Skip to content

Latest commit

 

History

History
167 lines (137 loc) · 5.46 KB

README.md

File metadata and controls

167 lines (137 loc) · 5.46 KB

Automatic Plant Watering System 💧🌱

Table of Contents

  1. Giới thiệu
  2. Sơ đồ khối
  3. Tính năng
  4. Cách cài đặt
  5. Hướng dẫn sử dụng
  6. Phân tích chi tiết
  7. Đóng góp
  8. Liên hệ

Giới thiệu

Hệ thống tưới cây tự động Automatic Plant Watering System giúp tối ưu hóa việc chăm sóc cây trồng thông qua cảm biến, trí tuệ nhân tạo (AI), và ESP32. Dự án này nhằm:

  • Tự động tưới cây dựa trên điều kiện môi trường.
  • Tiết kiệm nước và công sức.
  • Duy trì môi trường phát triển tốt nhất cho cây.

Sơ đồ khối

Block Diagram

graph TD; A[Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cây trồng] --> B[Các cảm biến thu thập dữ liệu từ môi trường]; B --> C[AI xử lí các thông số và đưa ra quyết định]; C --> D{0: Không tưới | 1: Tưới cây}; D --> E[Máy tính xác định lượng nước cần tưới]; E --> F[Hoàn tất và Kiểm tra];

Chi tiết từng khối

  1. Cảm biến:
    • Đo nhiệt độ, độ ẩm đất, độ ẩm không khí, và tình trạng thời tiết.
  2. AI xử lý:
    • Phân tích dữ liệu và so sánh với vùng an toàn.
  3. Máy bơm:
    • Điều khiển servo và máy bơm để tưới cây hoặc che đậy khi cần thiết.

Tính năng

  • Tự động thu thập dữ liệu môi trường thông qua cảm biến.
  • AI phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định tưới cây.
  • Điều khiển thủ công và giám sát qua ứng dụng điện thoại.
  • Hệ thống che đậy khu vực trồng khi trời mưa.
  • Lưu trữ dữ liệu trên đám mây để theo dõi lịch sử.

Cách cài đặt

Yêu cầu phần cứng

  • ESP32
  • Cảm biến: Độ ẩm đất, nhiệt độ, độ ẩm không khí, LCD.
  • Máy bơm nước

Yêu cầu phần mềm

  • ESP-IDF
  • Python (cho các công cụ AI và điều khiển cloud)

Hướng dẫn cài đặt

  1. Clone dự án: 
    git clone https://github.com/ndhanh2711/AutomaticPlantWateringSystem.git
cd project-name
  2. Thiết lập ESP-IDF: 
    idf.py set-target esp32
idf.py build
idf.py flash

Hướng dẫn sử dụng

  1. Khởi chạy ESP32🚀 và kết nối với hệ thống cảm biến🔄.
  2. Mở ứng dụng để theo dõi dữ liệu và điều khiển thủ công.
  3. Quan sát hệ thống⚙️ tự động điều chỉnh lượng nước tưới. 📊

Phân tích chi tiết

1. Chọn loại cây trồng

Mỗi loại cây có ngưỡng nhiệt độ, độ ẩm khác nhau. Hệ thống sẽ tùy chỉnh theo đặc điểm của từng loại cây.

2. Xác định yếu tố môi trường

  • Nhiệt độ: 20°C - 30°C 🌡️ - 🔥 - ❄️
  • Độ ẩm đất: 30% - 60% 💧 - 🌬️ - 🌫️
  • Độ ẩm không khí: 40% - 70%
  • Thời tiết: Mưa hoặc nắng 🌦️ - 🌞

3. AI xử lý dữ liệu ⚡

  • Đầu vào: Dữ liệu từ cảm biến
  • Đầu ra: Quyết định tưới cây hoặc không tưới
  • Cải tiến AI:
    • Dự đoán xu hướng thời tiết dựa trên lịch sử dữ liệu.
    • Tối ưu hóa tần suất tưới cây.

📁 Cấu trúc dự án

graph TD;
.vscode/
components/
├── lcd/
│   ├── i2c-lcd.c
│   ├── i2c-lcd.h
│   ├── CMakeLists.txt
├── onechot_read/
│   ├── Temp_Hum/
|       |-- dht11.c
|       |-- dht11.h
|       |-- CMakeLists.txt
│   ├── Mois/
|       |-- mois.c
|       |-- mois.h
|       |-- CMakeLists.txt
│   ├── Light/
|       |-- ldr.c
|       |-- ldr.h
|       |-- CMakeLists.txt
data/
|   ├── Image....
main/
|   ├── main.c
|   ├── main.h
|   ├── CMakeLists.txt
CMakelists.txt/
README.md/
sdkconfig/

Những thách thức 💪 và giải pháp 💡

Thách thức

  1. Tín hiệu cảm biến không ổn định:
    • Một số cảm biến có độ nhạy thấp hoặc bị ảnh hưởng bởi nhiễu từ môi trường.
  2. AI không dự đoán chính xác:
    • Các thuật toán AI có thể thiếu dữ liệu lịch sử hoặc cần cải thiện để phù hợp hơn với điều kiện thực tế.
  3. Hao hụt năng lượng:
    • Hệ thống ESP32 cần tối ưu hóa để tiết kiệm pin trong các tình huống không cần thiết.

Giải pháp

  1. Cải thiện phần cứng:
    • Chọn cảm biến có độ nhạy cao và kiểm tra tính ổn định trước khi triển khai.
  2. Cải thiện thuật toán AI:
    • Thu thập thêm dữ liệu và điều chỉnh mô hình AI để phù hợp hơn với các tình huống cụ thể.
  3. Tối ưu hóa năng lượng:
    • Sử dụng chế độ ngủ (deep sleep) trên ESP32 để giảm tiêu thụ năng lượng.

Đóng góp 🤝

Chúng tôi chào đón mọi ý kiến và đóng góp từ cộng đồng. Vui lòng gửi pull request hoặc tạo issue trên GitHub.

Liên hệ