Comment construire un programmateur intelligent pour aspirateur robot avec cartographie des pièces

Créez un programmateur intelligent innovant pour aspirateur robot qui utilise une technologie de cartographie avancée des pièces. Ce projet combine l'IdO, l'IA et des interfaces conviviales pour révolutionner les routines de nettoyage domestique, en offrant des programmes personnalisables et une navigation intelligente pour une efficacité optimale.

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Résumé Simple

Un programmateur intelligent pour aspirateur robot avec des capacités de cartographie des pièces, offrant des routines de nettoyage efficaces et personnalisables pour les maisons modernes.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Développer un programmateur intelligent pour aspirateur robot avec des capacités de cartographie des pièces
Créer une interface utilisateur intuitive pour une programmation et un contrôle faciles
Mettre en œuvre des algorithmes de nettoyage efficaces en fonction des aménagements des pièces
Assurer la compatibilité avec les principales marques d'aspirateurs robots

Public cible :

Propriétaires et locataires à la recherche de solutions de nettoyage automatisées
Personnes intéressées par les appareils domotiques intelligents
Professionnels occupés cherchant des outils d'entretien domestique gageurs de temps

Principes clés :

Cartographie des pièces : Utiliser des capteurs et l'IA pour créer des plans de sol précis
Programmation personnalisée : Permettre aux utilisateurs de définir des heures de nettoyage spécifiques pour différentes pièces
Contrôle à distance : Permettre le contrôle de l'aspirateur via une application mobile ou une interface web
Historique de nettoyage : Suivre et afficher les sessions de nettoyage passées et la zone couverte
Prise en charge multi-étages : Gérer les programmes pour les maisons sur plusieurs niveaux
Intégration d'assistant vocal : Compatible avec les principaux écosystèmes de maison intelligente

Flux Utilisateur

Configuration initiale :
- L'utilisateur installe l'application et crée un compte
- L'application guide l'utilisateur pour connecter l'aspirateur robot
- L'utilisateur lance le processus de cartographie des pièces
- L'application génère le plan de l'étage et suggère des zones de nettoyage
Création d'un programme de nettoyage :
- L'utilisateur sélectionne "Nouveau programme" dans l'application
- L'utilisateur choisit les pièces, les jours et les heures de nettoyage
- L'utilisateur définit les préférences spécifiques (par exemple, puissance d'aspiration, zones interdites)
- L'application confirme et active le nouveau programme
Suivi de l'avancement du nettoyage :
- L'utilisateur reçoit une notification que le nettoyage a commencé
- L'utilisateur ouvre l'application pour voir la carte de nettoyage en temps réel
- L'utilisateur peut mettre en pause, reprendre ou arrêter la session de nettoyage
- L'application fournit un résumé de la session de nettoyage à la fin

Spécifications Techniques

Frontend : React Native pour l'application mobile multiplateforme
Backend : Node.js avec Express.js
Base de données : MongoDB pour les données utilisateur et les historiques de nettoyage
Communication en temps réel : WebSockets pour les mises à jour en direct
IA/Apprentissage automatique : TensorFlow pour la cartographie des pièces et l'optimisation des trajets
Intégration IdO : Protocole MQTT pour la communication avec les aspirateurs robots
Authentification : JWT pour une authentification utilisateur sécurisée
Services cloud : AWS pour l'hébergement évolutif du backend
CI/CD : GitHub Actions pour les tests et le déploiement automatisés

Points de Terminaison 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

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id : ObjectId
email : String
mot de passe : String (haché)
nom : String
createdAt : Date

Pièces :

id : ObjectId
userId : ObjectId
nom : String
plan de l'étage : Object
surface : Nombre

Programmes :

id : ObjectId
userId : ObjectId
roomIds : [ObjectId]
joursDelaSemaine : [Nombre]
heureDeDebut : String
durée : Nombre
createdAt : Date

Historique de nettoyage :

id : ObjectId
userId : ObjectId
scheduleId : ObjectId
heureDeDebut : Date
heureDeFin : Date
pièceNettoyées : [ObjectId]
couverture : Nombre

Structure de Fichiers

/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 Mise en Œuvre

Configuration du projet (1 semaine)
- Initialiser le projet React Native
- Configurer le backend Node.js
- Configurer la base de données MongoDB
- Mettre en œuvre l'authentification utilisateur de base
Fonctionnalité de cartographie des pièces (2 semaines)
- Développer l'algorithme pour traiter les données des capteurs de l'aspirateur
- Créer un composant de visualisation de la cartographie des pièces
- Mettre en œuvre les fonctionnalités d'édition et d'étiquetage des pièces
Système de programmation (2 semaines)
- Construire l'interface de programmation
- Mettre en œuvre la logique de programme récurrent
- Créer un système de notification pour les événements de programme
Intégration du contrôle de l'aspirateur (2 semaines)
- Développer l'API pour communiquer avec différents modèles d'aspirateurs
- Mettre en œuvre les fonctionnalités de contrôle en temps réel
- Créer une visualisation de l'avancement du nettoyage
Historique de nettoyage et reporting (1 semaine)
- Concevoir et mettre en œuvre le schéma de base de données de l'historique de nettoyage
- Créer des fonctionnalités de reporting et d'analyse
Raffinement de l'interface utilisateur (1 semaine)
- Peaufiner l'interface utilisateur/expérience utilisateur sur tous les écrans
- Mettre en œuvre des animations et des transitions
- Assurer une conception responsive pour différentes tailles d'appareils
Tests et correction des bugs (2 semaines)
- Effectuer des tests approfondis de toutes les fonctionnalités
- Résoudre les bugs ou les problèmes de performances éventuels
- Effectuer un audit de sécurité
Déploiement et préparation du lancement (1 semaine)
- Configurer l'environnement de production
- Préparer les fiches d'application pour les stores
- Créer la documentation utilisateur et les supports d'assistance

Stratégie de Déploiement

Déploiement du backend :
- Déployer le serveur Node.js sur AWS Elastic Beanstalk
- Configurer MongoDB Atlas pour l'hébergement de la base de données
- Configurer AWS CloudFront pour la distribution du contenu
Déploiement de l'application mobile :
- Soumettre l'application iOS à l'App Store d'Apple
- Soumettre l'application Android au Google Play Store
- Mettre en place des mises à jour en direct pour les futures versions
Intégration et déploiement continus :
- Configurer GitHub Actions pour les tests automatisés
- Configurer le déploiement automatique sur l'environnement de staging
- Mettre en place une approbation manuelle pour les déploiements en production
Surveillance et maintenance :
- Configurer AWS CloudWatch pour la surveillance des serveurs
- Mettre en place le suivi des erreurs avec Sentry
- Établir un calendrier régulier de sauvegarde de la base de données
Évolutivité :
- Configurer la mise à l'échelle automatique pour les serveurs backend
- Mettre en œuvre des stratégies de mise en cache pour les données fréquemment consultées
- Optimiser les requêtes de base de données pour de meilleures performances

Justification de la Conception

Les décisions de conception pour ce programmateur intelligent d'aspirateur robot privilégient l'expérience utilisateur, l'efficacité et l'évolutivité. React Native a été choisi pour le frontend afin de permettre le développement multiplateforme, réduisant ainsi le délai de mise sur le marché. Node.js et MongoDB offrent une solution backend flexible et évolutive. La fonctionnalité de cartographie des pièces utilise l'IA pour créer des plans de sol précis, améliorant l'efficacité de l'aspirateur. La communication en temps réel via WebSockets garantit que les utilisateurs puissent surveiller et contrôler leurs aspirateurs instantanément. La structure de fichiers modulaire et l'utilisation de Redux pour la gestion de l'état favorisent la maintenabilité et la facilité d'ajout de nouvelles fonctionnalités à l'avenir. Les services AWS ont été sélectionnés pour le déploiement en raison de leur fiabilité et de leur évolutivité, essentielles pour une application connectée à l'IdO. Dans l'ensemble, cette architecture allie technologies modernes et mise en œuvre pratique pour offrir une solution domotique robuste et conviviale.