O shape que mede a própria manobra.

Duas famílias de fitas de tecido condutivo cruzam uma folha inteira de Velostat, um polietileno com carbono cuja resistência cai com a pressão. Cada cruzamento é uma célula analógica de 0 a 255. Tecido, não cobre: o shape enverga, e fita de cobre trinca no primeiro ollie. As bordas presas com Kapton, o centro livre para comprimir. Nenhuma solda na área de pisada — a conexão dobra para a lateral do shape, perto dos trucks.

A grade 8×8 do protótipo veio de um demo em handboard. Medindo 13 365 quadros de contato real no replay, o pé varre 48 cm de comprimento por 5 de largura: ele desliza ao longo do shape, do pop ao catch, não de rail a rail. A proposta medida é 40×10 células de 2 cm sobre o deck inteiro de 80,1 × 20,5 cm — uma sola ocupa 20 células e o flick cruza de 15 a 25. Custa 8,1 ms de varredura e o segundo núcleo. Está proposto com número; não está decidido.

O ESP32 tem dois núcleos a 240 MHz e o firmware os usa como dois departamentos. No núcleo 0, a IMU lê a 200 Hz (±16 g, ±2 000 °/s, filtro de 42 Hz contra a vibração do asfalto), o Madgwick funde acelerômetro e giroscópio num quaternion, e a matriz é varrida a 60 Hz por dois multiplexadores de 16 canais. No núcleo 1, tudo vira um struct de 114 bytes com número de sequência e timestamp e sai por UDP em broadcast. Por quadro de 5 ms o trabalho leva 1,66 ms: sobram 66 %.

A IMU fica no centro geométrico do shape, e isso entra na conta: a 15 cm do centro, um kickflip de 1 200 °/s soma 6,71 g de termo centrípeto à leitura; no centro, zero. É a escolha que torna o sinal interpretável.

MQTT roda sobre TCP, e TCP garante entrega: quando um pacote se perde, ele pausa tudo e reenvia o antigo. Para telemetria cinemática isso é veneno — o dado do milissegundo 15 chegando no 300 destrói a física. O AXIS fala UDP a partir de uma rede Wi-Fi que ele mesmo cria, sem roteador, sem internet e sem pareamento: o mesmo protocolo dos jogos multiplayer. Oito bytes de cabeçalho, nenhuma retransmissão, latência abaixo de 5 ms. O número de sequência de um byte denuncia o que se perdeu; ninguém espera por ele.

Um evento começa em 3 g e se confirma em 6 g. A partir daí, 1,74 s de aceleração a 50 Hz (decimada de 200) entram numa rede neural por eixo com 87 entradas, 28 neurônios ocultos e 9 saídas — as manobras de chão da fase 1 — baseada em Corrêa, Lima, Russomano e Santos (2017). Com 70 % de confiança, o shape emite o evento: nome da manobra, altura de pico, g do landing, tempo no ar. A classificação acontece no microcontrolador, antes de qualquer nuvem.

Um instante do Footprint Map, pé dianteiro à esquerda e traseiro à direita. O pop é um pico súbito no tail; o catch é a pressão migrando para o centro e o nose; o landing é a distribuição simétrica com o pico de g no acelerômetro no mesmo instante; a posição em repouso diz se o skatista é regular ou goofy.

Na sessão, o fluxo é ao vivo: shape → celular ou Gappin Node, sem passar pela internet. O ESP32 grava uma cópia na própria flash para sincronizar depois se a rede falhar. Fim da sessão, o lote sobe em FlatBuffers e vira um arquivo Parquet por sessão: dez minutos a 200 Hz e 60 Hz são 7,58 MB brutos e cerca de 450 KB colunares, 94 % a menos, consultáveis em SQL. O painel recebe um resumo em JSON, nunca o bruto.

Cada manobra vira um registro W5H: quem, o quê, onde, quando e como — o how é o tensor biomecânico, e no lugar do why entra o WOW, o impacto medido. Sobre esse fluxo de eventos com carimbo de tempo, o painel do Gappin não desenha uma tela: desenha seis projeções do mesmo dado. O tempo é o eixo primário e a cor codifica dado — a polaridade do estilo, de suave a agressivo, vai de ciano a magenta em toda a interface; o WOW, de 0 a 100 com meia-vida, dá a intensidade.

Por baixo, 55 mil entidades em SQLite (skatistas, vídeos, marcas, músicas) num grafo tipado, o receptor UDP em Rust dentro do Tauri, e o React lendo o ring buffer a 20 Hz.