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Como construir um controlador inteligente de ventilação residencial com monitoramento da qualidade do ar

Crie um sistema inteligente de ventilação residencial que monitora continuamente a qualidade do ar e ajusta automaticamente o fluxo de ar. Este projeto combina sensores IoT, aprendizado de máquina e integração com casa inteligente para manter o ar interno saudável, otimizando a eficiência energética.

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Riassunto Semplice

Construa um sistema de ventilação residencial inteligente que monitora a qualidade do ar e ajusta automaticamente o fluxo de ar para ambientes internos ideais.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

  • Desenvolver um sistema de ventilação inteligente que monitora e melhora a qualidade do ar interno
  • Criar uma interface de usuário intuitiva para controle manual e insights sobre o sistema
  • Integrar com plataformas populares de casa inteligente para automação perfeita

Publico-alvo:

  • Proprietários de casas preocupados com a qualidade do ar interno
  • Entusiastas de casas inteligentes
  • Pessoas com alergias ou sensibilidades respiratórias

Recursos principais:

  • Monitoramento em tempo real da qualidade do ar (CO2, COVs, material particulado)
  • Ajuste automático da ventilação com base nos dados de qualidade do ar
  • Integração com sistemas de casa inteligente (ex.: HomeKit, Google Home)
  • Aplicativo móvel para monitoramento e controle remotos
  • Otimização da eficiência energética
  • Rastreamento e análise de dados históricos

Requisitos do usuário:

  • Processo de instalação e configuração simples
  • Interface de aplicativo móvel intuitiva
  • Alertas e notificações personalizáveis
  • Capacidade de substituição manual
  • Compatibilidade com sistemas HVAC existentes

Flussi Utente

  1. Configuração do sistema:

    • O usuário instala os sensores de qualidade do ar e as saídas de ventilação inteligentes
    • O usuário baixa o aplicativo móvel e cria uma conta
    • O aplicativo orienta o usuário sobre o pareamento do dispositivo e a configuração do sistema
  2. Operação diária:

    • O sistema monitora continuamente a qualidade do ar
    • A ventilação se ajusta automaticamente com base nos dados de qualidade do ar
    • O usuário recebe notificações sobre mudanças significativas na qualidade do ar
  3. Controle manual:

    • O usuário abre o aplicativo móvel para visualizar o status atual da qualidade do ar
    • O usuário ajusta manualmente as configurações de ventilação, se desejar
    • O sistema retorna ao modo automático após um período de tempo determinado

Specifiche Tecniche

  • Hardware: PCB personalizada com microcontrolador ESP32, sensores de qualidade do ar (MQ-135 para CO2, SGP30 para COVs, PMS5003 para material particulado)
  • Firmware: C++ com framework Arduino
  • Aplicativo móvel: React Native para desenvolvimento multiplataforma
  • Backend: Node.js com Express.js
  • Banco de dados: MongoDB para armazenamento de dados
  • Plataforma de nuvem: AWS IoT Core para comunicação com dispositivos
  • Aprendizado de máquina: TensorFlow Lite para previsão da qualidade do ar no dispositivo
  • Integração com casa inteligente: SDKs do HomeKit e Google Home

Endpoint API

  • /api/auth/register - Registro de usuário
  • /api/auth/login - Login de usuário
  • /api/devices - Operações CRUD para os dispositivos do usuário
  • /api/airquality - Obter dados de qualidade do ar
  • /api/ventilation - Obter/definir configurações de ventilação
  • /api/alerts - Gerenciar alertas e notificações do usuário

Schema del Database

  • Usuários: id, email, senha_hash, nome, criado_em
  • Dispositivos: id, id_usuário, nome, tipo, local, último_conectado
  • DadosQualidadeAr: id, id_dispositivo, carimbo_data/hora, co2, cov, pm25, temperatura, umidade
  • ConfiguraçõesVentilação: id, id_dispositivo, modo, velocidade_ventilador, agenda
  • Alertas: id, id_usuário, tipo, mensagem, criado_em, lido_em

Struttura dei File

/ ├── 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

Piano di Implementazione

  1. Desenvolvimento de Hardware (2 semanas)

    • Projetar e prototipar a PCB personalizada
    • Integrar os sensores de qualidade do ar e o microcontrolador
    • Testar a funcionalidade do hardware
  2. Desenvolvimento de Firmware (3 semanas)

    • Implementar a coleta e o processamento de dados dos sensores
    • Desenvolver a conectividade Wi-Fi e o sistema de atualização OTA
    • Criar algoritmos básicos de controle de ventilação
  3. Desenvolvimento de Backend (4 semanas)

    • Configurar o servidor Node.js com Express.js
    • Implementar autenticação de usuário e gerenciamento de dispositivos
    • Criar endpoints de API para armazenamento e recuperação de dados
  4. Desenvolvimento de Aplicativo Móvel (5 semanas)

    • Projetar e implementar a interface do usuário com React Native
    • Integrar com a API de backend
    • Desenvolver visualização e controles de dados em tempo real
  5. Integração de Aprendizado de Máquina (3 semanas)

    • Coletar e pré-processar dados de qualidade do ar
    • Treinar e otimizar o modelo de previsão da qualidade do ar
    • Integrar o modelo TensorFlow Lite no firmware
  6. Integração com Casa Inteligente (2 semanas)

    • Implementar os SDKs do HomeKit e Google Home
    • Testar e refinar a funcionalidade de casa inteligente
  7. Testes e Refinamento (3 semanas)

    • Realizar testes abrangentes do sistema
    • Otimizar o desempenho e a eficiência energética
    • Resolver quaisquer problemas ou problemas de usabilidade
  8. Documentação e Implantação (2 semanas)

    • Criar manuais do usuário e guias de configuração
    • Preparar para a implantação de produção
    • Planejar o suporte e as atualizações contínuas

Strategia di Distribuzione

  1. Configurar o pipeline de CI/CD usando o GitHub Actions para testes e compilações automatizados
  2. Implantar o backend no AWS Elastic Beanstalk para escalabilidade
  3. Usar o AWS IoT Core para comunicação segura com os dispositivos
  4. Armazenar dados no MongoDB Atlas para um banco de dados na nuvem confiável
  5. Distribuir o aplicativo móvel pela Apple App Store e Google Play Store
  6. Implementar atualizações de firmware OTA para melhorias contínuas
  7. Configurar monitoramento e alertas usando o AWS CloudWatch
  8. Criar um plano de implantação gradual para usuários iniciais e coletar feedback

Motivazione del Design

  • O design de hardware personalizado permite um controle preciso e a integração de sensores específicos
  • O microcontrolador ESP32 foi escolhido por seu baixo consumo de energia e recursos Wi-Fi integrados
  • O React Native permite o desenvolvimento eficiente de aplicativo móvel multiplataforma
  • O Node.js backend oferece uma solução de servidor leve e escalável
  • O MongoDB oferece flexibilidade para armazenar dados de sensores e informações do usuário
  • A integração de aprendizado de máquina permite um controle preditivo da ventilação, melhorando a eficiência
  • A integração com casa inteligente aprimora a experiência do usuário e amplia o apelo do mercado