NStrength IoT
Proyectos
(07/11)
Hardware & Firmware
Descripción & Contexto
Una pulsera con ESP32 que mide tu pulso y te dice el momento exacto para tu siguiente serie en el gym.
Diseñé y programé NStrength, un prototipo de pulsera biométrica para entrenamientos de fuerza. La idea era simple: en vez de descansar con un cronómetro fijo, la pulsera mide cuánto se recuperó tu corazón respecto a tu pulso en reposo y calcula el descanso real que necesitas.
Características Clave
-
Lectura Biométrica en Tiempo Real
Sensor óptico integrado de pulso cardíaco para monitoreo del deportista.
-
Algoritmo de Recuperación Dinámico
Cálculo de ventana óptima de hipertrofia basado en zonas de frecuencia cardíaca.
-
Visualización en Pantalla
Interfaz compacta en pantalla OLED de baja potencia para visualizar datos en tiempo real.
-
Portabilidad Completa
Circuito alimentado por batería LiPo integrada con módulo de carga TP4056.
Galería de Capturas
Arquitectura del Sistema
El firmware se implementó de forma estructurada en C++ utilizando la plataforma Arduino en VS Code. La arquitectura del sistema está organizada en torno a tareas concurrentes o bucles no bloqueantes (usando temporizadores millis() para multitarea cooperativa) que gestionan simultáneamente la lectura analógica de sensores, la actualización visual en la pantalla OLED y la gestión del consumo energético del microcontrolador ESP32.
Retos Técnicos & Soluciones
El principal escollo consistió en el filtrado del ruido de la señal analógica del sensor de pulso durante el movimiento físico del usuario. Desarrollé e implementé algoritmos de media móvil y filtros de paso bajo por software en C++ para suavizar la curva de datos y evitar la detección de falsos picos cardíacos, obteniendo lecturas consistentes incluso bajo condiciones de sudoración y vibración leve.
Stack Tecnológico
- C++
- ESP32
- Hardware
Ficha Técnica
- Rol
- Arquitectura, Diseño y Desarrollo
- Tipo
- Hardware & Firmware
- Impacto & Resultados
- Logré fabricar un prototipo 100% funcional capaz de determinar el momento de inicio de la siguiente serie de ejercicio con un margen de precisión de frecuencia cardíaca superior al 93%, reduciendo la fatiga residual innecesaria del atleta.
- Aprendizajes
- Con este proyecto me metí de lleno en el mundo del hardware y el firmware IoT, y pude juntar dos cosas que me gustan: la electrónica y los algoritmos aplicados al entrenamiento. <div