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

📋 Tabla de Contenidos

Descripción del Proyecto
Características Principales
Arquitectura del Sistema
Documentación Técnica
Autores

🎯 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

✨ 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

Adquisición: Sensor MQ-3 detecta alcohol → Cambio de resistencia → Divisor de voltaje
Digitalización: ADC de Arduino convierte voltaje analógico (Pin A0) → Valor digital 0-1023
Procesamiento: Autocalibración + Filtrado + Mapeo → Nivel 1-3
Transmisión: Bluetooth HC-05 envía nivel a app cada 1 segundo
Visualización: App actualiza semáforo y gráfica en tiempo real
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

Conectar Arduino UNO al PC vía USB
Desconectar el módulo Bluetooth HC-05 temporalmente (conflicto con puerto serial durante carga)
Click en botón "Subir" (flecha derecha) en Arduino IDE
Esperar mensaje: "Subida completada"
Reconectar el módulo Bluetooth HC-05

2.1 Verificar Funcionamiento

Al encender el Arduino, deberías ver:

Animación tipo "Knight Rider" en los LEDs (barrido izquierda-derecha)
Flash completo de todos los LEDs
Primer LED verde queda encendido permanentemente (heartbeat)
LED integrado Pin 13 parpadea brevemente

Paso 3: Instalación de la Aplicación Móvil

Opción A: Instalar APK Pre-compilada (Recomendado)

Descargar la última versión desde Releases
En el smartphone Android, habilitar instalación de fuentes desconocidas:
```
Configuración > Seguridad > Fuentes desconocidas > Activar
```
Abrir el archivo BART_v1.0.0.apk descargado
Seguir las instrucciones de instalación
Aceptar permisos de Bluetooth cuando la app lo solicite

Opción B: Compilar desde Código Fuente (Desarrolladores)

Acceder a MIT App Inventor
Iniciar sesión con cuenta de Google
Ir a Proyectos > Importar proyecto (.aia) desde mi computadora
Seleccionar el archivo BART_App.aia del repositorio
Una vez importado, ir a Generar > Android App (.apk)
Descargar el APK generado e instalar en el dispositivo

🚀 Uso del Sistema

Encendido y Calibración Inicial

Conectar el pack de pilas AA al Arduino (o conectar vía USB)
Esperar 30 segundos para precalentamiento del sensor MQ-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
Confirmación visual: Flash completo de LEDs + LED verde permanente

Conexión Bluetooth

En el smartphone:
- Ir a Configuración > Bluetooth > Emparejar nuevo dispositivo
- Buscar dispositivo "HC-05" o "BART-BT"
- Emparejar usando PIN: 1234 o 0000
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

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)
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
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
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
Detener medición:
- Presionar botón "Detener" en la app
- Los LEDs se apagarán excepto el primero (heartbeat)

Consultar Historial

En la app, ir a la sección "Historial"
Ver lista de mediciones previas con:
- Fecha y hora de la prueba
- Nivel detectado (1-3)
- Clasificación (Sobrio/Precaución/Riesgo)
Calcular promedio de mediciones con botón "Calcular Promedio"
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

// 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)

👥 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.

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