Intelligentes Hydroponik-Gewächshaus
IoT-Steuerung für ressourcenschonenden, automatisierten Pflanzenanbau
3D-Modell & Wachstums-Simulation
Live-Telemetrie & Aktorik-Simulator
5-Stufen IoT-Systemarchitektur
Sensorik & Datenerfassung
AtlasScientific EZO pH- & EC-Sonden, DS18B20 Wassertemperatur und DHT22 erfassen im Sekundentakt hochpräzise physikalische Messwerte.
ESP32 Mikrocontroller Firmware
In C++ (PlatformIO) geschriebene Non-blocking Firmware liest I2C/OneWire Sensoren aus, glättet Messwerte und publisht JSON Payloads via WiFi.
MQTT Mosquitto Message Broker
Zentraler Nachrichten-Hub auf dem Raspberry Pi 5. Trennt Sensor-Publishing strikt von Auswertelogik für maximale Entkopplung.
Node-RED Regelkreise & Automation
Hysterese-basierte Auswertung prüft Grenzwerte. Schwellenwertüber-/unterschreitungen steuern Relais für Lüfter, Licht und Peristaltikpumpen.
InfluxDB Zeitreihen & Grafana Telemetrie
Messwerte fließen in eine InfluxDB Zeitreihendatenbank und werden auf interaktiven Grafana-Dashboards mit Live-Charts visualisiert.
Verbaute Hardware- & Softwarekomponenten
Hardware
- Raspberry Pi 5
- ESP32 Microcontroller
- AtlasScientific EZO pH-Sensor
- AtlasScientific EC/TDS-Sensor
- HC-SR04 Ultraschallsensor
- DS18B20 Wassertemperatur
- DHT22 Luftklima
Aktoren
- Peristaltikpumpen (pH-Up/Down, Nährstoffe)
- Tauchpumpe (Wasserzirkulation)
- Relaismodule
- LED-Pflanzenbeleuchtung (12h-Zyklus)
- Lüfter (Klimaregelung)
Software & Protokolle
- PlatformIO / C++ Firmware
- Docker & Docker Compose
- Eclipse Mosquitto (MQTT)
- Node-RED Regelkreislogik
- InfluxDB Zeitreihendaten
- Grafana Live-Dashboard
Fazit & Ausbildungsbezug bei COUNT+CARE
Das Projekt hat bewiesen, dass mit Standard-Industrieprotokollen (MQTT) und moderner Containerisierung robuste, autarke Steuerungsanlagen realisiert werden können. Durch die vollständige Trennung von Aktorik-Firmware und übergeordneter Regelkreis-Software bleibt das Gesamtsystem wartungsarm und modular erweiterbar.