Cómo construir un sincronizador de estado de ánimo de iluminación de escritorio inteligente

Crea un sistema de iluminación de escritorio inteligente que se adapte a tu estado de ánimo y actividades. Este proyecto combina hardware y software para brindar experiencias de iluminación personalizadas, aumentando la productividad y creando el ambiente perfecto para cualquier tarea o emoción.

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Resumen Simple

Construye un sistema de iluminación de escritorio inteligente que se sincronice con tu estado de ánimo y actividades, mejorando la productividad y el ambiente en tu espacio de trabajo.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

Crear un sistema de iluminación inteligente que responda al estado de ánimo y las actividades del usuario
Mejorar la productividad en el espacio de trabajo a través de la iluminación inteligente
Proporcionar una experiencia de iluminación personalizable y fácil de usar

Público objetivo:

Profesionales que trabajan desde casa
Estudiantes
Cualquier persona interesada en la tecnología del hogar inteligente

Características clave:

Detección del estado de ánimo a través de la entrada del usuario o la integración con dispositivos portátiles
Reconocimiento de actividades (p. ej., trabajar, relajarse, leer)
Ajustes de iluminación personalizables para diferentes estados de ánimo y actividades
Integración de control por voz
Aplicación móvil para control remoto y personalización
Seguimiento y optimización de la eficiencia energética

Flujos de Usuario

Ajuste de iluminación según el estado de ánimo:
- El usuario abre la aplicación móvil
- Selecciona el estado de ánimo actual o permite la detección automática
- El sistema ajusta la iluminación para coincidir con el estado de ánimo
- El usuario puede ajustar los ajustes si lo desea
Ajuste de iluminación según la actividad:
- El usuario inicia una actividad específica (p. ej., leer)
- El sistema detecta la actividad o el usuario la selecciona manualmente
- La iluminación se ajusta a los ajustes óptimos para la actividad
- El usuario puede guardar ajustes personalizados para su uso futuro
Interacción con control por voz:
- El usuario emite un comando de voz (p. ej., "Establece la iluminación para la relajación")
- El sistema procesa el comando y ajusta la iluminación en consecuencia
- El usuario recibe una confirmación verbal del cambio

Especificaciones Técnicas

Hardware: PCB personalizado con microcontrolador (p. ej., ESP32), tiras de LED, sensores
Firmware: C++ con el marco de Arduino
Aplicación móvil: React Native para desarrollo multiplataforma
Backend: Node.js con Express.js
Base de datos: MongoDB para preferencias de usuario y escenas de iluminación
API: API RESTful para la comunicación con la aplicación móvil
Integraciones: IFTTT para una mayor conectividad del hogar inteligente
Aprendizaje automático: TensorFlow Lite para el reconocimiento de actividades (opcional)

Puntos de API

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

Esquema de Base de Datos

Usuarios:

id: ObjectId
email: String
password: String (con hash)
preferences: Object

Ajustes de iluminación:

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

Registros de actividad:

id: ObjectId
userId: ObjectId
activity: String
timestamp: Date
lightingUsed: Object

Estructura de Archivos

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

Plan de Implementación

Desarrollo de hardware (2 semanas)
- Diseñar y prototipar la PCB personalizada
- Integrar el microcontrolador y los sensores
- Probar el control básico de iluminación
Desarrollo del firmware (3 semanas)
- Implementar las funciones básicas de control de iluminación
- Desarrollar la conectividad Wi-Fi y la comunicación de API
- Crear algoritmos básicos de detección de estado de ánimo y actividad
Desarrollo de la aplicación móvil (4 semanas)
- Diseñar la interfaz de usuario y experiencia
- Implementar la autenticación de usuarios y la gestión de perfiles
- Desarrollar la interfaz de control de iluminación y la gestión de ajustes
Desarrollo del backend (3 semanas)
- Configurar el servidor Node.js y la base de datos MongoDB
- Implementar API RESTful para la comunicación con la aplicación móvil y los dispositivos
- Desarrollar los sistemas de gestión de usuarios y almacenamiento de preferencias
Integración y pruebas (2 semanas)
- Integrar todos los componentes (hardware, firmware, aplicación, backend)
- Realizar pruebas exhaustivas de todas las funciones
- Realizar una auditoría de seguridad y optimizar el rendimiento
Integración de aprendizaje automático (opcional, 2 semanas)
- Entrenar el modelo de reconocimiento de actividades
- Implementar el modelo en el firmware y probar la precisión
Pruebas finales y refinamiento (1 semana)
- Realizar pruebas de aceptación del usuario
- Abordar comentarios y corrección de errores
- Preparar para el lanzamiento de producción

Estrategia de Despliegue

Producción de hardware:
- Finalizar el diseño de la PCB y pedir un lote pequeño para pruebas
- Ensamblar y verificar la calidad de los dispositivos
Implementación del firmware:
- Configurar el sistema de actualización OTA (Over-The-Air)
- Implementar el firmware inicial en los dispositivos
Lanzamiento de la aplicación móvil:
- Enviar a la App Store y la Google Play Store
- Planificar un lanzamiento por fases para gestionar la carga y recopilar comentarios
Implementación del backend:
- Configurar la infraestructura en la nube (p. ej., AWS, Google Cloud)
- Implementar los servicios backend con containerización (Docker)
- Implementar un CI/CD para pruebas y despliegue automatizados
Base de datos:
- Configurar MongoDB Atlas como solución de base de datos escalable y administrada
Monitoreo y mantenimiento:
- Implementar registro y monitoreo (p. ej., pila ELK, Prometheus)
- Configurar alertas automatizadas para problemas críticos
- Planificar un programa de mantenimiento y actualización regular

Justificación del Diseño

El sincronizador de estado de ánimo de iluminación de escritorio inteligente está diseñado con una arquitectura modular para permitir una fácil expansión y mantenimiento. La elección del ESP32 para el hardware proporciona un buen equilibrio entre potencia de procesamiento y opciones de conectividad. Se utiliza React Native para la aplicación móvil para garantizar la compatibilidad multiplataforma y reducir el tiempo de desarrollo. El backend de Node.js con MongoDB ofrece flexibilidad y escalabilidad para gestionar los datos de los usuarios y la comunicación con los dispositivos. El componente opcional de aprendizaje automático permite un reconocimiento más preciso de las actividades, mejorando la experiencia del usuario. En general, este diseño se centra en crear un sistema receptivo y fácil de usar que pueda integrarse fácilmente con los sistemas domésticos inteligentes existentes, priorizando la privacidad y la eficiencia energética.