Semana 13 - "Que métricas vamos retirar dos dados e como vamos fazer a app?"

Síntese da semana:

Esta semana decidimos trocar os sensores de temperatura por outro modelo mais fiável. Avançámos na organização dos dados e na definição das métricas para avaliar as rotinas. Escolhemos também o Flutter para o desenvolvimento da app NeuroHome e iniciámos o layout da mesma, a cloud também foi configurada no Google Firebase para receber os dados do Raspberry Pi.

Objetivos alcançados:

• Mudança dos sensores de temperatura

• Código que encontra as métricas para avaliar as rotinas

• Código para encontrar os valores normais de cada dia

• Lançamento da cloud

• Começo do layout da aplicação

Como estamos a obter os dados?

Com os sensores de movimento já a funcionar, o principal desafio na aquisição de dados manteve-se na leitura precisa da temperatura ambiente, utilizando o sensor LM35DZ. No entanto, após várias tentativas a equipa continuou a enfrentar dificuldades recorrentes com estes sensores. De forma a conseguir ultrapassar estes problemas, foram contactados outros grupos que também estavam a utilizar este modelo de sensores, no entanto os restantes grupos também também não conseguiram obter leituras fiáveis. Perante esta situação, foi decidido fazer uma troca no modelo dos sensores, tendo sido encomendados os sensores DHT11, que permitem fazer leituras com mais precisão.

Como estamos a enviar e tratar os dados?

Depois da semana passada, onde já era possível organizar os dados vindos dos ESP-32 num ficheiro cvs. Quando um sensor de movimento é ativo é guardada a divisão em questão, o tempo que esteve nessa divisão, a hora que entrou e por fim, a temperatura e a presença de gás.

O próximo grande desafio foi decidir quais seriam realmente as métricas a retirar com estes dados, para posteriormente avaliar as rotinas dos idosos.

Foi decidido assim criar dois momentos de avaliação com parâmetros diferentes:

-Dados recolhidos durante o dia, de acordo com cada divisão: tempo médio na divisão x, o número de visitas à divisão x, hora mais frequente na divisão x, e quanto tempo a pessoa está fora de casa.

-Dados recolhidos durante a noite: quanto tempo a pessoa está a dormir, quanto tempo passa fora do quarto durante a noite (não está a dormir), o número de vezes que a pessoa se levanta, para que divisões vai quando acorda, e destas, qual a mais repetida.

Depois de se terem sido definidos estes parâmetro, a equipa implementou o código que os calcula, com os dados tanto do dia como da noite. Apesar de ainda não termos os sensores todos a funcionar, foi possível testar estas métricas com dados fictícios.

De forma a avaliar as rotinas, a equipa decidiu considerar um "período experimental" de uma semana. Onde, depois de serem retirados os parâmetros referidos anteriormente, estes serão analisados, e irão ser encontrados os valores "normais" para cada pessoa, para posteriormente serem comparados no dia a dia. A equipa fez assim código que determina os valores normais de cada cada métrica retirada no período do dia.

Como está a evoluir a aplicação?

Após terem procurado por melhores soluções e terem mudado de abordagem, a equipa responsável pela aplicação encontrou a melhor solução para a criação da app NeuroHome, foi decidido usar o Flutter, que permite criar apps que funcionam tanto em androids como em iOS. Conseguiram assim começar a desenvolver o layout da aplicação. Para além disso também foi criada a cloud no Google Firebase, para receber e armazenar os dados organizados enviados pelo rasberryPi.