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.
Learn2Vibe AI
Online
What do you want to build?
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
Integração com Casa Inteligente (2 semanas)
- Implementar os SDKs do HomeKit e Google Home
- Testar e refinar a funcionalidade de casa inteligente
-
Testes e Refinamento (3 semanas)
- Realizar testes abrangentes do sistema
- Otimizar o desempenho e a eficiência energética
- Resolver quaisquer problemas ou problemas de usabilidade
-
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
- Configurar o pipeline de CI/CD usando o GitHub Actions para testes e compilações automatizados
- Implantar o backend no AWS Elastic Beanstalk para escalabilidade
- Usar o AWS IoT Core para comunicação segura com os dispositivos
- Armazenar dados no MongoDB Atlas para um banco de dados na nuvem confiável
- Distribuir o aplicativo móvel pela Apple App Store e Google Play Store
- Implementar atualizações de firmware OTA para melhorias contínuas
- Configurar monitoramento e alertas usando o AWS CloudWatch
- 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