Esta misión era obligatoria pero su función era decidida por cada equipo y debía estar basada en la temática de un problema ambiental. Esta misión formó parte de la segunda entrega del certamen.
Nosotros trabajamos sobre la medición de las partículas contaminantes emitidas por las pastillas de los frenos de los autos. Estas partículas se llaman partículas de 2.5 micras ya que tienen el tamaño de su nombre y son unas partículas muy pequeñas y contaminantes. Para tener una referencia de su tamaño, podemos pensar en que un pelo tiene un grosor de 50 micras, es decir que estas partículas son 20 veces más pequeñas y es por eso que no podemos verlas.
Todos sabemos que las fábricas y los motores de los autos generan emisiones de carbono que contaminan el aire. Pero, aunque en general, no se toma en cuenta y no es muy conocido,
la contaminación producida por las pastillas de freno también tiene un gran impacto en nuestra salud.
Puede sonar extraño al principio, pero es un hecho. Esta contaminación poco a poco empeora nuestra calidad de vida, pero, ¿Cómo? Para frenar, los frenos utilizan la fricción. Esta
erosión que se produce, hace que se expulsen partículas de 2.5 micras. Éstas partículas afectan principalmente a las personas con enfermedades respiratorias, a los niños y a la
gente muy adulta.
Que estas partículas no puedan ser observadas debido a su tan pequeño tamaño, no significa que sean menos contaminantes. Son mucho más contaminantes que partículas más grandes
como las PM 10 ya que, al ser tan pequeñas, son muy livianas y esto hace que permanezcan durante mucho tiempo en el aire facilitando la prolongación de sus efectos y pueden ser
trasladadas fácilmente por el viento a grandes distancias. Cuando éstas entran a nuestros pulmones, los alveolos no puedan expulsarlas, debido a su tamaño, y en consecuencia se
pegotean y generan enfermedades inflamatorias en los pulmones.
Aunque no nos demos cuenta, todo el tiempo estamos respirando aire contaminado por las partículas de 2.5 micras y eso lentamente empeora nuestra salud.
Investigando, también encontramos un cuadro que nos indica cuan contaminado está el aire del lugar según la cantidad de prtículas de 2.5 micras que midamos:
Como no hay mucha información al respecto, decidimos tomar esta problemática para nuestro proyecto, de la cual nos enteramos por el profesor Mariano Ferrero
(profe de geografía de nuestro colegio).
Nuestra idea para llevar a cabo esta misión refiere de 3 elementos:
¿Por qué todos estos sensores? Con este diagrama es muy entendible:
Para llevar a cabo la misión la dividimos en 2 partes: sensores, de los que se encargaron Ivo y Giuliana y cámara de la que se encargaron Agustín y Josefina.
Iniciamos la misión secundaria programando en arduino
los sensores de monóxido de carbono y polvo Sharp.
Para esto usamos la librería del sensor MQ7 y el código
de Debashis Das en CircuitDigest para guiarnos y poder
imprimir correctamente los datos. No presentamos mayores
dificultades en este proceso. También programamos otro
sensor de polvo en Arduino (SAMYOUNGDS501A), pero lo
descartamos inmediatamente al ser difícil de usar.
El paso de código de arduino a ESP 32 conllevó muchas
dificultades. Programamos desde 0 buscando entender las
ecuaciones en los códigos anteriormente mencionados.
Definimos la medición de cada valor en la misión primaria
y secundaria (C° para temperatura, Mb para presión, %HR
para humedad, metros para altitud, PPM para el Sharp y
MQ7). Una vez comprendimos los cálculos, refinamos un
código en ESP 32 con ayuda del tutor.
Logramos programar la cámara (RaspiCam) usando una Pi 3,
permitiendo que saque fotos, de poco peso, cada 2 segundos
y que se almacenen en su memoria de forma automática
(solo dándole energía). Esto fue muy útil ya que lo
necesitábamos para relacionar la cantidad de vehiculos con
la presencia de monóxido de carbono y partículas de 2,5
micras. Las fotos almacenadas tendrán por nombre datos como:
Año, Día, Mes, Hora, Minuto, Segundo y Milisegundo.
La cámara, dentro del satélite es alimentada por una
pequeña placa verde de la misma marca de la cámara y lo
que hicimos para poder obtener las fotos que saca fue
conectarla a un Hotspot.
Para programarla, utilizamos una mini pc, conectada a
una televisión. Aprendimos a utilizar comandos de la
terminal y a usar comandos básicos de Phyton para que
saqué las imágenes en los lapsos establecidos.
Para probar su funcionamiento, la dejamos funcionar mientras nosotros trabajábamos en otras cosas del proyecto:
Las fotos que saca tienen un particular y característico "filtro morado" provocado por los rayos UV. Esto se pueden evitar comprando filtros especiales, pero decidimos mantenerlo así ya que no representaba una molestia en nuestra misión, las forografías siguen teniendo una buena calidad y se pueden divisar perfectamente los detalles.
Por otro lado, agregamos la estación terrena como otro eje de la misión secundaria. Ivo fue quien se encargó de desarrollarla. Esto lo hizo utilizando el código del colegio Salesiano Villada al cual decidimos hacerle cambios estéticos y adaptarlo a nuestra misión. Esta estación terrena recibe los datos tomados por el satélite y grafica los valores obtenidos de cada variable. Además genera un excel con los datos medidos los cuales para guardarlos usamos CoolTerm.
Finalmente, agregamos al código la misión primaria para tener dos circuitos completos: uno donde los datos de la misión primaria y secundaria juntos se manden por LoRa a la estación terrena y otro donde las fotos se almacenen en la memoria de la Pi Zero W. Con esto completaríamos ambas misiones del Cansat, restando unas pequeñas revisiones para realizar. Para mostar todo esto, realizamos este video para la segunda entrega del certamen: