Cómo construir un controlador inteligente de ventilación del hogar con monitoreo de la calidad del aire

Crea un sistema inteligente de ventilación del hogar que monitorea continuamente la calidad del aire y ajusta automáticamente el flujo de aire. Este proyecto combina sensores de IoT, aprendizaje automático e integración de hogar inteligente para mantener un aire interior saludable mientras se optimiza la eficiencia energética.

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Resumen Simple

Construir un sistema de ventilación inteligente para el hogar que monitoree la calidad del aire y ajuste automáticamente el flujo de aire para obtener entornos interiores óptimos.

Documento de Requisitos del Producto (PRD)

Objetivos:

Desarrollar un sistema de ventilación inteligente que monitoree y mejore la calidad del aire interior
Crear una interfaz de usuario intuitiva para el control manual y la visualización del sistema
Integrar con plataformas de hogar inteligente populares para una automatización sin problemas

Audiencia objetivo:

Propietarios de viviendas preocupados por la calidad del aire interior
Entusiastas de los hogares inteligentes
Personas con alergias o sensibilidades respiratorias

Características clave:

Monitoreo de la calidad del aire en tiempo real (CO2, COV, material particulado)
Ajuste automático de la ventilación según los datos de calidad del aire
Integración con sistemas de hogar inteligente (por ejemplo, HomeKit, Google Home)
Aplicación móvil para monitoreo y control remoto
Optimización de la eficiencia energética
Seguimiento y análisis de datos históricos

Requisitos del usuario:

Proceso de instalación y configuración sencillo
Interfaz de aplicación móvil intuitiva
Alertas y notificaciones personalizables
Capacidades de anulación manual
Compatibilidad con los sistemas HVAC existentes

Flujos de Usuario

Configuración del sistema:
- El usuario instala los sensores de calidad del aire y las rejillas de ventilación inteligentes
- El usuario descarga la aplicación móvil y crea una cuenta
- La aplicación guía al usuario a través del emparejamiento de dispositivos y la configuración del sistema
Operación diaria:
- El sistema monitorea continuamente la calidad del aire
- La ventilación se ajusta automáticamente según los datos de calidad del aire
- El usuario recibe notificaciones sobre cambios significativos en la calidad del aire
Control manual:
- El usuario abre la aplicación móvil para ver el estado actual de la calidad del aire
- El usuario ajusta manualmente los ajustes de ventilación si lo desea
- El sistema vuelve al modo automático después de un período de tiempo establecido

Especificaciones Técnicas

Hardware: PCB personalizada con microcontrolador ESP32, sensores de calidad del aire (MQ-135 para CO2, SGP30 para COV, PMS5003 para material particulado)
Firmware: C++ con framework Arduino
Aplicación móvil: React Native para desarrollo multiplataforma
Backend: Node.js con Express.js
Base de datos: MongoDB para almacenamiento de datos
Plataforma en la nube: AWS IoT Core para comunicación de dispositivos
Aprendizaje automático: TensorFlow Lite para predicción de calidad del aire en el dispositivo
Integración de hogar inteligente: SDK de HomeKit y Google Home

Puntos de API

/api/auth/register - Registro de usuarios
/api/auth/login - Inicio de sesión de usuarios
/api/devices - Operaciones CRUD para los dispositivos del usuario
/api/airquality - Obtener datos de calidad del aire
/api/ventilation - Obtener/establecer ajustes de ventilación
/api/alerts - Administrar alertas y notificaciones de los usuarios

Esquema de Base de Datos

Usuarios: id, correo electrónico, contraseña_hash, nombre, creado_en
Dispositivos: id, id_usuario, nombre, tipo, ubicación, último_conectado
DatosCalidadAire: id, id_dispositivo, marca_tiempo, co2, cov, pm25, temperatura, humedad
AjustesVentilación: id, id_dispositivo, modo, velocidad_ventilador, horario
Alertas: id, id_usuario, tipo, mensaje, creado_en, leído_en

Estructura de Archivos

/
├── 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

Plan de Implementación

Desarrollo de hardware (2 semanas)
- Diseñar y prototipar la PCB personalizada
- Integrar los sensores de calidad del aire y el microcontrolador
- Probar la funcionalidad del hardware
Desarrollo de firmware (3 semanas)
- Implementar la recopilación y el procesamiento de datos de los sensores
- Desarrollar la conectividad Wi-Fi y el sistema de actualización OTA
- Crear algoritmos básicos de control de ventilación
Desarrollo del backend (4 semanas)
- Configurar el servidor Node.js con Express.js
- Implementar la autenticación de usuarios y la gestión de dispositivos
- Crear puntos finales de API para el almacenamiento y recuperación de datos
Desarrollo de la aplicación móvil (5 semanas)
- Diseñar e implementar la interfaz de usuario con React Native
- Integrar con la API del backend
- Desarrollar la visualización de datos en tiempo real y los controles
Integración de aprendizaje automático (3 semanas)
- Recopilar y preprocesar datos de calidad del aire
- Entrenar y optimizar el modelo de predicción de calidad del aire
- Integrar el modelo TensorFlow Lite en el firmware
Integración de hogar inteligente (2 semanas)
- Implementar los SDK de HomeKit y Google Home
- Probar y refinar la funcionalidad del hogar inteligente
Pruebas y refinamiento (3 semanas)
- Realizar pruebas exhaustivas del sistema
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia energética
- Abordar cualquier error o problema de usabilidad
Documentación e implementación (2 semanas)
- Crear manuales de usuario y guías de configuración
- Preparar para la implementación de producción
- Planificar el soporte y las actualizaciones continuas

Estrategia de Despliegue

Configurar la canalización de CI/CD utilizando GitHub Actions para pruebas y compilaciones automatizadas
Implementar el backend en AWS Elastic Beanstalk para escalabilidad
Usar AWS IoT Core para la comunicación segura de dispositivos
Almacenar datos en MongoDB Atlas para una base de datos en la nube confiable
Distribuir la aplicación móvil a través de la App Store de Apple y la Play Store de Google
Implementar actualizaciones de firmware OTA para mejoras continuas
Configurar el monitoreo y las alertas utilizando AWS CloudWatch
Crear un plan de implementación gradual para los usuarios iniciales y recopilar comentarios

Justificación del Diseño

El diseño de hardware personalizado permite un control preciso e integración de sensores específicos
Se eligió el microcontrolador ESP32 por su bajo consumo de energía y capacidades Wi-Fi incorporadas
React Native permite un desarrollo eficiente de aplicaciones móviles multiplataforma
Node.js backend proporciona una solución de servidor ligera y escalable
MongoDB ofrece flexibilidad para almacenar datos de sensores y información de usuarios variados
La integración del aprendizaje automático permite un control de ventilación predictivo, mejorando la eficiencia
La integración de hogar inteligente mejora la experiencia del usuario y amplía el atractivo del mercado