Como construir um sincronizador de humor de iluminação de mesa inteligente

Crie um sistema de iluminação de mesa inteligente que se adapte ao seu humor e atividades. Este projeto combina hardware e software para entregar experiências de iluminação personalizadas, aumentando a produtividade e criando o ambiente perfeito para qualquer tarefa ou emoção.

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Resumo Simples

Construa um sistema de iluminação de mesa inteligente que sincronize com seu humor e atividades, melhorando a produtividade e o ambiente em seu local de trabalho.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Criar um sistema de iluminação inteligente que responda ao humor e atividades do usuário
Melhorar a produtividade no local de trabalho por meio de iluminação inteligente
Fornecer uma experiência de iluminação personalizável e fácil de usar

Público-alvo:

Profissionais que trabalham em casa
Estudantes
Qualquer pessoa interessada em tecnologia residencial inteligente

Recursos-chave:

Detecção de humor por meio de entrada do usuário ou integração com dispositivo vestível
Reconhecimento de atividade (por exemplo, trabalho, relaxamento, leitura)
Predefinições de iluminação personalizáveis para diferentes humores e atividades
Integração de controle por voz
Aplicativo móvel para controle remoto e personalização
Rastreamento e otimização da eficiência energética

Requisitos do usuário:

Configuração e configuração fáceis
Controles intuitivos para ajustar a iluminação
Integração perfeita com ecossistemas residenciais inteligentes existentes
Capacidade de criar e salvar cenas de iluminação personalizadas
Design focado na privacidade para dados de humor e atividade

Fluxos de Usuário

Ajuste de iluminação baseado no humor:
- O usuário abre o aplicativo móvel
- Seleciona o humor atual ou permite a detecção automática
- O sistema ajusta a iluminação para corresponder ao humor
- O usuário pode ajustar as configurações, se desejar
Predefinição de iluminação baseada em atividade:
- O usuário inicia uma atividade específica (por exemplo, leitura)
- O sistema detecta a atividade ou o usuário a seleciona manualmente
- A iluminação é ajustada para as configurações ideais para a atividade
- O usuário pode salvar predefinições personalizadas para uso futuro
Interação por controle de voz:
- O usuário emite um comando de voz (por exemplo, "Definir iluminação para relaxamento")
- O sistema processa o comando e ajusta a iluminação de acordo
- O usuário recebe confirmação verbal da mudança

Especificações Técnicas

Hardware: PCB personalizada com microcontrolador (por exemplo, ESP32), faixas de LED, sensores
Firmware: C++ com estrutura Arduino
Aplicativo móvel: React Native para desenvolvimento multiplataforma
Backend: Node.js com Express.js
Banco de dados: MongoDB para preferências de usuário e cenas de iluminação
APIs: API RESTful para comunicação com aplicativo móvel
Integrações: IFTTT para conectividade residencial inteligente mais ampla
Machine Learning: TensorFlow Lite para reconhecimento de atividade (opcional)

Endpoints da 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

Esquema do Banco de Dados

Usuários:

id: ObjectId
email: String
senha: String (hashed)
preferências: Object

PredefiniçõesdeIluminação:

id: ObjectId
userId: ObjectId
nome: String
configurações: Object

RegistrosdeAtividade:

id: ObjectId
userId: ObjectId
atividade: String
carimbo de data/hora: Date
iluminaçãoutilizada: Object

Estrutura de Arquivos

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

Plano de Implementação

Desenvolvimento de hardware (2 semanas)
- Projetar e prototipar o PCB personalizado
- Integrar microcontrolador e sensores
- Testar o controle de iluminação básico
Desenvolvimento de firmware (3 semanas)
- Implementar as principais funções de controle de iluminação
- Desenvolver a conectividade Wi-Fi e a comunicação da API
- Criar algoritmos básicos de detecção de humor e atividade
Desenvolvimento do aplicativo móvel (4 semanas)
- Projetar a interface do usuário/experiência do usuário para o aplicativo
- Implementar autenticação de usuário e gerenciamento de perfil
- Desenvolver a interface de controle de iluminação e gerenciamento de predefinições
Desenvolvimento do backend (3 semanas)
- Configurar o servidor Node.js e o banco de dados MongoDB
- Implementar a API RESTful para comunicação com o aplicativo móvel e o dispositivo
- Desenvolver o gerenciamento de usuários e o sistema de armazenamento de preferências
Integração e testes (2 semanas)
- Integrar todos os componentes (hardware, firmware, aplicativo, backend)
- Realizar testes abrangentes em todos os recursos
- Realizar auditoria de segurança e otimizar o desempenho
Integração de machine learning (opcional, 2 semanas)
- Treinar o modelo de reconhecimento de atividade
- Implementar o modelo no firmware e testar a precisão
Testes finais e refinamento (1 semana)
- Realizar testes de aceitação do usuário
- Tratar comentários e correções de bugs
- Preparar para o lançamento da produção

Estratégia de Implantação

Produção de hardware:
- Finalizar o design do PCB e fazer um pequeno lote para testes
- Montar e verificar a qualidade dos dispositivos
Implantação do firmware:
- Configurar o sistema de atualização OTA (Over-The-Air)
- Implantar o firmware inicial nos dispositivos
Lançamento do aplicativo móvel:
- Enviar para a App Store e Google Play Store
- Planejar um lançamento gradual para gerenciar a carga e coletar feedback
Implantação do backend:
- Configurar a infraestrutura de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud)
- Implantar os serviços de backend com containerização (Docker)
- Implementar o pipeline de CI/CD para testes e implantação automatizados
Banco de dados:
- Configurar o MongoDB Atlas para uma solução de banco de dados escalável e gerenciada
Monitoramento e manutenção:
- Implementar registro em log e monitoramento (por exemplo, ELK stack, Prometheus)
- Configurar alertas automatizados para problemas críticos
- Planejar manutenção regular e cronograma de atualização

Justificativa do Design

O Smart Desk Lighting Mood Synchronizer é projetado com uma arquitetura modular para permitir fácil expansão e manutenção. A escolha do ESP32 para o hardware oferece um bom equilíbrio de poder de processamento e opções de conectividade. O React Native é usado para o aplicativo móvel para garantir a compatibilidade multiplataforma e reduzir o tempo de desenvolvimento. O backend Node.js com MongoDB oferece flexibilidade e escalabilidade para lidar com dados de usuários e comunicação de dispositivos. O componente opcional de aprendizado de máquina permite um reconhecimento de atividade mais preciso, melhorando a experiência do usuário. No geral, este design se concentra em criar um sistema responsivo e amigável ao usuário que possa se integrar facilmente a configurações residenciais inteligentes existentes, priorizando a privacidade e a eficiência energética.