Для реализации проекта «Умная уборка» важно прописать четкую логику работы системы. Ниже представлен алгоритм, который объединяет датчики, устройства и облачное управление в единый процесс.
### Алгоритм функционирования системы «CleanPet 360»
**1. Мониторинг среды (Режим ожидания)**
* Система находится в спящем режиме.
* **Датчики качества воздуха (VOC)** постоянно анализируют концентрацию аммиака и неприятных запахов.
* **Камеры с ИИ** сканируют пол на наличие «препятствий» (шерсть, просыпанный корм, экскременты).
**2. Обнаружение события (Триггер)**
* **Сценарий А (Запах):** Датчик фиксирует превышение нормы.
* **Сценарий Б (Мусор):** ИИ определяет координаты загрязнения (например, у миски).
* **Сценарий В (Таймер):** Наступление времени плановой уборки.
**3. Проверка безопасности (Анализ ситуации)**
* Система опрашивает датчики движения: **«Где сейчас питомец?»**.
* Если животное находится в зоне уборки, робот не запускается или работает в «тихом режиме», чтобы не вызвать стресс.
**4. Выполнение задачи (Действие)**
* **Очистка воздуха:** Включается бризер или угольный фильтр в зоне лотка.
* **Локальная уборка:** Робот-пылесос выезжает точно к месту загрязнения (spot cleaning), не объезжая всю квартиру.
* **Дезинфекция:** После уборки мусора включается встроенная УФ-лампа направленного действия (только если рядом нет людей и животных).
**5. Завершение и отчетность**
* Робот возвращается на станцию самоочистки.
* Система отправляет уведомление владельцу на смартфон: *«Уборка завершена. В зоне кормления было убрано 20г сухого корма»*.
### Блок-схема алгоритма (для презентации)
| Шаг | Действие системы | Результат |
|---|---|---|
| **Вход** | Получение сигнала с датчика/камеры | Анализ типа загрязнения |
| **Условие** | Питомец в зоне видимости? | Если **Да** — отложить; если **Нет** — старт |
| **Процесс** | Активация нужного модуля (пылесос/вытяжка) | Ликвидация проблемы |
| **Выход** | Проверка чистоты через камеру | Возврат в режим ожидания |
### Технические требования для реализации
* **Микроконтроллер:** Например, Arduino или Raspberry Pi для сбора данных с датчиков.
* **Протокол связи:** Wi-Fi или Zigbee для объединения пылесоса и датчиков воздуха.
* **Машинное зрение:** Обученная модель (например, на базе YOLO), которая отличает спящую кошку от ковра.
Этот алгоритм наглядно показывает, чем «умная» уборка отличается от обычного робота-пылесоса: она **реактивна** (отвечает на событие сразу) и **адаптивна** (учитывает комфорт животного).
