Wie man einen intelligenten Schreibtisch-Beleuchtungsstimmungs-Synchronisator baut

Erstellen Sie ein intelligentes Schreibtischbeleuchtungssystem, das sich an Ihre Stimmung und Aktivitäten anpasst. Dieses Projekt kombiniert Hardware und Software, um personalisierte Beleuchtungserlebnisse zu liefern, die die Produktivität steigern und die perfekte Atmosphäre für jede Aufgabe oder Emotion schaffen.

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Einfache Zusammenfassung

Bauen Sie ein intelligentes Schreibtischbeleuchtungssystem, das sich an Ihre Stimmung und Aktivitäten anpasst und so die Produktivität und Atmosphäre in Ihrem Arbeitsbereich verbessert.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Entwicklung eines intelligenten Beleuchtungssystems, das auf die Stimmung und Aktivitäten des Benutzers reagiert
Verbesserung der Arbeitsplatzproduktivität durch intelligente Beleuchtung
Bereitstellung eines anpassbaren und benutzerfreundlichen Beleuchtungserlebnisses

Zielgruppe:

Berufstätige, die von zu Hause aus arbeiten
Studenten
Alle, die an Smart-Home-Technologie interessiert sind

Schlüsselmerkmale:

Stimmungserkennung über Benutzereingabe oder Anbindung an Wearable-Geräte
Aktivitätserkennung (z.B. Arbeiten, Entspannen, Lesen)
Anpassbare Beleuchtungsvoreinstellungen für verschiedene Stimmungen und Aktivitäten
Sprachsteuerungsintegration
Mobile App für Fernsteuerung und Anpassung
Erfassung und Optimierung der Energieeffizienz

Benutzerflüsse

Stimmungsbasierte Beleuchtungsanpassung:
- Benutzer öffnet die mobile App
- Wählt die aktuelle Stimmung aus oder lässt die automatische Erkennung zu
- System passt die Beleuchtung an die Stimmung an
- Benutzer kann die Einstellungen bei Bedarf verfeinern
Aktivitätsbasierte Beleuchtungsvoreinstellung:
- Benutzer startet eine bestimmte Aktivität (z.B. Lesen)
- System erkennt die Aktivität oder der Benutzer wählt sie manuell aus
- Die Beleuchtung wird an die optimalen Einstellungen für die Aktivität angepasst
- Benutzer kann benutzerdefinierte Voreinstellungen für die zukünftige Verwendung speichern
Sprachsteuerungsinteraktion:
- Benutzer gibt einen Sprachbefehl ein (z.B. "Stelle die Beleuchtung für Entspannung ein")
- System verarbeitet den Befehl und passt die Beleuchtung entsprechend an
- Benutzer erhält eine mündliche Bestätigung der Änderung

Technische Spezifikationen

Hardware: Benutzerdefinierte PCB mit Mikrocontroller (z.B. ESP32), LED-Streifen, Sensoren
Firmware: C++ mit Arduino-Framework
Mobile App: React Native für plattformübergreifende Entwicklung
Backend: Node.js mit Express.js
Datenbank: MongoDB für Benutzereinstellungen und Beleuchtungsszenen
APIs: RESTful-API für Kommunikation mit der mobilen App
Integrationen: IFTTT für breitere Smart-Home-Konnektivität
Machine Learning: TensorFlow Lite für Aktivitätserkennung (optional)

API-Endpunkte

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/lighting/presets
POST /api/lighting/presets
PUT /api/lighting/current
GET /api/user/preferences
PUT /api/user/preferences
POST /api/activities/detect

Datenbankschema

Benutzer:

id: ObjectId
email: String
password: String (gehashed)
preferences: Object

Beleuchtungsvoreinstellungen:

id: ObjectId
userId: ObjectId
name: String
settings: Object

Aktivitätsprotokolle:

id: ObjectId
userId: ObjectId
Aktivität: String
Zeitstempel: Date
verwendete Beleuchtung: Object

Dateistruktur

smart-desk-lighting/
├── firmware/
│   ├── src/
│   │   ├── main.cpp
│   │   ├── lighting.h
│   │   ├── sensors.h
│   │   └── wifi_manager.h
│   └── platformio.ini
├── mobile-app/
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   ├── screens/
│   │   ├── services/
│   │   └── App.js
│   └── package.json
├── backend/
│   ├── src/
│   │   ├── routes/
│   │   ├── models/
│   │   ├── controllers/
│   │   └── app.js
│   └── package.json
├── ml-models/
│   └── activity_recognition.tflite
└── README.md

Implementierungsplan

Hardwareentwicklung (2 Wochen)
- Entwerfen und Prototyp der benutzerdefinierten PCB
- Integrieren von Mikrocontroller und Sensoren
- Testen der grundlegenden Beleuchtungssteuerung
Firmware-Entwicklung (3 Wochen)
- Implementierung der Kernfunktionen zur Beleuchtungssteuerung
- Entwicklung von WLAN-Konnektivität und API-Kommunikation
- Erstellung grundlegender Algorithmen für Stimmungs- und Aktivitätserkennung
Mobile App-Entwicklung (4 Wochen)
- Gestaltung der Benutzeroberfläche und des Benutzererlebnisses
- Implementierung der Benutzerauthentifizierung und Profilverwaltung
- Entwicklung der Beleuchtungssteuerungsoberfläche und Verwaltung von Voreinstellungen
Backend-Entwicklung (3 Wochen)
- Einrichten des Node.js-Servers und der MongoDB-Datenbank
- Implementierung der RESTful-API für mobile App- und Gerätekommunikation
- Entwicklung von Benutzerverwaltung und Präferenzenspeicherung
Integration und Tests (2 Wochen)
- Integration aller Komponenten (Hardware, Firmware, App, Backend)
- Durchführen umfangreicher Tests aller Funktionen
- Sicherheitsüberprüfung und Leistungsoptimierung
Integration des Maschinenlernens (optional, 2 Wochen)
- Training des Aktivitätserkennungsmodells
- Implementierung des Modells in der Firmware und Genauigkeitstests
Abschließende Tests und Verfeinerung (1 Woche)
- Durchführung von Nutzerakzeptanztests
- Adressieren von Feedback und Fehlerbehebung
- Vorbereitung für die Produktionsfreigabe

Bereitstellungsstrategie

Hardwareproduktion:
- Finalisieren Sie das PCB-Design und bestellen Sie eine kleine Charge für Tests
- Bauen und überprüfen Sie die Geräte auf Qualität
Firmware-Bereitstellung:
- Richten Sie ein OTA (Over-The-Air)-Updatesystem ein
- Deployen Sie die erste Firmware auf die Geräte
Mobile App-Veröffentlichung:
- Reichen Sie sie im App Store und im Google Play Store ein
- Planen Sie eine etappenweise Einführung, um die Belastung zu managen und Feedback zu sammeln
Backend-Bereitstellung:
- Richten Sie die Cloud-Infrastruktur ein (z.B. AWS, Google Cloud)
- Bereitstellen Sie Backend-Dienste mit Containerisierung (Docker)
- Implementieren Sie eine CI/CD-Pipeline für automatisiertes Testen und Bereitstellung
Datenbank:
- Richten Sie MongoDB Atlas als skalierbare, verwaltete Datenbanklösung ein
Überwachung und Wartung:
- Implementieren Sie Protokollierung und Überwachung (z.B. ELK-Stack, Prometheus)
- Richten Sie automatisierte Warnungen für kritische Probleme ein
- Planen Sie einen regelmäßigen Wartungs- und Updateplan

Designbegründung

Der Smart Desk Lighting Mood Synchronizer wurde mit einer modularen Architektur entworfen, um eine einfache Erweiterung und Wartung zu ermöglichen. Die Wahl des ESP32 für die Hardware bietet ein gutes Gleichgewicht zwischen Rechenleistung und Konnektivitätsoptionen. React Native wird für die mobile App verwendet, um Plattformkompatibilität sicherzustellen und die Entwicklungszeit zu verkürzen. Das Node.js-Backend mit MongoDB bietet Flexibilität und Skalierbarkeit für die Handhabung von Benutzerdaten und Gerätekommunikation. Die optionale Maschinenlernkomponente ermöglicht eine genauere Aktivitätserkennung und verbessert so das Nutzererlebnis. Insgesamt konzentriert sich dieses Design darauf, ein reaktionsschnelles, benutzerfreundliches System zu schaffen, das sich nahtlos in bestehende Smart-Home-Setups integrieren lässt und dabei Datenschutz und Energieeffizienz priorisiert.