| Título: | ElmEsp : desenvolvimento de uma solução modular para diagnóstico automotivo com ESP32 e ELM327 |
| Autor(es): | Arruda, Matheus Soares
Frauzino, Mateus Caltabiano Neves |
| Orientador(es): | Sampaio, Renato Coral |
| Assunto: | Manutenção preditiva
Veículos |
| Data de apresentação: | 21-Jul-2025 |
| Data de publicação: | 27-Nov-2025 |
| Referência: | ARRUDA, Matheus Soares; FRAUZINO, Mateus Caltabiano Neves. ElmEsp: desenvolvimento de uma solução modular para diagnóstico automotivo com ESP32 e ELM327. 2025. 73 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta uma prova de conceito de um sistema integrado para diagnóstico veicular remoto, com foco na automação da leitura e interpretação de códigos de falha (DTCs). A proposta consiste no uso de um microcontrolador ESP32, conectado via Bluetooth ao módulo ELM327, como ponte entre a ECU do veículo e uma aplicação intermediária responsável por registrar os dados em uma base relacional. O sistema visa
transformar os dados brutos extraídos da ECU em informações úteis e acionáveis para oficinas mecânicas, com potencial de integração a sistemas de gestão (ERPs) e suporte à decisão técnica. A solução desenvolvida também serve como base para futuras aplicações em manutenção preditiva, enriquecimento de bases para inteligência artificial e desenvolvimento de painéis analíticos. Os testes realizados com veículos reais permitiram validar a viabilidade técnica do fluxo de ponta a ponta, demonstrando a aplicabilidade prática
do sistema em ambientes profissionais. |
| Abstract: | This paper presents a proof of concept for an integrated system for remote vehicle diagnostics, with a focus on automating the reading and interpretation of fault codes (DTCs). The proposal consists of using an ESP32 microcontroller, connected via Bluetooth to the ELM327 module, as a bridge between the vehicle’s ECU and an intermediate application responsible for recording the data in a relational database. The system aims to transform the raw data extracted from the ECU into useful, actionable information for mechanical
workshops, with the potential for integration into management systems (ERPs) and technical decision support. The solution developed also serves as a basis for future applications in predictive maintenance, enrichment of bases for artificial intelligence and development of analytical panels. The tests carried out on real vehicles made it possible to validate the technical feasibility of the end-to-end flow, demonstrating the practical applicability of the system in professional environments. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2025. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia de Software
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