Comment créer un contrôleur de ventilation intelligente pour la maison avec surveillance de la qualité de l'air

Créez un système de ventilation intelligent pour la maison qui surveille en permanence la qualité de l'air et ajuste automatiquement le débit d'air. Ce projet combine des capteurs IdO, l'apprentissage automatique et l'intégration de la maison intelligente pour maintenir un air intérieur sain tout en optimisant l'efficacité énergétique.

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Résumé Simple

Construisez un système de ventilation intelligente pour la maison qui surveille la qualité de l'air et ajuste automatiquement le débit d'air pour des environnements intérieurs optimaux.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Développer un système de ventilation intelligent qui surveille et améliore la qualité de l'air intérieur
Créer une interface utilisateur intuitive pour le contrôle manuel et les informations sur le système
S'intégrer aux principales plateformes de maison intelligente pour une automatisation transparente

Public cible :

Propriétaires préoccupés par la qualité de l'air intérieur
Passionnés de maison intelligente
Personnes souffrant d'allergies ou de problèmes respiratoires

Caractéristiques clés :

Surveillance en temps réel de la qualité de l'air (CO2, COV, particules en suspension)
Ajustement automatique de la ventilation en fonction des données sur la qualité de l'air
Intégration aux systèmes de maison intelligente (par exemple, HomeKit, Google Home)
Application mobile pour la surveillance et le contrôle à distance
Optimisation de l'efficacité énergétique
Suivi et analyse des données historiques

Exigences de l'utilisateur :

Processus d'installation et de configuration facile
Interface d'application mobile intuitive
Alertes et notifications personnalisables
Capacités de contrôle manuel
Compatibilité avec les systèmes CVC existants

Flux Utilisateur

Configuration du système :
- L'utilisateur installe les capteurs de qualité de l'air et les bouches d'aération intelligentes
- L'utilisateur télécharge l'application mobile et crée un compte
- L'application guide l'utilisateur à travers l'appairage des appareils et la configuration du système
Fonctionnement quotidien :
- Le système surveille en permanence la qualité de l'air
- La ventilation s'ajuste automatiquement en fonction des données sur la qualité de l'air
- L'utilisateur reçoit des notifications pour les changements significatifs de la qualité de l'air
Contrôle manuel :
- L'utilisateur ouvre l'application mobile pour voir l'état actuel de la qualité de l'air
- L'utilisateur ajuste manuellement les paramètres de ventilation si nécessaire
- Le système revient en mode automatique après une période définie

Spécifications Techniques

Matériel : Carte de circuits imprimés personnalisée avec microcontrôleur ESP32, capteurs de qualité de l'air (MQ-135 pour le CO2, SGP30 pour les COV, PMS5003 pour les particules en suspension)
Firmware : C++ avec framework Arduino
Application mobile : React Native pour le développement multiplateforme
Backend : Node.js avec Express.js
Base de données : MongoDB pour le stockage des données
Plateforme cloud : AWS IoT Core pour la communication des appareils
Apprentissage automatique : TensorFlow Lite pour la prédiction de la qualité de l'air sur l'appareil
Intégration de la maison intelligente : SDK HomeKit et Google Home

Points de Terminaison API

/api/auth/register - Inscription de l'utilisateur
/api/auth/login - Connexion de l'utilisateur
/api/devices - Opérations CRUD sur les appareils de l'utilisateur
/api/airquality - Obtenir les données de qualité de l'air
/api/ventilation - Obtenir/définir les paramètres de ventilation
/api/alerts - Gérer les alertes et les notifications de l'utilisateur

Schéma de Base de Données

Utilisateurs : id, email, password_hash, name, created_at
Appareils : id, user_id, name, type, location, last_connected
DonnéesQualitéAir : id, device_id, timestamp, co2, voc, pm25, temperature, humidity
ParamètresVentilation : id, device_id, mode, fan_speed, schedule
Alertes : id, user_id, type, message, created_at, read_at

Structure de Fichiers

/
├── 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 Mise en Œuvre

Développement du matériel (2 semaines)
- Concevoir et prototyper la carte de circuits imprimés personnalisée
- Intégrer les capteurs de qualité de l'air et le microcontrôleur
- Tester la fonctionnalité du matériel
Développement du firmware (3 semaines)
- Mettre en œuvre la collecte et le traitement des données des capteurs
- Développer la connectivité Wi-Fi et le système de mise à jour OTA
- Créer des algorithmes de contrôle de ventilation de base
Développement du backend (4 semaines)
- Configurer le serveur Node.js avec Express.js
- Implémenter l'authentification des utilisateurs et la gestion des appareils
- Créer des points de terminaison d'API pour le stockage et la récupération des données
Développement de l'application mobile (5 semaines)
- Concevoir et implémenter l'interface utilisateur avec React Native
- Intégrer l'API backend
- Développer la visualisation des données en temps réel et les commandes
Intégration de l'apprentissage automatique (3 semaines)
- Collecter et prétraiter les données sur la qualité de l'air
- Entraîner et optimiser le modèle de prédiction de la qualité de l'air
- Intégrer le modèle TensorFlow Lite dans le firmware
Intégration de la maison intelligente (2 semaines)
- Mettre en œuvre les SDK HomeKit et Google Home
- Tester et affiner les fonctionnalités de la maison intelligente
Tests et raffinement (3 semaines)
- Effectuer des tests système approfondis
- Optimiser les performances et l'efficacité énergétique
- Résoudre les éventuels bogues ou problèmes d'utilisabilité
Documentation et déploiement (2 semaines)
- Créer des manuels d'utilisation et des guides d'installation
- Se préparer pour le déploiement de production
- Planifier le support et les mises à jour continues

Stratégie de Déploiement

Mettre en place un pipeline CI/CD à l'aide de GitHub Actions pour les tests et les builds automatisés
Déployer le backend sur AWS Elastic Beanstalk pour la mise à l'échelle
Utiliser AWS IoT Core pour une communication sécurisée des appareils
Stocker les données dans MongoDB Atlas pour une base de données cloud fiable
Distribuer l'application mobile via l'App Store d'Apple et le Google Play Store
Mettre en œuvre des mises à jour du firmware OTA pour une amélioration continue
Mettre en place une surveillance et des alertes à l'aide d'AWS CloudWatch
Créer un plan de déploiement progressif pour les utilisateurs initiaux et recueillir les commentaires

Justification de la Conception

La conception du matériel personnalisé permet un contrôle précis et l'intégration de capteurs spécifiques
Le microcontrôleur ESP32 a été choisi pour sa faible consommation d'énergie et ses capacités Wi-Fi intégrées
React Native permet un développement efficace d'applications mobiles multiplateforme
Node.js backend offre une solution serveur légère et évolutive
MongoDB offre une flexibilité pour stocker diverses données de capteurs et informations utilisateur
L'intégration de l'apprentissage automatique permet un contrôle prédictif de la ventilation, améliorant l'efficacité
L'intégration de la maison intelligente améliore l'expérience utilisateur et élargit l'attrait du marché