AirSafe est un accessoire portatif, qui prévient l’utilisateur du taux de pollution de l’air autour de lui.
Difficulté
Expert
Durée
2 jour(s)
Disciplines scientifiques
Informatique
Introduction
Nous avons décidé de créer AirSafe. AirSafe est un accessoire portatif, qui prévient l’utilisateur du taux de pollution de l’air autour de lui, en utilisant les données opendata du trafic routier.
Étape 1 - Brainstorming
- Echange des idées entre les membres de l'équipe
- Découverte de Open Data Bordeaux Métropole
- Choix de la base de données : Taux de Pollution dans l'air à Bordeaux
Étape 2 - Réflexion de l'idée
- Réflexion sur l'utilité de l'objet
- Utilité de l'objet : prévenir l’utilisateur du taux de pollution de l’air autour de lui
Étape 3 - Réflexion sur le design
Notre objet ressemblerait à un petit boitier avec des leds, qui pourrait s'accrocher à un porte clé, un véhicule ou même un vêtement.
Étape 4 - Choix de la technique
- Bluetooth et Partage de connexion pour la géolocalisation et la connexion.
- Leds qui s'allument différemment selon l’information donnée
- Programmes de codage afin de faire les calculs souhaités
Étape 5 - Localisation de l'ESP32
L’ESP32 ne possède pas de module de localisation, il faut donc être à même de récupérer sa position à travers un autre médium. Nous avons donc trouvé une manière de trouver sa localisation.
Nous avons donc choisi d’utiliser une PWA (progressive web app) afin d’envoyer la position à l’ESP32.
Étape 6 - Calculs de Pollution
Étant donné une offre limitée de données (pas d’indice de qualité de l’air en temps réel, pas de position précise (seulement à l’échelle d’une ville).
Nous avons donc fait le choix de combiner plusieurs sources d’information pour créer un résultat plus pertinent et riche :
En effet, nous utilisons les opendata de bordeaux métropole pour connaitre la congestion autoroutière en temps réels. En se basant sur notre position nous faisons une moyenne des congestions autour de notre position (dans un périmètre de x mètres).
Pour enrichir ce résultat nous avons décidé d’utiliser une api météorologique pour récupérer des données tel que l’hygrométrie, la pression atmosphérique , la couverture nuageuse etc qui influe sur la qualité de l’air ( et la hauteur des nuages de pollution).
Pour essayer d’obtenir un résultat plus pertinent nous avons décidé d’opté pour un système de pondération dit de scoring qui permet d’attribuer une importance (coefficient) à chaque données.
Comment ça marche ?
Observations : que voit-on ?
AirSafe est un boitier portatif. Lorsque le taux de pollution dans l'air est élevé, les leds rouges s’allument. En revanche, lorsque le taux de pollution dans l'air est faible, les leds vertes s’allument.
Mise en garde : qu'est-ce qui pourrait faire rater l'expérience ?
- Lien qui ne se fait pas entre l'outil et les données
- Que l'impression 3D ne se fasse pas à temps
- Que les leds ne s'allument pas malgré l'arrivée des données
Explications
AirSafe est un boitier portatif, qui prévient l’utilisateur du taux de pollution de l’air autour de lui, en utilisant les données Open Data du trafic routier. Lorsque le taux de pollution dans l'air est élevé, les leds rouges s’allument. En revanche, lorsque le taux de pollution dans l'air est faible, les leds vertes s’allument.
Plus d'explications
Les leds ont des couleurs définies et s'allument selon l’information partagée, verte ou rouge.
Applications : dans la vie de tous les jours
Dans la vie de tout les jours, nous pouvons nous balader avec le AirSafe accroché au vélo, à notre porte clé ou à notre pull. Et selon la zone dans laquelle nous marchons, les leds s'allumeront et nous préviendrons si il y a des risques ou non.
Éléments pédagogiques
Objectifs pédagogiques
Prévenir les risques des maladies suites à la pollution pour nos utilisateurs
Montrer les zones les plus polluées
Pistes pour animer l'expérience
Montrer quelqu'un dans son quotidien pour montrer l'utilité en réalité
Sources et ressources
https://www.infoclimat.fr/opendata/
https://opendata.bordeaux-metropole.fr/explore/dataset/ci_courb_a/information/
Dernière modification 11/10/2024 par user:Morgann.ltp.
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