Cómo construir un planificador inteligente de aspiradoras robot con mapeo de habitaciones

Crea un planificador de aspiradoras robot inteligente innovador que utilice tecnología avanzada de mapeo de habitaciones. Este proyecto combina IoT, IA e interfaces amigables para el usuario para revolucionar las rutinas de limpieza del hogar, ofreciendo horarios personalizables y una navegación inteligente para una eficiencia óptima.

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Resumen Simple

Un planificador de aspiradoras robot inteligente con capacidades de mapeo de habitaciones, que ofrece rutinas de limpieza eficientes y personalizables para hogares modernos.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

Desarrollar un planificador de aspiradoras robot inteligente con capacidades de mapeo de habitaciones
Crear una interfaz de usuario intuitiva para una programación y control sencillos
Implementar algoritmos de limpieza eficientes basados en los diseños de las habitaciones
Garantizar la compatibilidad con las principales marcas de aspiradoras robot

Audiencia objetivo:

Propietarios de viviendas y arrendatarios en busca de soluciones de limpieza automatizadas
Personas interesadas en dispositivos inteligentes para el hogar
Profesionales ocupados que buscan herramientas de mantenimiento del hogar que ahorren tiempo

Características clave:

Mapeo de habitaciones: Utilizar sensores e IA para crear planos de planta precisos
Programación personalizada: Permitir a los usuarios establecer horarios de limpieza específicos para diferentes habitaciones
Control remoto: Permitir el control de la aspiradora a través de una aplicación móvil o una interfaz web
Historial de limpieza: Realizar un seguimiento y mostrar las sesiones de limpieza y la cobertura anteriores
Compatibilidad con múltiples plantas: Administrar los horarios para viviendas con varios niveles
Integración con asistentes de voz: Compatible con los principales ecosistemas de hogares inteligentes

Flujos de Usuario

Configuración inicial:
- El usuario instala la aplicación y crea una cuenta
- La aplicación guía al usuario a través de la conexión con la aspiradora robot
- El usuario inicia el proceso de mapeo de habitaciones
- La aplicación genera el plano de planta y sugiere zonas de limpieza
Creación de un horario de limpieza:
- El usuario selecciona "Nuevo horario" en la aplicación
- El usuario elige las habitaciones, los días y las horas para la limpieza
- El usuario establece cualquier preferencia específica (por ejemplo, potencia de succión, zonas prohibidas)
- La aplicación confirma y activa el nuevo horario
Monitorización del progreso de la limpieza:
- El usuario recibe una notificación de que se ha iniciado la limpieza
- El usuario abre la aplicación para ver el mapa de limpieza en tiempo real
- El usuario puede pausar, reanudar o finalizar la sesión de limpieza
- La aplicación proporciona un resumen de la sesión de limpieza una vez finalizada

Especificaciones Técnicas

Frontend: React Native para aplicación móvil multiplataforma
Backend: Node.js con Express.js
Base de datos: MongoDB para datos de usuarios e historiales de limpieza
Comunicación en tiempo real: WebSockets para actualizaciones en vivo
IA/Aprendizaje automático: TensorFlow para mapeo de habitaciones y optimización de trayectorias
Integración de IoT: Protocolo MQTT para comunicación con aspiradoras robot
Autenticación: JWT para autenticación segura de usuarios
Servicios en la nube: AWS para un alojamiento escalable del backend
CI/CD: GitHub Actions para pruebas y despliegue automatizados

Puntos de API

POST /api/users/register
POST /api/users/login
GET /api/rooms
POST /api/rooms/map
GET /api/schedules
POST /api/schedules
PUT /api/schedules/:id
DELETE /api/schedules/:id
POST /api/vacuum/start
POST /api/vacuum/stop
GET /api/cleaning-history

Esquema de Base de Datos

Usuarios:

id: ObjectId
email: String
password: String (hash)
name: String
createdAt: Date

Habitaciones:

id: ObjectId
userId: ObjectId
name: String
planoDeEdificio: Object
área: Number

Horarios:

id: ObjectId
userId: ObjectId
roomIds: [ObjectId]
diasDeLaSemana: [Number]
horaDeInicio: String
duración: Number
createdAt: Date

Historial de limpieza:

id: ObjectId
userId: ObjectId
idDePrograma: ObjectId
horaDeInicio: Date
horaDeFin: Date
habitacionesLimpiadas: [ObjectId]
cobertura: Number

Estructura de Archivos

/src
  /components
    /RoomMap
    /ScheduleForm
    /VacuumControl
  /screens
    Home.js
    Rooms.js
    Schedules.js
    History.js
    Settings.js
  /services
    api.js
    vacuumConnector.js
    roomMapper.js
  /utils
    dateHelpers.js
    notifications.js
  /redux
    store.js
    /slices
      userSlice.js
      roomsSlice.js
      schedulesSlice.js
  App.js
/server
  /routes
  /controllers
  /models
  /middleware
  server.js
/tests
package.json
README.md

Plan de Implementación

Configuración del proyecto (1 semana)
- Inicializar el proyecto de React Native
- Configurar el backend de Node.js
- Configurar la base de datos MongoDB
- Implementar la autenticación básica de usuarios
Función de mapeo de habitaciones (2 semanas)
- Desarrollar el algoritmo para procesar los datos de los sensores de la aspiradora
- Crear el componente de visualización del mapeo de habitaciones
- Implementar las funciones de edición y etiquetado de habitaciones
Sistema de programación (2 semanas)
- Construir la interfaz de programación
- Implementar la lógica de programación recurrente
- Crear el sistema de notificaciones para los eventos de programación
Integración del control de la aspiradora (2 semanas)
- Desarrollar la API para comunicarse con diversos modelos de aspiradoras
- Implementar las funciones de control en tiempo real
- Crear la visualización del progreso de la limpieza
Historial de limpieza e informes (1 semana)
- Diseñar e implementar el esquema de base de datos del historial de limpieza
- Crear funciones de informes y análisis
Refinamiento de la interfaz de usuario (1 semana)
- Pulir la interfaz de usuario/experiencia de usuario en todas las pantallas
- Implementar animaciones y transiciones
- Garantizar un diseño responsive para diversos tamaños de dispositivos
Pruebas y corrección de errores (2 semanas)
- Realizar pruebas exhaustivas de todas las funciones
- Abordar cualquier problema o problema de rendimiento
- Realizar una auditoría de seguridad
Despliegue y preparación del lanzamiento (1 semana)
- Configurar el entorno de producción
- Preparar los listados de las tiendas de aplicaciones
- Crear documentación y materiales de soporte para los usuarios

Estrategia de Despliegue

Implementación del backend:
- Implementar el servidor Node.js en AWS Elastic Beanstalk
- Configurar MongoDB Atlas para el alojamiento de la base de datos
- Configurar AWS CloudFront para la entrega de contenido
Implementación de la aplicación móvil:
- Enviar la aplicación iOS a la App Store de Apple
- Enviar la aplicación Android a la Google Play Store
- Implementar actualizaciones over-the-air para futuros lanzamientos
Integración y despliegue continuos:
- Configurar GitHub Actions para pruebas automatizadas
- Configurar el despliegue automático al entorno de ensayo
- Implementar aprobación manual para los despliegues de producción
Monitorización y mantenimiento:
- Configurar AWS CloudWatch para el monitoreo del servidor
- Implementar el seguimiento de errores con Sentry
- Establecer un programa de copia de seguridad regular de la base de datos
Escalabilidad:
- Configurar el escalado automático para los servidores backend
- Implementar estrategias de almacenamiento en caché para los datos de acceso frecuente
- Optimizar las consultas a la base de datos para mejorar el rendimiento

Justificación del Diseño

Las decisiones de diseño para este planificador de aspiradoras robot inteligente priorizan la experiencia del usuario, la eficiencia y la escalabilidad. Se eligió React Native para el frontend para permitir el desarrollo multiplataforma, reduciendo el tiempo de comercialización. Node.js y MongoDB proporcionan una solución de backend flexible y escalable. La función de mapeo de habitaciones utiliza IA para crear planos de planta precisos, mejorando la eficiencia de la aspiradora. La comunicación en tiempo real a través de WebSockets garantiza que los usuarios puedan monitorizar y controlar sus aspiradoras de forma instantánea. La estructura de archivos modular y el uso de Redux para la gestión del estado promueven el mantenimiento y la facilidad de incorporación de nuevas funcionalidades en el futuro. Se seleccionaron los servicios de AWS para el despliegue debido a su fiabilidad y escalabilidad, cruciales para una aplicación conectada a IoT. En general, esta arquitectura equilibra la tecnología moderna con la implementación práctica para ofrecer una solución inteligente para el hogar robusta y amigable para el usuario.