Wie man eine intelligente Lüftungssteuerung für das Zuhause mit Luftqualitätsüberwachung baut

Erstellen Sie ein intelligentes Lüftungssystem für das Zuhause, das die Luftqualität kontinuierlich überwacht und den Luftstrom automatisch anpasst. Dieses Projekt kombiniert IoT-Sensoren, maschinelles Lernen und Smart-Home-Integration, um eine gesunde Raumluft bei optimierter Energieeffizienz aufrechtzuerhalten.

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Einfache Zusammenfassung

Entwickeln Sie ein intelligentes Lüftungssystem für das Zuhause, das die Luftqualität überwacht und den Luftstrom automatisch anpasst, um optimale Raumluftbedingungen zu schaffen.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Entwicklung eines intelligenten Lüftungssystems, das die Raumluftqualität überwacht und verbessert
Erstellung einer intuitiven Benutzeroberfläche für manuelle Steuerung und Systemeinblicke
Integration in gängige Smart-Home-Plattformen für nahtlose Automatisierung

Zielgruppe:

Hausbesitzer, die sich um die Raumluftqualität sorgen
Smart-Home-Enthusiasten
Menschen mit Allergien oder Atemwegssensibilitäten

Schlüsselmerkmale:

Echtzeitüberwachung der Luftqualität (CO2, flüchtige organische Verbindungen, Feinstaubbelastung)
Automatische Lüftungsanpassung basierend auf Luftqualitätsdaten
Integration in Smart-Home-Systeme (z.B. HomeKit, Google Home)
Mobile App für Fernüberwachung und -steuerung
Optimierung der Energieeffizienz
Verfolgung und Analyse historischer Daten

Benutzeranforderungen:

Einfacher Installationsund Einrichtungsprozess
Intuitive mobile App-Oberfläche
Anpassbare Warnungen und Benachrichtigungen
Möglichkeit zur manuellen Steuerung
Kompatibilität mit vorhandenen HVAC-Systemen

Benutzerflüsse

Systemeinrichtung:
- Benutzer installiert Luftqualitätssensoren und intelligente Lüftungsklappen
- Benutzer lädt mobile App herunter und erstellt ein Konto
- App führt Benutzer durch Geräteanbindung und Systemkonfiguration
Täglicher Betrieb:
- System überwacht kontinuierlich die Luftqualität
- Lüftung passt sich automatisch an die Luftqualitätsdaten an
- Benutzer erhält Benachrichtigungen bei signifikanten Luftqualitätsveränderungen
Manuelle Steuerung:
- Benutzer öffnet mobile App, um aktuellen Luftqualitätsstatus zu sehen
- Benutzer passt Lüftungseinstellungen manuell an, wenn gewünscht
- System kehrt nach einer bestimmten Zeit in den Automatik-Modus zurück

Technische Spezifikationen

Hardware: Benutzerdefinierte PCB mit ESP32-Mikrocontroller, Luftqualitätssensoren (MQ-135 für CO2, SGP30 für flüchtige organische Verbindungen, PMS5003 für Feinstaubbelastung)
Firmware: C++ mit Arduino-Framework
Mobile App: React Native für plattformübergreifende Entwicklung
Backend: Node.js mit Express.js
Datenbank: MongoDB für Datenspeicherung
Cloud-Plattform: AWS IoT Core für Gerätekommunikation
Maschinelles Lernen: TensorFlow Lite für lokale Luftqualitätsprognose
Smart-Home-Integration: HomeKit- und Google Home-SDKs

API-Endpunkte

/api/auth/register - Benutzerregistrierung
/api/auth/login - Benutzeranmeldung
/api/devices - CRUD-Operationen für Geräte des Benutzers
/api/airquality - Abrufen von Luftqualitätsdaten
/api/ventilation - Abrufen/Einstellen der Lüftungseinstellungen
/api/alerts - Verwalten von Benutzerbenachrichtigungen

Datenbankschema

Benutzer: id, E-Mail, password_hash, Name, erstellt_am
Geräte: id, benutzer_id, Name, Typ, Standort, zuletzt_verbunden
LuftqualitätsDaten: id, gerät_id, Zeitstempel, co2, voc, pm25, Temperatur, Feuchtigkeit
LüftungsEinstellungen: id, gerät_id, Modus, Lüftergeschwindigkeit, Zeitplan
Warnungen: id, benutzer_id, Typ, Nachricht, erstellt_am, gelesen_am

Dateistruktur

/
├── firmware/
│   ├── src/
│   │   ├── main.cpp
│   │   ├── sensors.h
│   │   └── wifi_manager.h
│   └── platformio.ini
├── mobile_app/
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   ├── screens/
│   │   ├── services/
│   │   └── App.js
│   └── package.json
├── backend/
│   ├── src/
│   │   ├── routes/
│   │   ├── models/
│   │   ├── controllers/
│   │   └── server.js
│   └── package.json
├── ml_models/
│   └── air_quality_predictor.tflite
└── README.md

Implementierungsplan

Hardware-Entwicklung (2 Wochen)
- Konzeption und Prototyp der benutzerdefinierten PCB
- Integration von Luftqualitätssensoren und Mikrocontroller
- Testen der Hardwarefunktionalität
Firmware-Entwicklung (3 Wochen)
- Implementierung der Sensordatenerfassung und -verarbeitung
- Entwicklung von WLAN-Konnektivität und Over-the-Air-Updatesystem
- Erstellung grundlegender Lüftungssteuerungsalgorithmen
Backend-Entwicklung (4 Wochen)
- Aufbau des Node.js-Servers mit Express.js
- Implementierung von Benutzerauthentifizierung und Geräteverwaltung
- Erstellung von API-Endpunkten für Datenspeicherung und -abruf
Mobile App-Entwicklung (5 Wochen)
- Design und Implementierung der Benutzeroberfläche mit React Native
- Integration mit der Backend-API
- Entwicklung von Echtzeitdatenvisualisierung und -steuerung
Integration des maschinellen Lernens (3 Wochen)
- Erfassung und Vorverarbeitung von Luftqualitätsdaten
- Training und Optimierung des Luftqualitätsprognosemodells
- Integration des TensorFlow Lite-Modells in die Firmware
Smart-Home-Integration (2 Wochen)
- Implementierung der HomeKit- und Google Home-SDKs
- Testen und Verfeinern der Smart-Home-Funktionalität
Testen und Verfeinerung (3 Wochen)
- Durchführung umfangreicher Systemtests
- Optimierung von Leistung und Energieeffizienz
- Behebung von Fehlern und Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit
Dokumentation und Bereitstellung (2 Wochen)
- Erstellung von Benutzerhandbüchern und Einrichtungsanleitungen
- Vorbereitung für den Produktionsstart
- Planung für laufende Unterstützung und Aktualisierungen

Bereitstellungsstrategie

Einrichten einer CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions für automatisierte Tests und Builds
Backend auf AWS Elastic Beanstalk für Skalierbarkeit bereitstellen
AWS IoT Core für sichere Gerätekommunikation verwenden
Daten in MongoDB Atlas für zuverlässige Cloud-Datenbank speichern
Mobile App über Apple App Store und Google Play Store verteilen
Over-the-Air-Firmware-Updates für kontinuierliche Verbesserungen implementieren
Überwachung und Alarmierung mithilfe von AWS CloudWatch einrichten
Einen gestaffelten Rollout-Plan für Erstnutzer erstellen und Feedback einholen

Designbegründung

Benutzerdefiniertes Hardware-Design ermöglicht präzise Steuerung und Integration spezifischer Sensoren
ESP32-Mikrocontroller wurde aufgrund des geringen Stromverbrauchs und der integrierten WLAN-Funktionalität gewählt
React Native ermöglicht eine effiziente plattformübergreifende mobile App-Entwicklung
Node.js-Backend bietet eine leichtgewichtige und skalierbare Serverlösung
MongoDB bietet Flexibilität für die Speicherung unterschiedlicher Sensordaten und Benutzerinformationen
Integration maschinellen Lernens ermöglicht eine vorhersagebasierte Lüftungssteuerung mit verbesserter Effizienz
Smart-Home-Integration verbessert die Benutzererfahrung und erweitert die Marktattraktivität