, muitas vezes, comunicar esses dados a outros sistemas. O trabalho fundamenta o SafeTime como uma aplicação embarcada vestível que precisa equilibrar sensoriamento, processamento local, comunicação sem fio e consumo de energia em um dispositivo compacto.

Já Biswas et al. (2019) revisa técnicas de estimativa de frequência cardíaca utilizando fotopletismografia em dispositivos usados no pulso. O trabalho discute o funcionamento do sensor óptico, os problemas causados por artefatos de movimento, a necessidade de filtragem e os métodos utilizados para obter medidas mais confiáveis em dispositivos vestíveis. Os resultados alcançados pelos autores justificam a proposta de uma estimativa aproximada da frequência cardíaca em uma reprodução com a ESP32, uma vez que o estudo demonstra a viabilidade da estimativa por sensores ópticos em dispositivos de pulso, ainda que sujeita a interferências de movimento e à necessidade de tratamento do sinal.

Gong e Liu (2025) apresentam o desenvolvimento completo de um protótipo físico de relógio inteligente voltado para o monitoramento de saúde, centrado no microcontrolador STM32G0B1CBT6. O trabalho detalha a engenharia de hardware por meio de esquemas elétricos e integração de múltiplos sensores via protocolo I2C e SPI, além de descrever a arquitetura de software baseada em lógica de interrupções e tarefas de baixo consumo de energia. Os resultados alcançados pelos autores validam a precisão métrica do dispositivo no sensoriamento térmico, de umidade, oxigenação sanguínea e frequência cardíaca, o que fundamenta e justifica a viabilidade técnica de implementação de sistemas embarcados vestíveis compactos com processamento local eficiente, restrições de consumo energético e alta estabilidade prática.

Al-Fuqaha et al. (2015) apresentam uma revisão sobre a Internet das Coisas, com foco nas tecnologias habilitadoras, protocolos de comunicação e arquiteturas utilizadas em sistemas conectados. O artigo discute elementos como sensores inteligentes, comunicação sem fio, protocolos de aplicação e integração entre dispositivos. Dessa forma, o trabalho contribui de forma significativa para a compreensão das ferramentas que iremos utilizar para construir o SafeTime.

Artigos de Aplicação

De Quadros, Lazzaretti e Schneider (2018) propuseram um sistema de detecção de quedas utilizando um dispositivo vestível no pulso. O trabalho combina decomposição de movimento e técnicas de aprendizado de máquina para identificar quedas a partir dos dados de sensores inerciais. Assim, o artigo fundamenta o uso de acelerômetro ou similar no SafeTime, ao destacar sua aplicação em funções como reconhecimento de movimento, contador de passos, e no caso do estudo citado, detecção simplificada de quedas.

O estudo feito por Thatte et al. (2012) apresenta o KNOWME, uma rede corporal multimodal voltada ao monitoramento de atividade física. O sistema integra sensores corporais, dispositivo móvel e algoritmos de classificação para acompanhar sinais fisiológicos e padrões de atividade. Um dos focos do trabalho é a eficiência energética, buscando reduzir consumo sem comprometer a qualidade da coleta de dados. Dessa forma, o trabalho se relaciona ao nosso no que tange o tratamento de monitoramento de atividade física em um sistema vestível embarcado.

Vuković et al. (2018) apresentam um sistema de rastreamento baseado em smartwatch voltado a pessoas com necessidades complexas de comunicação. O trabalho explora recursos de localização e comunicação do dispositivo para permitir que pais ou cuidadores acompanhem a posição do usuário e identifiquem movimentos ou rotas irregulares. Assim, o artigo se aproxima diretamente da proposta do SafeTime, pois trata o smartwatch como uma tecnologia assistiva voltada à segurança, localização e acompanhamento do usuário.

Casilari e Jiménez (2015) propuzeram um sistema de detecção automática de quedas baseado no uso combinado de um smartphone e um smartwatch. A arquitetura utiliza os sensores embarcados dos dois dispositivos, como acelerômetro e giroscópio, para acompanhar e analisar continuamente os movimentos do usuário. Assim, o artigo contribui para o SafeTime ao demonstrar uma aplicação real em que um smartwatch atua como parte de um sistema embarcado de monitoramento e resposta a eventos de risco.

5 - Comparativo com produtos e projetos similares

Para o comparativo, foram escolhidos smartwatches e projetos abertos que têm alguma relação com a proposta do SafeTime. Alguns são mais próximos por usarem ESP32, enquanto outros são úteis como referência de arquitetura, baixo consumo, interface, Bluetooth e organização de firmware.

O produto escolhido para reprodução é o LilyGO T-Watch-2020, usado como base conceitual do SafeTime. Os outros cinco projetos entram como comparação: ESP32 Smartwatch, ZSWatch, Watchy, Open-SmartWatch e PineTime com InfiniTime.

5.1 Tabela comparativa de especificações e características

Análise comparativa

O SafeTime / T-Watch-2020 é o mais próximo da proposta do grupo porque já usa ESP32 e possui módulos que aparecem no nosso projeto, como tela, acelerômetro, Bluetooth/Wi-Fi e gerenciamento de energia. Ele também é mais fácil de justificar na disciplina, já que pode ser programado com ESP-IDF e FreeRTOS.

O ESP32 Smartwatch e o Open-SmartWatch são as comparações mais parecidas do ponto de vista de reprodução, pois também usam ESP32 e têm uma proposta aberta. O primeiro é mais simples e voltado a notificações/controle de mídia; o segundo é mais organizado como plataforma, com sistema próprio, apps e uma versão com GPS.

O Watchy é uma boa referência de baixo consumo, mas seu foco é diferente. Ele usa tela e-paper e botões, então serve mais para pensar em autonomia do que para copiar a experiência de um relógio com tela colorida e alertas mais dinâmicos.

O ZSWatch e o PineTime/InfiniTime são mais maduros em firmware e integração com celular, mas usam microcontroladores Nordic em vez de ESP32. Mesmo assim, eles ajudam a comparar escolhas de arquitetura, Bluetooth LE, organização de aplicativos e consumo de energia.

Referências tecnológicas usadas no comparativo

• Documentação do LilyGO T-Watch
• Repositório LilyGO TTGO_TWatch_Library
• Bellafaire/ESP32-Smart-Watch
• ZSWatch/ZSWatch
• sqfmi/Watchy
• Documentação do Watchy
• Open-SmartWatch OS
• Open-SmartWatch Light Edition
• Open-SmartWatch GPS Edition
• PineTime - PINE64
• InfiniTime

Referências Bibliográficas

SENEVIRATNE, Suranga; HU, Yining; NGUYEN, Tham; LAN, Guohao; KHALIFA, Sara; THILAKARATHNA, Kanchana; HASSAN, Mahbub; SENEVIRATNE, Aruna. A Survey of Wearable Devices and Challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials, v. 19, n. 4, p. 2573–2620, 2017.

BISWAS, Dwaipayan; SIMÕES-CAPELA, Neide; VAN HOOF, Chris; VAN HELLEPUTTE, Nick. Heart Rate Estimation From Wrist-Worn Photoplethysmography: A Review. IEEE Sensors Journal, v. 19, n. 16, p. 6560–6570, 15 ago. 2019.

DE QUADROS, T.; LAZZARETTI, A. E.; SCHNEIDER, F. K. A Movement Decomposition and Machine Learning-Based Fall Detection System Using Wrist Wearable Device. IEEE Sensors Journal, v. 18, n. 12, p. 5082–5089, 15 jun. 2018.

THATTE, Gautam; LI, Ming; LEE, Sangwon; EMKEN, B. Adar; NARAYANAN, Shrikanth S.; MITRA, Urbashi; SPRUIJT-METZ, Donna; ANNAVARAM, Murali. KNOWME: An Energy-Efficient Multimodal Body Area Network for Physical Activity Monitoring. ACM Transactions on Embedded Computing Systems, v. 11, n. S2, artigo 48, p. 1–24, 2012. DOI: 10.1145/2331147.2331158.

VUKOVIĆ, Marin; CAR, Željka; IVŠAC PAVLISA, Jasmina; MANDIĆ, Lidija. Smartwatch as an Assistive Technology. International Journal of E-Health and Medical Communications, v. 9, n. 1, p. 23–34, jan. 2018.

CASILARI, E.; OVIEDO-JIMÉNEZ, M. A. Automatic Fall Detection System Based on the Combined Use of a Smartphone and a Smartwatch. PLOS ONE, v. 10, n. 11, p. e0140929, 11 nov. 2015.

GONG, Mingtian; LIU, Minghua. Design of an STM32-Based Smart Health Monitoring Watch. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRICAL, AUTOMATION AND COMPUTER ENGINEERING (ICEACE), 3., 2025, Changchun. Proceedings [...]. IEEE, 2025. p. 53–57. DOI: 10.1109/ICEACE67491.2025.11439517.

AL-FUQAHA, Ala; GUIZANI, Mohsen; MOHAMMADI, Mehdi; ALEDHARI, Mohammed; AYYASH, Moussa. Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications. IEEE Communications Surveys & Tutorials, v. 17, n. 4, p. 2347–2376, 2015. DOI: 10.1109/COMST.2015.2444095.