DISPOSITIVO IoT PARA ANÁLISIS DE FALLAS
EN VEHÍCULOS
Leandro Arana, Nehuén Berón López, Sebastián Segura, Luis Seva,
Diego Alamon, Matías Lloret, Fabiana Flores, Leandro Tozzi
INTI Centro de Micro y Nanoelectrónica del Bicentenario
ltozzi@inti.gob.ar


Introducción
El control de una flota de vehículos resulta una
tarea compleja si no se cuenta con información
de calidad sobre la misma, puesto que pueden
ocurrir diversos inconvenientes, tales como
retraso de entregas, fallas mecánicas,
accidentes, entre otros.
Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things)
presenta una solución frente a esta
problemática mediante una electrónica de
aplicación específica que permite obtener
información del vehículo y enviarla a una
plataforma en la nube para su procesamiento y
análisis.

Objetivo
Desarrollar un dispositivo para análisis de fallas
en vehículos con capacidad para:
• Seguimiento y rastreo de flotas.
• Predicción de fallas en el vehículo.
• Obtención del perfil del conductor.
• Determinar causas de accidentes
viales.

Descripción
Para lograr el objetivo planteado, se proyectó
un dispositivo que sea capaz de abordar esos
distintos escenarios. El primer paso consistió
en diseñar un PCB (Printed Circuit Board) que
provea:
• Acceso a la computadora de a bordo
del vehículo por medio del protocolo
OBD-II.
• Módulo GPS.
• Acelerómetro.
• Conectividad GPRS.
• Conectividad Bluetooth.
• Tarjeta de memoria SD.
La arquitectura planteada se puede observar
en la figura I.

El conjunto de estos componentes provee la
capacidad de brindar servicios como:

I) Predicción de fallas
La compatibilidad con estándares OBD-II,
EOBD y JOBD permite obtener acceso a la
computadora de a bordo (ECU) del vehículo y
así poder contar con la información de más de
ochenta sensores y ciento noventa parámetros,
los cuales permiten predecir posibles fallas en
el vehículo.

















Figura 1: Arquitectura del sistema IoT

II) Rastreo
Al contar con un módulo GPS, es posible
determinar la ubicación del vehículo en todo
momento.
III) Obtención del perfil del conductor
Se puede determinar el perfil del conductor
midiendo la velocidad, la aceleración, RPM, el
consumo de combustible y otros parámetros.
Esto permite tener conocimiento sobre si un
conductor realiza mal su desempeño o si
cometió algún acto imprudente al volante.
IV) Determinar causas de accidentes
En caso de accidente, el acelerómetro detecta
un cambio brusco en la velocidad y el
dispositivo informa a la nube, a la vez que
guarda una copia de respaldo de la información
en la tarjeta SD integrada al mismo.
V) PCB
El PCB que se muestra en la figura 2, fue
diseñado mediante el software KiCad. Las
características del mismo se encuentran en la
tabla 1. Cuenta con 182 componentes,
incluyendo antenas para los módulos GPS,
GPRS y Bluetooth. El programa que controla el
sistema embebido, se realizó en lenguaje C
para un microcontrolador ARM Cortex-M4.
Cantidad de capas 4 (2 para señal y 2
para GND/PWR)
Tamaño 45 x 55 mm
(estándar PCIe-
104)
Material Standard Tg FR4
Mínimo espaciado 6 mils (0,15 mm)
E

Menor ancho de
pista
6 mils (0,15 mm)
Agujero de vía 16 mils (0,4 mm)
Corona de vía 25 mils (0,635 mm)
Tabla 1: Datos técnicos PCB

Figura 2: Imagen 3D del PCB

VI) Plataforma de conectividad en la nube
Se desarrolló una plataforma que sea capaz de
recibir, procesar e informar en tiempo real toda
la información proveniente del vehículo (como
se puede observar en la Figura 3). La misma
exhibe datos de interés para el usuario
(posición del vehículo, velocidad, RPM,
aceleración, historial de fallas, etc.) y facilita la
visualización del procesamiento mediante una
interface amigable para el usuario. Al tratarse
de una aplicación web es portable a distintas
plataformas (PC, teléfono móvil).

Figura 3: Front-End Plataforma Cloud

La comunicación entre el dispositivo y la nube,
es bidireccional y se establece por medio del
protocolo MQTT que es ampliamente utilizado
en aplicaciones IoT por su bajo consumo de
datos y su modelo publicar/subscribir que
aporta simpleza en la implementación.
La arquitectura de la nube consiste en tres
módulos, broker, back-end y front-end,
implementados mediante el lenguaje de
programación Node.js / Javascript.
El broker se encarga de recibir y enviar los
paquetes de datos de manera concurrente a la
flota de dispositivos.
El back-end se encarga de procesar toda la
información que generaron los dispositivos y
provee una interface REST API para que los
usuarios validados puedan acceder a sus datos
de manera segura.
Por otro lado, la interacción con el usuario corre
por parte del front-end implementado mediante
el framework Angular.js. El mismo es full
responsive, es decir, su apariencia se adapta al
dispositivo que se esté utilizando (PC, Tablet,
teléfono móvil), dicha arquitectura puede
observarse en la Figura 4.













Figura 4: Arquitectura de la plataforma en la nube

VII) Diseño industrial
Con el fin de poder cubrir una amplia gama de
los autos más vendidos en la Argentina, se
realizó un relevamiento de la ubicación del
conector OBD-II en treinta y cinco modelos de
vehículos. Luego se diseñó el gabinete (Figura
5) que se imprimió mediante una impresora 3D.


Figura 5: Imagen final del dispositivo

Resultados
Como primera aproximación, se fabricó un
prototipo funcional. Con el mismo se realizó una
prueba de campo en un vehículo, midiendo
parámetros de la ECU y obteniendo la geo
localización, para luego enviar el conjunto de datos
vía GPRS a un servidor, utilizando el protocolo
MQTT.
Desde el lado del servidor, se almacenaron estos
datos, y se logró obtener una representación en la
plataforma desarrollada de manera exitosa.
Conclusiones
La medición de los sensores internos del auto y su
posterior transmisión en tiempo real, permite
generar información valiosa sobre el estado y el
uso del vehículo.
Broker
Back-end
Front-end

En la siguiente etapa del proyecto se encuentra en
producción fabricar veinticinco prototipos más, y
realizar una prueba de campo con distintos
vehículos, a modo de lograr una comunicación
más óptima con la nube.