🌡️ Проект "Умная лампа" - Датчики и адаптивность

1📈 ПРОГРЕСС КОМАНД:
2- "Покажите улучшения MVP с прошлого спринта"
3- "Какие новые функции добавили дома?"
4- "Какие технические проблемы решили?"
5- "Что готовы показать инвесторам сегодня?"

1🔬 ПОДГОТОВКА К СЕНСОРНОЙ ИНТЕГРАЦИИ:
2- "Кто изучил принципы работы датчиков?"
3- "Какие алгоритмы адаптации планируете?"
4- "Как лампа должна реагировать на движение?"
5- "Что исследовали о энергоэффективности?"

 1🎯 ЦЕЛЬ СПРИНТА:
 2"К концу занятия ваши лампы будут:
 3• Включаться когда вы подходите
 4• Адаптировать яркость к освещению комнаты  
 5• Реагировать на уровень шума
 6• Экономить энергию когда никого нет
 7• Запоминать ваши предпочтения"
 8
 9📊 SUCCESS METRICS:
10• Автоматическое включение в 100% случаев
11• Корректная адаптация яркости
12• Энергосбережение в пустой комнате
13• Быстрая реакция на изменения среды

 1🔬 СЕНСОРНАЯ ЭКОСИСТЕМА:
 2
 3📷 ДАТЧИК ОСВЕЩЕННОСТИ (Фоторезистор/LDR):
 4• Измеряет уровень освещения (0-1023)
 5• Применение: Автоматическая адаптация яркости
 6• Алгоритм: Темно → Ярче лампа, Светло → Тусклее лампа
 7
 8🚶 ДАТЧИК ДВИЖЕНИЯ (PIR):
 9• Детектирует инфракрасное излучение от людей
10• Применение: Автовключение при приближении
11• Алгоритм: Движение → Включить, Нет движения N минут → Выключить
12
13🔊 ДАТЧИК ЗВУКА (Микрофон):
14• Измеряет уровень шума (0-1023)
15• Применение: Реакция на голосовые команды или музыку
16• Алгоритм: Громкий звук → Яркие цвета, Тишина → Спокойные тона
17
18⏰ ДАТЧИК ВРЕМЕНИ (RTC или системное время):
19• Определяет время суток
20• Применение: Циркадные ритмы освещения
21• Алгоритм: Утро → Прохладный свет, Вечер → Теплый свет

 1🧠 ЛОГИКА УМНОГО ПОВЕДЕНИЯ:
 2
 3ПРИОРИТЕТНАЯ СИСТЕМА:
 41. Ручное управление (высший приоритет)
 52. Детекция движения
 63. Адаптация к освещенности  
 74. Циркадные ритмы
 85. Энергосбережение (низший приоритет)
 9
10АЛГОРИТМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ:

 1def smart_lamp_logic():
 2    # Сбор данных с датчиков
 3    light_level = read_light_sensor()
 4    motion_detected = read_motion_sensor()
 5    noise_level = read_sound_sensor()
 6    current_time = get_time()
 7    
 8    # Определение контекста
 9    if motion_detected:
10        presence_mode = True
11        last_motion_time = current_time
12    
13    if current_time - last_motion_time > 5_minutes:
14        presence_mode = False
15    
16    # Принятие решения
17    if not presence_mode:
18        lamp.set_energy_saving_mode()
19    else:
20        brightness = calculate_adaptive_brightness(light_level, current_time)
21        color = calculate_adaptive_color(current_time, noise_level)
22        lamp.set_adaptive_mode(brightness, color)

 1🔋 ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ:
 2
 3РЕЖИМЫ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ:
 4• ACTIVE: Полная функциональность, быстрая реакция
 5• STANDBY: Мониторинг движения, медленная реакция  
 6• SLEEP: Только критичные датчики, минимальное потребление
 7
 8АДАПТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ:
 9• Запоминание времени активности пользователя
10• Изучение предпочтений по яркости в разное время
11• Оптимизация алгоритмов под конкретного пользователя
12
13ПРИМЕРЫ ОБУЧЕНИЯ:

 1class UserLearning:
 2    def __init__(self):
 3        self.usage_patterns = {}
 4        self.brightness_preferences = {}
 5    
 6    def record_manual_adjustment(self, time, sensor_data, user_choice):
 7        # Записать, когда пользователь вручную изменил настройки
 8        # Использовать для корректировки автоматических алгоритмов
 9    
10    def predict_user_preference(self, current_context):
11        # Предсказать, какие настройки предпочтет пользователь
12        # На основе исторических данных

 1📋 НОВЫЙ SPRINT BACKLOG:
 2
 3SENSOR USER STORIES:
 41. "Как занятый пользователь, я хочу, чтобы лампа включалась автоматически"
 52. "Как человек, я хочу комфортного освещения в любое время суток"
 63. "Как эко-сознательный пользователь, я хочу экономить энергию"
 74. "Как любитель музыки, я хочу светомузыку под окружающие звуки"
 85. "Как индивидуальность, я хочу, чтобы лампа изучила мои предпочтения"
 9
10ТЕХНИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ:
11• Подключить и откалибровать датчики
12• Реализовать сбор и обработку сенсорных данных
13• Создать систему приоритетов для принятия решений
14• Интегрировать адаптивные алгоритмы
15• Добавить систему обучения пользователю
16• Оптимизировать энергопотребление
17• Протестировать в различных сценариях

1🎯 СТРАТЕГИЯ ВЫБОРА:
2Команда выбирает 2-3 датчика из доступных:
3• Фоторезистор (простой, эффективный)
4• PIR датчик движения (впечатляющий эффект)
5• Микрофон (творческие возможности)
6• Потенциометр (имитация дополнительных датчиков)
7• Кнопка-датчик (расширение ручного управления)

 1🔌 РАСШИРЕННАЯ СХЕМА ПОДКЛЮЧЕНИЯ:
 2
 3ДАТЧИКИ (INPUT):
 4• Фоторезистор → ADC MCP3008 → SPI → Pi
 5• PIR датчик → GPIO 21 (digital input)
 6• Микрофон модуль → ADC MCP3008 → SPI → Pi
 7• Дополнительные кнопки → GPIO 5, 6 (pull-up)
 8
 9АКТУАТОРЫ (OUTPUT):
10• RGB LED → GPIO 18, 19, 20 (PWM)
11• Статусный LED → GPIO 22 (индикация режима)
12• Buzzer → GPIO 23 (звуковые уведомления)
13
14ПИТАНИЕ:
15• 5V для PIR и микрофона
16• 3.3V для логических уровней
17• GND общая для всех компонентов

 1📊 ПРОЦЕДУРА КАЛИБРОВКИ:
 2
 31. ФОТОРЕЗИСТОР:
 4   • Измерить значения при ярком свете
 5   • Измерить значения в темноте
 6   • Определить пороговые значения для режимов
 7
 82. PIR ДАТЧИК:
 9   • Настроить чувствительность потенциометром
10   • Протестировать зону детекции
11   • Определить время задержки после движения
12
133. МИКРОФОН:
14   • Откалибровать фоновый уровень шума
15   • Определить пороги для различных реакций
16   • Протестировать чувствительность к звукам

 1# Псевдокод сенсорного менеджера
 2class SensorManager:
 3    def __init__(self):
 4        # Инициализация всех датчиков
 5        # Настройка калибровочных значений
 6        
 7    def read_all_sensors(self):
 8        # Чтение данных со всех датчиков
 9        # Возврат структурированных данных
10        
11    def get_environmental_context(self):
12        # Анализ совокупности сенсорных данных
13        # Определение общего контекста (день/ночь, активность/покой и т.д.)
14
15class AdaptiveBehavior:
16    def __init__(self, sensor_manager):
17        self.sensors = sensor_manager
18        self.user_learning = UserLearning()
19        
20    def decide_lamp_state(self):
21        # Основная логика принятия решений
22        # Учет приоритетов и пользовательских предпочтений
23        
24    def update_based_on_sensors(self):
25        # Непрерывное обновление состояния лампы
26        # На основе изменений в окружающей среде

 1# Псевдокод специфических алгоритмов
 2
 3def adaptive_brightness_algorithm(light_sensor_value, time_of_day):
 4    # Инвертированная зависимость: темнее снаружи → ярче лампа
 5    # Корректировка по времени суток
 6    # Плавные переходы для комфорта глаз
 7    
 8def motion_activation_algorithm(motion_detected, last_motion_time):
 9    # Мгновенное включение при движении
10    # Постепенное затухание после отсутствия движения
11    # Интеллектуальное предсказание повторного движения
12    
13def sound_reactive_algorithm(sound_level, sound_frequency):
14    # Цветомузыка для громких звуков
15    # Спокойные тона для тишины
16    # Фильтрация фонового шума
17
18def circadian_rhythm_algorithm(current_time):
19    # Холодный свет утром (энергия, концентрация)
20    # Теплый свет вечером (расслабление, сон)
21    # Плавные переходы в течение дня

1🔧 ИНТЕГРАЦИОННЫЙ ЧЕКЛИСТ:
2✅ Сенсорные данные корректно считываются
3✅ Адаптивные алгоритмы работают без конфликтов
4✅ Ручное управление имеет приоритет над автоматическим
5✅ Система стабильна при длительной работе
6✅ Энергопотребление оптимизировано
7✅ Переходы между режимами плавные

 1🧪 ТЕСТОВЫЕ СЦЕНАРИИ:
 2
 31. СЦЕНАРИЙ "УТРЕННЕЕ ПРОБУЖДЕНИЕ":
 4   • Имитация рассвета (постепенное увеличение освещенности)
 5   • Проверка адаптации лампы к естественному свету
 6
 72. СЦЕНАРИЙ "ВЕЧЕРНЯЯ РЕЛАКСАЦИЯ":
 8   • Снижение освещенности в комнате
 9   • Проверка перехода к теплым тонам
10
113. СЦЕНАРИЙ "ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ":
12   • Отсутствие движения в течение 5 минут
13   • Проверка перехода в режим standby
14
154. СЦЕНАРИЙ "ВЕЧЕРИНКА":
16   • Включение музыки (имитация звуков)
17   • Проверка цветомузыки и реактивности
18
195. СЦЕНАРИЙ "РАБОТА/УЧЕБА":
20   • Длительное присутствие человека
21   • Проверка стабильного яркого освещения

 1# Псевдокод системы обучения
 2class PersonalizationEngine:
 3    def __init__(self):
 4        self.user_patterns = {}
 5        self.learning_enabled = True
 6        
 7    def observe_user_behavior(self, manual_adjustment):
 8        # Записывать когда пользователь вручную корректирует автоматику
 9        # Анализировать контекст этих корректировок
10        
11    def adapt_algorithms(self):
12        # Модификация базовых алгоритмов под пользователя
13        # Постепенное улучшение предсказаний
14        
15    def suggest_optimizations(self):
16        # Предложения по улучшению энергоэффективности
17        # Рекомендации по настройке окружения

 1📊 АНАЛИЗ ДАТЧИКОВ:
 2
 3ЧТО РАБОТАЕТ ХОРОШО:
 4• [Какие датчики дают лучшие результаты]
 5• [Самые удачные алгоритмы адаптации]
 6• [Неожиданно полезные функции]
 7
 8ПРОБЛЕМЫ И ОГРАНИЧЕНИЯ:
 9• [Конфликты между датчиками]
10• [Ложные срабатывания]
11• [Медленная реакция]
12
13ИДЕИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ:
14• [Дополнительные датчики]
15• [Улучшение алгоритмов]
16• [Новые режимы использования]

 1🔬 ПОЛЕВЫЕ ИСПЫТАНИЯ:
 2
 31. ДОЛГОСРОЧНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ:
 4   • Запустить лампу в автоматическом режиме на 2+ часа
 5   • Записать все случаи ложных срабатываний
 6   • Документировать поведение в различное время суток
 7   • Измерить энергопотребление в разных режимах
 8
 92. СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ:
10   • Быстрые изменения освещенности (включить/выключить свет)
11   • Множественные движения в зоне детекции
12   • Различные уровни шума и звуков
13   • Одновременное ручное и автоматическое управление
14
153. ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ:
16   • Попросить 2-3 человек протестировать лампу
17   • Записать их замечания и предложения
18   • Выявить неинтуитивное поведение
19   • Собрать идеи для улучшения
20
214. КАЛИБРОВКА ДЛЯ ДОМА:
22   • Адаптировать пороги датчиков под домашние условия
23   • Настроить систему обучения под семейные ритмы
24   • Оптимизировать энергопотребление

 1👤 СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ЗАДАЧИ:
 2
 3🔧 PRODUCT OWNER:
 4• Провести интервью с 3+ потенциальными пользователями
 5• Создать список приоритетных улучшений на основе фидбека
 6• Исследовать коммерческие решения с датчиками
 7• Подготовить техзадание для веб-интерфейса (спринт #8)
 8
 9💻 TECH LEAD:
10• Оптимизировать производительность сенсорных алгоритмов
11• Исследовать библиотеки для веб-разработки (Flask, FastAPI)
12• Спроектировать API для внешнего управления
13• Подготовить техническую архитектуру для сетевой интеграции
14
15🎨 UX DESIGNER:
16• Создать wireframes веб-интерфейса для лампы
17• Спроектировать мобильное приложение (макеты)
18• Разработать систему уведомлений и статусов
19• Исследовать лучшие практики UI для умных устройств
20
21🧪 QA ENGINEER:
22• Создать автоматизированные тесты для датчиков
23• Документировать все найденные баги и edge cases
24• Разработать план нагрузочного тестирования
25• Подготовить метрики качества для следующего спринта

 1🔬 ГЛУБОКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ:
 2
 31. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ:
 4   • Изучить возможности scikit-learn для анализа паттернов
 5   • Экспериментировать с алгоритмами кластеризации пользователей
 6   • Исследовать предсказательные модели для поведения
 7
 82. ИНТЕГРАЦИЯ С ЭКОСИСТЕМАМИ:
 9   • Изучить протоколы HomeKit, Google Assistant, Alexa
10   • Исследовать возможности MQTT для умного дома
11   • Анализ API популярных IoT платформ
12
133. ПРОДВИНУТЫЕ ДАТЧИКИ:
14   • Исследовать возможности камеры для компьютерного зрения
15   • Изучить датчики качества воздуха и их интеграцию
16   • Анализ возможностей GPS и геолокации для умной лампы
17
184. ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ:
19   • Исследование солнечных панелей и аккумуляторов
20   • Алгоритмы предсказания энергопотребления
21   • Интеграция с умными счетчиками электроэнергии

 1СПРИНТ #7 ОТЧЕТ: Адаптивная умная лампа
 2======================================
 3
 4🏷️ КОМАНДА: [название команды]
 5👥 УЧАСТНИКИ: [список с ролями]
 6📅 ДАТА: [дата завершения]
 7
 8🎯 ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ДАТЧИКИ:
 9✅ [Список подключенных датчиков]
10✅ [Реализованные алгоритмы адаптации]
11✅ [Добавленные автоматические режимы]
12
13📊 РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ:
14• Время реакции на движение: ___ мс
15• Точность адаптации освещенности: ___%
16• Количество ложных срабатываний за час: ___
17• Энергопотребление в standby: ___ мА
18• Время работы без перезапуска: ___ часов
19
20🧠 АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТА:
21[Описание логики принятия решений]
22
23🔋 ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ:
24• Режим ACTIVE: ___ потребление
25• Режим STANDBY: ___ потребление  
26• Режим SLEEP: ___ потребление
27• Экономия по сравнению с v1.0: ___%
28
29🎬 ДЕМОНСТРАЦИЯ АДАПТИВНОСТИ:
30[Ссылки на видео или описание тестовых сценариев]
31
32🐛 ОБНАРУЖЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ:
33[Список багов, ограничений, edge cases]
34
35👥 ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ФИДБЕК:
36[Отзывы тестировщиков и предложения по улучшению]
37
38🚀 ГОТОВНОСТЬ К СПРИНТУ #8:
39[Техническая архитектура для веб-интеграции]
40
41💡 ИННОВАЦИИ И ОТКРЫТИЯ:
42[Самые интересные технические находки]
43
44📈 МЕТРИКИ ПРОГРЕССА:
45• Строк кода: ___ (изменение с v1.0)
46• Количество функций: ___
47• Пользовательские сценарии: ___
48• Уровень автоматизации: ___%

1📦 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ PYTHON STACK:
2✅ spidev (для работы с ADC MCP3008)
3✅ numpy (обработка сенсорных данных)
4✅ scipy (фильтрация сигналов)
5✅ matplotlib (визуализация данных, опционально)
6✅ datetime (работа с временем для циркадных ритмов)

1🎯 МЕТОДИКА КАЛИБРОВКИ:
21. Показать принцип на одном датчике всему классу
32. Дать командам время на самостоятельную калибровку
43. Помочь с интерпретацией получаемых значений
54. Научить фильтрации шумных сигналов

1🌐 СЕТЕВАЯ ГОТОВНОСТЬ:
2• Модульная архитектура готова к добавлению API
3• Состояние лампы легко сериализуется для передачи
4• Датчики предоставляют структурированные данные
5• Система готова к удаленному мониторингу

1📈 ПРОДУКТОВАЯ ТРАЕКТОРИЯ:
2Спринт #6: Базовая лампа → ручное управление
3Спринт #7: Умная лампа → автоматическая адаптация  
4Спринт #8: Подключенная лампа → удаленное управление
5Спринт #9: Готовый продукт → полная экосистема

1💪 НАВЫКИ КОМАНД:
2• Работа с аналоговыми и цифровыми датчиками
3• Алгоритмическое мышление и принятие решений
4• Системная оптимизация и энергоэффективность
5• Пользовательское тестирование и итерации
6• Готовность к сетевому программированию