1. 创意方向介绍

本项目结合AI与边缘计算及物联网技术，旨在开发一个智能睡眠环境管理系统。该系统通过多种传感器监测用户的睡眠状态和环境参数，利用边缘AI进行数据分析，自动调节卧室的光线、温度和声音，以优化睡眠质量。此创新方案不仅提升了用户的睡眠体验，还通过智能调节实现节能环保。

2. 方案框图

以下是系统的方案框图：

3. 流程说明

• Raspberry Pi Zero 2 W：作为系统的核心控制单元，负责数据采集、处理和设备管理，内置Wi-Fi实现网络连接。
• NRF52840-DONGLE：用于与智能灯光、恒温器和音响等设备进行无线通信，实现环境参数的自动调节。
• 64GB MICSDXC CANVAS SELECT PLUS：用于存储睡眠数据和AI模型，确保数据的持久保存与快速读取。
• 环境传感器模块：监测卧室的温度、湿度和光照强度，提供环境数据支持。
• 音频传感器：捕捉用户的睡眠声音，如呼吸频率和鼾声，用于分析睡眠质量。
• AI处理单元：在边缘设备上运行睡眠优化算法，分析传感器数据，判断用户的睡眠状态，并根据分析结果自动调节环境参数。
• 用户控制界面：通过移动应用和Web Dashboard，用户可以查看睡眠分析报告，手动调节设置，以及接收智能建议。

4. 器件介绍

• Raspberry Pi Zero 2 W：小巧且功能强大的主控板，内置Wi-Fi和蓝牙模块，适合边缘计算和物联网应用，负责数据处理和AI算法运行。
• NRF52840-DONGLE：来自Nordic Semiconductor，支持蓝牙和Zigbee协议，具备低功耗和高可靠性的通信能力，适合智能家居设备连接和控制。
• 64GB MICSDXC CANVAS SELECT PLUS：高容量存储卡，提供快速的数据读写速度，确保睡眠数据和AI模型的高效存取。
• 环境传感器模块：包括温度、湿度和光照传感器，用于实时监测卧室环境参数，辅助AI算法进行环境优化。
• 音频传感器：高灵敏度麦克风，用于捕捉和分析用户的睡眠声音，评估睡眠质量。

5. 心得体会

通过本次FastBond机会，我设计了一个集成多种传感器和AI算法的智能睡眠环境管理系统，探索了AI与物联网在提升生活质量方面的应用。在资料查找和方案设计过程中，深刻体会到边缘计算在实时数据处理中的优势，以及指定厂商高质量元器件在项目中的重要性。此次项目不仅提升了我的硬件整合能力，还加深了对AI算法在健康监测中的应用理解。期待在后续阶段进行系统的实际搭建与测试，进一步优化睡眠优化算法，实现高效可靠的智能睡眠管理解决方案。