KI-Luftreiniger-Controller auf Basis des Rockchip RK3308

Kunde

Eine Haushaltsgerätemarke, die ihre Luftreiniger-Reihe durch KI-gesteuerte präventive Luftqualitätskontrolle differenzieren möchte.

Herausforderung

Entwicklung eines kosteneffizienten Luftreiniger-Controllers, der Verschmutzungsmuster (Kochzeiten, Verkehrsspitzen) erlernen und die Filtration proaktiv aktivieren kann, bevor sich die Luftqualität verschlechtert.

Produktkonzept & Architektur

Der Rockchip RK3308 Quad-Core Cortex-A35 SoC wurde aufgrund seiner Linux-Fähigkeit und seines umfangreichen Peripherie-Sets gewählt. Er liest von einem Sensirion SPS30 PM-Sensor, einem SGP40 VOC-Sensor und einem BME280 Temperatur-/Feuchtigkeitssensor. Ein PWM-gesteuerter Nidec bürstenloser DC-Lüfter sorgt für den Luftstrom.

Technische Lösung

Wir haben Buildroot Linux mit einer benutzerdefinierten Python/Node.js Edge-Anwendung eingesetzt. Ein leichtgewichtiges LSTM-Modell, trainiert auf 3 Monaten Haushaltsluftqualitätsdaten, läuft auf den Cortex-A35-Kernen des RK3308. Das Modell sagt PM2.5-Werte 30 Minuten im Voraus mit 92% Genauigkeit voraus. Wenn eine Spitze vorhergesagt wird, fährt der Lüfter präventiv hoch. Das Gerät veröffentlicht außerdem stündliche Aggregate an ein MQTT-Dashboard.

Ergebnis

Die PM2.5-Exposition der Nutzer wurde im Vergleich zum reaktiven Auto-Modus um 35% reduziert. Die Filterlebensdauer wurde durch intelligenteres Lüfter-Scheduling um 20% verlängert. Gesamt-BOM unter 45 $.