So erstellen Sie ein intelligentes Dachbodenbelüftungssystem für Ihr Smart Home
Erstellen Sie ein intelligentes Dachbodenbelüftungssystem, das Temperatur und Luftfeuchtigkeit automatisch reguliert. Dieses Projekt kombiniert IoT-Sensoren, Mikrocontroller und eine benutzerfreundliche Mobilapp, um Hausbesitzern eine präzise Kontrolle über ihre Dachbodenatmosphäre zu geben und so möglicherweise Energiekosten zu senken und feuchtigkeitsbedingte Probleme zu verhindern.
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Einfache Zusammenfassung
Ein intelligentes Dachbodenbelüftungssystem für das Smart Home, das den Luftstrom optimiert, Energiekosten senkt und ideale Temperatur- und Feuchtigkeitswerte in Ihrem Dachboden aufrechterhält.
Produktanforderungsdokument (PRD)
Ziele:
- Entwicklung eines intelligenten Dachbodenbelüftungssystems, das Lüfter auf der Grundlage von Temperatur- und Feuchtigkeitsmessungen automatisch steuert
- Erstellung einer benutzerfreundlichen Mobilapp für Überwachung und manuelle Steuerung
- Senkung der Energiekosten und Verhinderung feuchtigkeitsbedingter Probleme in Dachböden
Zielgruppe:
- Hausbesitzer, die an Energieeffizienz und Hausautomation interessiert sind
- DIY-Enthusiasten und Smart-Home-Bastler
Schlüsselmerkmale:
- Temperatur- und Feuchtigkeitssensorik
- Automatische Lüftersteuerung basierend auf Sensordaten
- Mobilapp für Überwachung und manuelle Steuerung
- Aufzeichnung und Analyse historischer Daten
- Warnungen bei extremen Bedingungen oder Systemstörungen
Benutzeranforderungen:
- Einfache Installation und Einrichtung
- Intuitive Mobilapp-Oberfläche
- Anpassbare Einstellungen für Belüftungsschwellenwerte
- Echtzeitüberwachung der Dachbodenzustände
- Möglichkeit zum manuellen Übersteuern der automatischen Steuerung
Benutzerflüsse
-
Systemeinrichtung:
- Benutzer installiert Hardwarekomponenten im Dachboden
- Benutzer lädt die Mobilapp herunter und erstellt ein Konto
- Die App führt den Benutzer durch den Verbindungsaufbau zum System und die Ersteinrichtung
-
Tägliche Überwachung:
- Benutzer öffnet die App, um die aktuellen Dachbodenbedingungen anzuzeigen
- Benutzer überprüft historische Daten und Energiesparpotenziale
- Benutzer passt Einstellungen nach Bedarf an
-
Warnungsbehandlung:
- Das System erkennt ungewöhnliche Bedingungen und sendet eine Push-Benachrichtigung
- Benutzer sieht Details zur Warnung in der App
- Benutzer ergreift die richtigen Maßnahmen (z.B. manuelles Aktivieren von Lüftern oder Planung von Wartungsarbeiten)
Technische Spezifikationen
Hardware:
- Mikrocontroller: ESP32 oder Raspberry Pi Zero W
- Sensoren: DHT22 (Temperatur/Luftfeuchtigkeit), optional Luftqualitätssensor
- Aktoren: Relaismodul zur Steuerung vorhandener Dachbodenlüfter
Software:
- Backend: Node.js mit Express.js
- Datenbank: MongoDB für Datenspeicherung
- Mobilapp: React Native für plattformübergreifende Entwicklung
- Kommunikation: MQTT für Echtzeitdatenübertragung
- Cloud-Plattform: AWS IoT Core für Gerätemanagement und Datenverarbeitung
API-Endpunkte
- POST /api/auth/register
- POST /api/auth/login
- GET /api/system/status
- POST /api/system/settings
- GET /api/data/current
- GET /api/data/history
- POST /api/control/manual
Datenbankschema
Benutzer:
- id: ObjectId
- email: String
- password: String (gehashed)
- systemId: String
Systeme:
- id: ObjectId
- userId: ObjectId
- name: String
- settings: Object
Sensordaten:
- id: ObjectId
- systemId: ObjectId
- timestamp: Date
- temperatur: Number
- luftfeuchtigkeit: Number
- lüfterstatus: Boolean
Dateistruktur
/
├── hardware/
│ ├── firmware/
│ └── schematics/
├── backend/
│ ├── src/
│ │ ├── controllers/
│ │ ├── models/
│ │ ├── routes/
│ │ └── services/
│ ├── config/
│ └── tests/
├── mobile-app/
│ ├── src/
│ │ ├── components/
│ │ ├── screens/
│ │ ├── services/
│ │ └── utils/
│ ├── assets/
│ └── tests/
├── docs/
└── README.md
Implementierungsplan
- Design und Prototyp des Hardware-Setups
- Entwicklung der Firmware für den Mikrocontroller
- Einrichtung der Cloud-Infrastruktur (AWS IoT Core)
- Implementierung der Backend-API und Datenbankintegration
- Entwicklung der Mobilapp-Benutzeroberfläche und Kernfunktionalität
- Integration der Mobilapp mit Backend-Diensten
- Implementierung der Echtzeitkommunikation zwischen Hardware und Cloud
- Hinzufügen von Datenanalyse- und Warnfunktionen
- Gründliche Testung des gesamten Systems
- Erstellung von Benutzerdokumentation und Einrichtungsanleitungen
- Beta-Test mit einer kleinen Gruppe von Benutzern
- Verfeinerung und Optimierung basierend auf Feedback
- Vorbereitung für die vollständige Veröffentlichung
Bereitstellungsstrategie
- Hardware: Detaillierte Montageanleitungen und Komponentenliste bereitstellen
- Firmware: Zum Download bereitstellen, mit OTA-Update-Funktion
- Backend: In AWS Elastic Beanstalk für Skalierbarkeit implementieren
- Datenbank: MongoDB Atlas als verwalteten Datenbankservice nutzen
- Mobilapp: Im Apple App Store und Google Play Store veröffentlichen
- Überwachung und Protokollierung mit AWS CloudWatch einrichten
- CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions implementieren
- Ein Supportssystem für Benutzeranfragen und Fehlerverfolgung einrichten
Designbegründung
Das System verwendet einen mikrocontrollerbasierter Ansatz für Kostenwirtschaftlichkeit und einfache Installation. Cloud-Integration ermöglicht fortgeschrittene Funktionen wie Datenanalyse und Fernsteuerung. Die Mobilapp bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für Überwachung und Steuerung. Der gewählte Technologie-Stack (Node.js, React Native, MongoDB) bietet eine gute Balance aus Leistung, Skalierbarkeit und Entwicklerproduktivität. MQTT wird aufgrund seiner Effizienz in der IoT-Kommunikation verwendet. Das modulare Design ermöglicht zukünftige Erweiterungen, wie die Integration mit anderen Smart-Home-Systemen.