Avaliação da Latência em Sistemas de Monitoramento Veicular Embarcado com Aprendizado de Máquina - Machado, Hilton; Andrade, Matheus; Medeiros, Thaís; Silva, Marianne; Silva, Ivanovitch (Anais do Workshop de Testes e Tolerância a Falhas (WTF), 2025)
O avanço das tecnologias automotivas e a popularização dos dispositivos OBD-II (On-Board Diagnostics) têm viabilizado a coleta de dados veiculares em tempo real, favorecendo aplicações em diagnóstico e análise de desempenho. Apesar da padronização do protocolo OBD-II, a forma como ele é implementado em diferentes hardwares e veículos pode impactar significativamente a latência na comunicação com a Unidade de Controle Eletrônico (ECU). Este trabalho investiga a influência dessas variabilidades sobre a eficiência da coleta de dados e o desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina embarcado em um aplicativo móvel. Por meio de um estudo de caso com múltiplos modelos de veículos e dispositivos de coleta, foram analisados os tempos de resposta das ECUs e os tempos de execução dos algoritmos embarcados, considerando diferentes contextos de operação. Os resultados demonstram que o desempenho do sistema é sensível às características do veículo e do hardware de interface, evidenciando a necessidade de ajustes nos parâmetros de aquisição para garantir a confiabilidade e a precisão dos dados processados em tempo real. As análises contribuem para o aprimoramento de soluções embarcadas voltadas à mobilidade inteligente e ao monitoramento veicular.