🌡️ Projeto IoT – Monitoramento Ambiental com ESP32, DHT22 e ThingSpeak

📌 Descrição do Projeto

Este projeto tem como objetivo criar uma solução de monitoramento ambiental utilizando a placa ESP32, o sensor DHT22 para captar temperatura e umidade, e LEDs para indicar situações de alerta. Os dados são enviados para a plataforma ThingSpeak, onde podem ser visualizados em tempo real através de um dashboard.

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⚙️ Componentes Utilizados

• ESP32 DevKit V1
• Sensor DHT22
• LED Vermelho (alerta)
• LED Verde (ambiente estável)
• Plataforma ThingSpeak
• Conexão Wi-Fi

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🚀 Fluxo de Funcionamento

1. O ESP32 inicializa e conecta-se à rede Wi-Fi.
2. O sensor DHT22 coleta dados de temperatura e umidade.
3. O ESP32 lê os dados e ativa:
   • LED vermelho caso os valores estejam fora da faixa segura (temp < 12°C ou > 35°C / umidade < 40% ou > 70%)
   • LED verde se os dados estiverem dentro dos limites aceitáveis.
4. Os dados (temperatura, umidade e velocidade do vento simulada) são enviados via HTTP para a plataforma ThingSpeak.
5. Na dashboard do ThingSpeak, os dados são visualizados graficamente em tempo real.

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📘 Instruções Didáticas (Configuração, Execução e Testes)

🛠️ Configuração

1. Hardware:

   • Conecte o DHT22 à porta D15.
   • Conecte LEDs:
     • LED vermelho no pino D13.
     • LED verde no pino D12.
   • Alimente o ESP32 com 3.3V e GND.

2. ThingSpeak:

   • Acesse: https://thingspeak.com
   • Crie um canal com 3 campos: Temperatura, Umidade e Velocidade do Vento.
   • Copie a sua Write API Key.

3. IDE / Simulador:

   • Use o Wokwi ou Arduino IDE com a biblioteca DHT.
   • Configure a conexão Wi-Fi no código.
   • Insira a API_KEY copiada do ThingSpeak.

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▶️ Execução

1. Faça o upload do código para o ESP32 (ou rode no simulador).
2. Aguarde a conexão Wi-Fi.
3. Veja os dados sendo enviados ao ThingSpeak a cada 15 segundos.
4. Observe os LEDs:
   • Verde: dados normais.
   • Vermelho: alerta de temperatura/umidade fora do padrão.

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🧪 Testes da Aplicação

• Temperatura: modifique manualmente (no simulador) ou aproxime calor/frio real para testar os limites de ativação dos LEDs.
• Umidade: simule valores baixos/altos para acionar o LED vermelho.
• Velocidade do vento: é gerada aleatoriamente para testes.

Valide os dados diretamente na dashboard do ThingSpeak.

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📊 Dashboard no ThingSpeak

A dashboard foi configurada com 3 gráficos:

• Temperatura (Field1)
• Umidade (Field2)
• Velocidade do Vento (Field3)

Atualização a cada 15 segundos, com visualização contínua dos dados.

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🧭 Passo a Passo Resumido

1. Monte o circuito com ESP32 + DHT22 + LEDs.
2. Configure canal no ThingSpeak.
3. Suba o código com Wi-Fi e API_KEY corretos.
4. Verifique os gráficos e LEDs em ação.

🔁 Fluxo Detalhado da Comunicação

Este projeto envolve um fluxo contínuo e automático de dados entre três componentes principais:

1. Sensor e Dispositivo (ESP32 + DHT22)

• O ESP32 conectado ao sensor DHT22 faz leituras periódicas de temperatura e umidade.
• Também é gerada uma simulação da velocidade do vento para enriquecer os dados.
• Com base nesses valores, o ESP32 aciona dois LEDs para indicar:
  • LED Verde: ambiente estável, dentro das faixas de temperatura e umidade consideradas seguras.
  • LED Vermelho: alerta para condições extremas (temperatura ou umidade fora da faixa segura).
• Esse dispositivo atua como um gateway local, realizando o pré-processamento dos dados.

2. Comunicação via Wi-Fi

• O ESP32 se conecta a uma rede Wi-Fi (neste projeto, rede “Wokwi-GUEST” para simulação).
• A cada 15 segundos, o ESP32 monta uma requisição HTTP do tipo GET contendo os dados coletados.
• Essa requisição é enviada para o serviço ThingSpeak usando uma URL com a chave API e os valores dos sensores.

3. Plataforma ThingSpeak (Nuvem)

• ThingSpeak recebe os dados via API REST.
• Os valores são armazenados em campos específicos (field1, field2, field3).
• O ThingSpeak disponibiliza um dashboard online que mostra os dados em tempo real, com gráficos que facilitam a visualização da evolução das condições ambientais.
• Essa plataforma funciona como um servidor na nuvem, armazenando dados históricos e permitindo monitoramento remoto.

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Resumo do Fluxo

Etapa	Atividade
1. Leitura	ESP32 lê temperatura e umidade com DHT22
2. Avaliação	Decisão sobre condição estável ou extrema (LEDs)
3. Envio	ESP32 envia dados para ThingSpeak via HTTP GET
4. Armazenamento	ThingSpeak recebe e armazena os dados
5. Visualização	Dados exibidos no dashboard para monitoramento remoto

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Essa arquitetura permite o monitoramento local (LEDs) e remoto (ThingSpeak) de forma integrada e contínua, facilitando a criação de soluções IoT eficientes, escaláveis e fáceis de replicar.

📽️ Vídeo de Apresentação

Assista ao vídeo demonstrando nossa solução completa para apoio comunitário durante enchentes e frio extremo:

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