AI-basiertes intelligentes Pflanzenbewässerungssystem auf Basis des ESP32-S2

Kunde

Ein Indoor-Gardening-Startup, das ein Präzisionsbewässerungssystem für heimische Kräutergärten und Topfpflanzen entwickelt.

Herausforderung

Entwicklung eines Systems, das ohne manuelle Kalibrierung pro Pflanzenart zwischen „Boden braucht Wasser“ und „temperaturbedingter Sensordrift“ unterscheiden kann.

Produktkonzept & Architektur

Der ESP32-S2 steuert ein kapazitives Feuchtigkeitssensor-Array und eine DS18B20-Bodentemperatursonde. Ein 12V-Latching-Magnetventil regelt die Tropfbewässerung. Der native USB des ESP32-S2 ermöglicht einfache Firmware-Updates im Feld.

Technische Lösung

Wir entwickelten einen selbstkalibrierenden Algorithmus in ESP-IDF, der die Basis-Trocken-/Nass-Widerstandskurven pro Pflanze verfolgt. Ein leichtgewichtiger MLP-Klassifikator (Multi-Layer Perceptron) bestimmt den optimalen Bewässerungszeitpunkt basierend auf Feuchtigkeitstrend, Temperatur und der abgerufenen 3-Tage-Wettervorhersage. Das System nutzt MQTT über Wi-Fi zur Synchronisierung mit einer Begleit-App. Ein Watchdog-Timer und Brownout-Detektor gewährleisten einen zuverlässigen, unbeaufsichtigten Langzeitbetrieb.

Ergebnis

98 % genaue Bodenfeuchtigkeitsmessungen über 15 Pflanzenarten. 40 % Reduzierung des Wasserverbrauchs im Vergleich zur zeitgesteuerten Bewässerung. Keine Fehlbewässerungen bei Regenvorhersagen.