Utilizarea limbajului Python în dezvoltarea aplicațiilor pentru Internet of Things (IoT)

Abstract

Scopul tezei este de a implementa o aplicație practică IoT care demonstrează utilizarea eficientă a limbajului Python (sub forma MicroPython) într-un context embedded. Aplicația propusă constă în monitorizarea unor parametri de mediu (temperatură, umiditate), transmiterea datelor în cloud prin protocolul MQTT și integrarea unei interfețe vocale care permite interacțiunea naturală între utilizator și dispozitiv. Obiectivele proiectului: Alegerea și configurarea componentelor hardware (ESP32, senzori, OLED, microfoane, difuzoare); Captarea, procesarea și transmiterea datelor prin rețea folosind protocolul MQTT și integrarea unui server intermediar care comunică cu API-ul OpenAI pentru interpretarea comenzilor vocale; Oferirea de feedback vizual și auditiv către utilizator. Metodele aplicate și rezultatele: Pentru realizarea aplicației, s-au utilizat metode de proiectare modulară în Python, comunicare asincronă prin MQTT, și gestionarea eficientă a resurselor ESP32 prin task scheduling și buffer circular pentru voce. În urma testării sistemului, s-a demonstrat funcționarea completă a aplicației, cu răspunsuri corecte la comenzi vocale și afișare în timp real a valorilor senzorilor. Soluția propusă este scalabilă și poate fi extinsă ușor pentru aplicații mai complexe din domeniul automatizării sau al asistenților vocali inteligenți în embedded.

The aim of the thesis is to implement a practical IoT application that demonstrates the efficient use of the Python language (in the form of MicroPython) within an embedded context. The proposed application involves monitoring environmental parameters (temperature, humidity), sending data to the cloud via the MQTT protocol, and integrating a voice interface that enables natural interaction between the user and the device. Selection and configuration of hardware components (ESP32, sensors, OLED, microphones, speakers); Acquisition, processing, and transmission of data over the network using the MQTT protocol and ntegration of an intermediate server that communicates with the OpenAI API for interpreting Voice commands; Providing visual and auditory feedback to the user. Methods applied and results: To implement the application, methods such as modular design in Python, asynchronous communication via MQTT, and efficient resource management on the ESP32 using task scheduling and a circular buffer for voice were employed. Following system testing, the application proved to function correctly, providing accurate responses to voice commands. The proposed solution is scalable and easily extendble in large scale.