Comment construire un synchronisateur d'ambiance d'éclairage de bureau intelligent

Créez un système d'éclairage de bureau intelligent qui s'adapte à votre humeur et à vos activités. Ce projet combine le matériel et le logiciel pour offrir des expériences d'éclairage personnalisées, boostant la productivité et créant l'ambiance parfaite pour n'importe quelle tâche ou émotion.

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Résumé Simple

Construisez un système d'éclairage de bureau intelligent qui se synchronise avec votre humeur et vos activités, améliorant la productivité et l'ambiance dans votre espace de travail.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs:

Créer un système d'éclairage intelligent qui répond à l'humeur et aux activités de l'utilisateur
Améliorer la productivité sur le lieu de travail grâce à un éclairage intelligent
Offrir une expérience d'éclairage personnalisable et conviviale

Public cible:

Professionnels travaillant à domicile
Étudiants
Toute personne intéressée par la technologie de la maison intelligente

Principales fonctionnalités:

Détection de l'humeur par saisie de l'utilisateur ou intégration d'un appareil portable
Reconnaissance des activités (par exemple, travailler, se détendre, lire)
Paramètres d'éclairage personnalisables pour différentes humeurs et activités
Intégration du contrôle vocal
Application mobile pour le contrôle et la personnalisation à distance
Suivi et optimisation de l'efficacité énergétique

Flux Utilisateur

Ajustement de l'éclairage en fonction de l'humeur:
- L'utilisateur ouvre l'application mobile
- Sélectionne son humeur actuelle ou permet la détection automatique
- Le système ajuste l'éclairage pour correspondre à l'humeur
- L'utilisateur peut affiner les paramètres si nécessaire
Paramètre d'éclairage en fonction de l'activité:
- L'utilisateur commence une activité spécifique (par exemple, la lecture)
- Le système détecte l'activité ou l'utilisateur la sélectionne manuellement
- L'éclairage s'ajuste aux paramètres optimaux pour l'activité
- L'utilisateur peut enregistrer des préréglages personnalisés pour une utilisation future
Interaction avec le contrôle vocal:
- L'utilisateur émet une commande vocale (par exemple, "Régler l'éclairage pour la détente")
- Le système traite la commande et ajuste l'éclairage en conséquence
- L'utilisateur reçoit une confirmation verbale du changement

Spécifications Techniques

Matériel: Carte de circuit imprimé personnalisée avec microcontrôleur (par exemple, ESP32), bandes LED, capteurs
Firmware: C++ avec framework Arduino
Application mobile: React Native pour le développement multiplateforme
Backend: Node.js avec Express.js
Base de données: MongoDB pour les préférences des utilisateurs et les scènes d'éclairage
API: API RESTful pour la communication avec l'application mobile
Intégrations: IFTTT pour une connectivité plus large à la maison intelligente
Apprentissage automatique: TensorFlow Lite pour la reconnaissance des activités (facultatif)

Points de Terminaison 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

Schéma de Base de Données

Utilisateurs:

id: ObjectId
email: String
password: String (haché)
préférences: Object

Paramètres d'éclairage:

id: ObjectId
userId: ObjectId
nom: String
paramètres: Object

Journaux d'activité:

id: ObjectId
userId: ObjectId
activité: String
horodatage: Date
éclairage utilisé: Object

Structure de Fichiers

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 Mise en Œuvre

Développement du matériel (2 semaines)
- Concevoir et prototyper la carte de circuit imprimé personnalisée
- Intégrer le microcontrôleur et les capteurs
- Tester le contrôle d'éclairage de base
Développement du firmware (3 semaines)
- Mettre en œuvre les fonctions de contrôle d'éclairage de base
- Développer la connectivité Wi-Fi et la communication API
- Créer des algorithmes de détection de l'humeur et des activités de base
Développement de l'application mobile (4 semaines)
- Concevoir l'interface utilisateur/l'expérience utilisateur de l'application
- Mettre en œuvre l'authentification des utilisateurs et la gestion des profils
- Développer l'interface de contrôle de l'éclairage et la gestion des préréglages
Développement du backend (3 semaines)
- Configurer le serveur Node.js et la base de données MongoDB
- Mettre en œuvre l'API RESTful pour la communication avec l'application mobile et les appareils
- Développer les systèmes de gestion des utilisateurs et de stockage des préférences
Intégration et tests (2 semaines)
- Intégrer tous les composants (matériel, firmware, application, backend)
- Effectuer des tests approfondis de toutes les fonctionnalités
- Réaliser un audit de sécurité et optimiser les performances
Intégration de l'apprentissage automatique (facultatif, 2 semaines)
- Entraîner le modèle de reconnaissance des activités
- Mettre en œuvre le modèle dans le firmware et tester la précision
Tests finaux et raffinement (1 semaine)
- Effectuer des tests d'acceptation utilisateur
- Prendre en compte les commentaires et corriger les bugs
- Se préparer pour la publication en production

Stratégie de Déploiement

Production du matériel:
- Finaliser la conception de la carte de circuit imprimé et commander un petit lot pour les tests
- Assembler et vérifier la qualité des appareils
Déploiement du firmware:
- Mettre en place un système de mise à jour OTA (Over-The-Air)
- Déployer le firmware initial sur les appareils
Publication de l'application mobile:
- Soumettre à l'App Store et au Google Play Store
- Planifier un déploiement progressif pour gérer la charge et recueillir les commentaires
Déploiement du backend:
- Configurer l'infrastructure cloud (par exemple, AWS, Google Cloud)
- Déployer les services backend avec la conteneurisation (Docker)
- Mettre en place un pipeline CI/CD pour des tests et un déploiement automatisés
Base de données:
- Configurer MongoDB Atlas pour une solution de base de données évolutive et gérée
Surveillance et maintenance:
- Mettre en place la journalisation et la surveillance (par exemple, ELK stack, Prometheus)
- Configurer des alertes automatiques pour les problèmes critiques
- Planifier un programme de maintenance et de mise à jour régulier

Justification de la Conception

Le synchronisateur d'ambiance d'éclairage de bureau intelligent est conçu avec une architecture modulaire pour permettre une expansion et une maintenance faciles. Le choix de l'ESP32 pour le matériel offre un bon équilibre entre puissance de traitement et options de connectivité. React Native est utilisé pour l'application mobile afin d'assurer la compatibilité multiplateforme et de réduire le temps de développement. Le backend Node.js avec MongoDB offre la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour gérer les données des utilisateurs et la communication avec les appareils. Le composant d'apprentissage automatique facultatif permet une reconnaissance plus précise des activités, améliorant l'expérience utilisateur. Dans l'ensemble, cette conception se concentre sur la création d'un système réactif et convivial qui peut facilement s'intégrer aux installations de maison intelligente existantes, tout en accordant la priorité à la confidentialité et à l'efficacité énergétique.