Smart Waste Management system
- التخصص
- الهندسة الكهربائية والكمبيوتر
- الجامعة
- الجامعة الأمريكية في الشرق الأوسط (AUM)
- السنة
- 2025
- نوع المشروع
- مشروع تخرج
عن المشروع
مشروع Smart Waste Monitor System هو نظام ذكي لمراقبة حاويات النفايات باستخدام تقنيات إنترنت الأشياء IoT، بهدف تحسين كفاءة جمع النفايات وتقليل الجولات غير الضرورية لشاحنات النظافة. يعتمد النظام على متحكم ESP32 مرتبط بحساس HC-SR04 لقياس مستوى امتلاء الحاوية، وحساس MQ-2 لاكتشاف الدخان، وحساس MQ-135 لمراقبة الغازات الضارة وجودة الهواء. تُرسل القراءات بشكل لاسلكي عبر Wi-Fi إلى Firebase Realtime Database، ثم يتم عرضها مباشرة من خلال تطبيق ويب مطور باستخدام React.js. يعرض النظام حالة كل حاوية ومستوى الامتلاء والدخان والغازات مع تصنيف واضح للقراءات إلى Low وAverage وHigh، بالإضافة إلى خريطة تفاعلية تعرض مواقع الحاويات ونقطة انطلاق مركبة جمع النفايات للمساعدة في الوصول إلى الحاويات التي تحتاج إلى تفريغ بشكل أسرع وأكثر كفاءة. تم تصميم النظام ليكون منخفض التكلفة، قابل للتوسع، ويعمل بشكل لحظي مع إمكانية مراقبة عدة حاويات في مواقع مختلفة، مما يجعله مناسباً كتطبيق عملي ضمن حلول Smart Cities وإدارة النفايات الذكية.
الجانب التقني
تم استخدام ESP32 كوحدة التحكم والمعالجة الرئيسية لكل حاوية ذكية. تم استخدام HC-SR04 Ultrasonic Sensor لقياس المسافة وتحويلها إلى نسبة امتلاء الحاوية. تم استخدام MQ-2 للكشف عن الدخان وMQ-135 لمراقبة الغازات الضارة وجودة الهواء. تم تطوير Firmware الخاص بالـESP32 باستخدام Arduino IDE لقراءة الحساسات ومعالجة البيانات. تم استخدام Wi-Fi المدمج في ESP32 لإرسال البيانات إلى Firebase Realtime Database بشكل لحظي. تم تخصيص Unique Bin ID لكل حاوية للسماح بمراقبة أكثر من حاوية في نفس النظام. تم تطوير Web Application باستخدام React.js لعرض بيانات جميع الحاويات في الوقت الحقيقي. تم استخدام Firebase Authentication لتسجيل الدخول وحماية الوصول إلى النظام. تم تصميم Dashboard يعرض مستوى الحاوية والدخان والغازات باستخدام مؤشرات Low وAverage وHigh. تم دمج Google Maps لعرض مواقع الحاويات ونقطة انطلاق مركبة جمع النفايات. تم ربط الخريطة مباشرة مع Firebase لتحديث حالة ومعلومات الحاويات لحظياً. تم استخدام Tailwind CSS لتحسين الـResponsive Design، وتم نشر الواجهة باستخدام Vercel. تم اختبار النظام باستخدام ثلاث وحدات ESP32 تعمل في الوقت نفسه، وأظهرت الاختبارات قدرة Firebase على استقبال بيانات الحاويات بدون تعارض وبزمن تحديث أقل من ثانية تقريباً
- ESP32
- IoT
- Arduino IDE
- Wi-Fi
- Firebase Realtime Database
- Firebase Authentication
- React.js
- JavaScript
- Tailwind CSS
- Google Maps API
- Vercel
- HC-SR04 Ultrasonic Sensor
- MQ-2 Sensor
- MQ-135 Sensor
دور فريق انفنيتي انسارز
- الإشراف والمتابعة على المشروع من بداية GP1 وحتى نهاية GP2.
- المساعدة في تحليل مشكلة إدارة النفايات وتحديد نطاق المشروع ومتطلباته.
- متابعة الـLiterature Review ودراسة حلول Smart Waste Management المختلفة.
- المساعدة في مقارنة التقنيات والحساسات واختيار التصميم المناسب للنظام.
- متابعة تصميم معمارية النظام وتقسيمه إلى Sensing وController وBackend وFrontend.
- دعم اختيار وربط ESP32 مع حساسات MQ-2 وMQ-135 وHC-SR04.
- متابعة تطوير كود ESP32 وقراءة ومعالجة بيانات الحساسات.
- المساعدة في ربط ESP32 مع Firebase Realtime Database عبر Wi-Fi.
- متابعة تصميم قاعدة البيانات وتنظيم بيانات الحاويات باستخدام Unique IDs.
- دعم تطوير Web Dashboard باستخدام React.js وربطه مع Firebase بشكل لحظي.
- متابعة تطوير Login وSignup باستخدام Firebase Authentication.
- المساعدة في تطوير صفحة الخريطة وعرض مواقع الحاويات وربطها ببياناتها اللحظية.
- متابعة اختبار الحساسات ومعايرتها وتحسين استقرار القراءات.
- دعم معالجة مشاكل Wi-Fi وFirebase والتزامن بين الهاردوير والواجهة.
- متابعة اختبار النظام على أكثر من حاوية والتأكد من إمكانية التوسع.
- مراجعة GP1 وGP2 Reports والتسليمات الأكاديمية المختلفة.
- متابعة تجهيز الـResearch Paper والـPoster والعرض التقديمي والـFinal Presentation.
- متابعة تجهيز واختبار الـPrototype النهائي للمشروع.
معرض الصور
عندك مشروع أو فكرة مشابهة؟
شاركنا تفاصيل مشروعك واحجز استشارة مع فريقنا.