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 sistemas inteligentes de casa para manter o ar interno saudável, otimizando a eficiência energética.

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Resumo Simples

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

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

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

Público-alvo:

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

Recursos-chave:

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 casas inteligentes (e.g., HomeKit, Google Home)
Aplicativo móvel para monitoramento e controle remoto
Otimização da eficiência energética
Rastreamento e análise de dados históricos

Requisitos do usuário:

Processo fácil de instalação e configuração
Interface de aplicativo móvel intuitiva
Alertas e notificações personalizáveis
Capacidades de substituição manual
Compatibilidade com sistemas HVAC existentes

Fluxos de Usuário

Configuração do Sistema:
- O usuário instala os sensores de qualidade do ar e as válvulas de ventilação inteligentes
- O usuário baixa o aplicativo móvel e cria uma conta
- O aplicativo guia o usuário pelo pareamento do dispositivo e configuração do sistema
Operação Diária:
- O sistema monitora continuamente a qualidade do ar
- A ventilação é ajustada automaticamente com base nos dados de qualidade do ar
- O usuário recebe notificações para 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 predefinido

Especificações Técnicas

Hardware: Placa de circuito personalizada com microcontrolador ESP32, sensores de qualidade do ar (MQ-135 para CO2, SGP30 para COVs, PMS5003 para material particulado)
Firmware: C++ com estrutura 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 de qualidade do ar no dispositivo
Integração com Casas Inteligentes: SDKs do HomeKit e Google Home

Endpoints da API

/api/auth/register - Registro de usuário
/api/auth/login - Login de usuário
/api/devices - Operações CRUD para 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

Esquema do Banco de Dados

Usuários: id, email, senha_hash, nome, created_at
Dispositivos: id, id_usuário, nome, tipo, localização, última_conexão
DadosQualidadeAr: id, id_dispositivo, timestamp, co2, voc, pm25, temperatura, umidade
ConfiguraçõesVentilação: id, id_dispositivo, modo, velocidade_ventilador, agenda
Alertas: id, id_usuário, tipo, mensagem, created_at, read_at

Estrutura de Arquivos

/
├── 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

Plano de Implementação

Desenvolvimento de Hardware (2 semanas)
- Projetar e prototipar a placa de circuito 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 do 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 de qualidade do ar
- Integrar o modelo TensorFlow Lite no firmware
Integração com Casas Inteligentes (2 semanas)
- Implementar os SDKs do HomeKit e Google Home
- Testar e refinar a funcionalidade de casas inteligentes
Testes e Refinamentos (3 semanas)
- Realizar testes abrangentes do sistema
- Otimizar o desempenho e a eficiência energética
- Resolver quaisquer problemas ou questões de usabilidade
Documentação e Implantação (2 semanas)
- Criar manuais de usuário e guias de configuração
- Preparar para a implantação de produção
- Planejar o suporte e as atualizações contínuas

Estratégia de Implantação

Configurar o pipeline de CI/CD usando GitHub Actions para testes e compilações automatizados
Implantar o backend no AWS Elastic Beanstalk para escalabilidade
Usar o AWS IoT Core para comunicação segura do dispositivo
Armazenar dados no MongoDB Atlas para um banco de dados em nuvem confiável
Distribuir o aplicativo móvel por meio da Apple App Store e Google Play Store
Implementar atualizações de firmware Over-the-Air (OTA) para melhorias contínuas
Configurar monitoramento e alertas usando o AWS CloudWatch
Criar um plano de implantação gradual para usuários iniciais e coletar feedbacks

Justificativa do 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 capacidades Wi-Fi integradas
O React Native permite o desenvolvimento eficiente de aplicativos móveis multiplataforma
O Node.js backend fornece uma solução de servidor leve e escalável
O MongoDB oferece flexibilidade para armazenar dados de sensores e informações de usuários variados
A integração de aprendizado de máquina permite um controle de ventilação preditivo, melhorando a eficiência
A integração com casas inteligentes melhora a experiência do usuário e amplia o apelo do mercado