Auteur Morgann LATAPIE-SOULIER | Dernière modification 11/10/2024 par Morgann.ltp
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- 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
- Réflexion sur l'utilité de l'objet
- Utilité de l'objet : prévenir l’utilisateur du taux de pollution de l’air autour de lui
Notre objet ressemblerait à un petit boitier avec des leds, qui pourrait s'accrocher à un porte clé, un véhicule ou même un vêtement.
- 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
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.
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.
Avec une DA précédemment mise en place avec le groupe, nous avons décidé de créer un logo afin que notre objet ait une identité précise.
Nous avons dû créer la boite qui servira à placer le microprocesseur ESP32. Nous avons décidé de la faire de couleur beige, afin de rester dans notre DA.
Nous avons ensuite imprimer la boite qui servira à placer le microprocesseur ESP32. Nous avons utiliser l'imprimante 3D et un morceau de plexiglass pour voir les leds.
Nous avons aussi créé une lanière afin de faciliter le transport et l'utilisation. La lanière a été faite grâce à des morceaux de tissus lassés et cousus entre eux. Ensuite, les tissus ont été teintés afin d'avoir un apparence plus propre.
AirSafe est un boitier portatif. Lorsque le taux de pollution dans l'air est élevé, des leds s’allument. En revanche, lorsque le taux de pollution dans l'air est faible, les leds vertes s’allument d'une manière différente.
- Lien qui ne se fait pas entre l'outil et les données
- Que les leds ne s'allument pas malgré l'arrivée des données
- Limitation matériel : plusieurs limitation matérielle se sont imposées à nous, l’absence de module de localisation sur l'esp 32 a demandé un travail de développement bien plus long et complexe qui aurait pu être maîtrisé via un microprocesseur plus complet. Également l’absence de module de batterie implique pour notre prototype de devoir être branché ( à un smartphone par exemple) Sa vocation réelle est d'être utilisé sans fil et ne nécessite comme unique contrainte la connexion via partage de connexion au smartphone pour fonctionner.
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 définis s’allument. En revanche, lorsque le taux de pollution dans l'air est faible, les leds vertes s’allument d'une autre manière.
Les leds ont des couleurs définies et s'allument selon l’information partagée.
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.
Prévenir les risques des maladies suites à la pollution pour nos utilisateurs
Montrer les zones les plus polluées
Montrer quelqu'un dans son quotidien pour montrer l'utilité en réalité
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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