一种智能浇灌系统的制作方法

1.本发明涉及一种浇灌系统，具体是一种智能浇灌系统。


背景技术：

2.在生活节奏越来越快的今天，我们都在寻求能够放慢节奏的生活方式，有的人喜欢在屋外种植一些花植物草，不仅能美化空间，还能陶冶身心。然而，植物种植存在许多问题，其中最主要的问题就是植物无法得到正确的浇灌。有的人实在太忙，忙到没时间给植物浇灌；有的人或许因为记性差、忙不过来，也无法及时浇灌植物。
3.目前所见的灌溉多是直接水浇或者喷淋，但是存在易挥发的缺点，同时很多不必要浇水的部分也成了灌溉区，很是浪费，同时水流速度也不尽人意。为此人们开发了浇灌系统用于自动浇灌。然而，这种浇灌对于植物来说均是被动地接受，没有根据土壤不同深度的湿度来综合考虑植物的真正需求，这就容易导致浇水过多或过少，影响植物的生长。
4.因此，本领域技术人员提供了一种智能浇灌系统，以解决上述背景技术中提出的问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种智能浇灌系统，能够根据土壤不同深度的湿度来综合考虑植物的真正需求，避免导致浇水过多或过少影响植物的生长，为植物提供足够的水分的同时避免浪费水资源，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
7.一种智能浇灌系统，包括若干个湿度传感器组件、若干个传感终端、气温数据采集模块、降雨量数据采集模块、中继模块、云端以及灌溉机器人；所述湿度传感器组件的数量至少为三组，每组所述湿度传感器组件包括至少三个土壤湿度传感器，每组所述湿度传感器组件中的土壤湿度传感器所在土壤深度不同，且土壤湿度传感器用于检测所在位置的土壤湿度；所述传感终端与湿度传感器组件一一对应连接，用于接收土壤湿度传感器传来的土壤湿度数据；所述气温数据采集模块用于采集所在环境的气温数据；所述降雨量数据采集模块用于采集所在环境的降雨量数据；所述中继模块用以接收土壤湿度数据、气温数据以及降雨量数据并将数据进行整理放大后上传给云端；所述云端用以接收中继模块传来的数据并构建灌溉预测模型，输出灌溉预测模型的结果给灌溉机器人；所述灌溉机器人用于按照云端传来的模型结果对相应区域进行浇灌。
8.作为本发明进一步的方案：所述灌溉预测模型的具体构建过程为：
9.计算土壤的含水量，将土壤的含水量标记为vwc，其中，土壤介电常数标记为：εa为不同深度的湿度传感器采集到的土壤介电常数，l为
湿度传感器传输线长度，c为光速，t为湿度传感器采样时间；
10.vwc0，vwc1，vwc2，vwc3分别为某一时刻t由浅入深不同深度土壤的湿度数据，带入以下模型进行训练得到w的值：
11.其中，p为t时刻的vmc数据量，q为大于3的小于10任意整数，w为连接权重，g为tansig或者logsig函数；模型的激活函数为：
12.relu(x)＝max(0，x)；
13.得到训练好的模型后对土壤含水量进行预测，针对不同的作物设置阈值，当某一作物的土壤含水量低于阈值时自动通知灌溉机器人移动到相应的位置进行灌溉，从而实现精准的农业灌溉。
14.作为本发明再进一步的方案：所述灌溉机器人，具体包括：agv小车，所述agv小车的顶端面固定连接有水箱，且水箱的内部开设有储水腔，所述水箱的一侧面设有与储水腔连通的横向输水管，且横向输水管一端与水箱之间固定连接有电磁阀，所述储水腔的底端面固定连接有增压泵，所述横向输水管的外侧面底端沿其长度方向固定连接有若干个均匀分布的出水头。
15.作为本发明再进一步的方案：所述水箱的顶端面中心设有进水口，用于向储水腔补充水源。
16.作为本发明再进一步的方案：所述横向输水管的外侧面中间位置与水箱一侧面顶端的两个拐角之间固定连接有钢丝绳，且钢丝绳处于绷紧状态。
17.作为本发明再进一步的方案：所述agv小车包括车体以及驱动车体前进或后退的移动机构，且移动机构包括轮式、履带式、足式、步进式、蠕动式、蛇行式以及混合式中的一种，所述车体内部设有定位导航模块，用以通过地图导航移动到需要灌溉的位置，所述车体外部设有摄像头，用以采集图像数据将其上传给云端，云端利用图像识别技术以识别所浇灌植物的种类和状况，通过分析历史数据和当前环境因素，预测植物的生长情况，并进行相应的灌溉。
18.作为本发明再进一步的方案：所述灌溉机器人还包括传感器组件，所述传感器组件设置在所浇灌植物的所在位置并与云端无线连接，用于获取空气湿度、温度、光照强度的环境数据，数据上传云端后，云端利用机器学习技术，使所述智能灌溉机器人可根据环境数据自动控制灌溉时间和强度，并且在环境数据发生变化时自动调整以提高灌溉效率。
19.作为本发明再进一步的方案：还包括用户端，所述用户端与云端无线连接，且用户端可查看云端数据并对植物所需土壤含水量的阈值进行修改。
20.作为本发明再进一步的方案：所述用户端与云端无线连接的方式包括wi-fi、蓝牙中的任意一种。
21.作为本发明再进一步的方案：所述用户端包括手机、平板、电脑中的任意一种。
22.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
23.本技术能够根据土壤不同深度的湿度来综合考虑植物的真正需求，避免导致浇水
过多或过少影响植物的生长，为植物提供足够的水分的同时避免浪费水资源，此外，用户可通过用户端随时随地掌控灌溉情况，并在必要时进行调整。具体点说，该智能浇灌系统可以节省水资源，是因为它可以根据实际需要调整灌溉量。其次，它可以帮助维护植物的健康，因为它可以保证植物在适当的时候得到足够的水分。此外，它还可以节省时间和精力，因为用户不再需要手动调节灌溉系统。
附图说明
24.图1为一种智能浇灌系统的结构示意图；
25.图2为一种智能浇灌系统中土壤湿度传感器与云端的通信示意图；
26.图3为一种智能浇灌系统中灌溉机器人的结构示意图。
27.图中：1、agv小车；2、水箱；3、进水口；4、增压泵；5、横向输水管；6、电磁阀；7、出水头；8、钢丝绳。
具体实施方式
28.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.正如本技术的背景技术中提及的，发明人经研究发现，现有智能浇灌方式对于植物来说均是被动地接受，没有根据土壤不同深度的湿度来综合考虑植物的真正需求，这就容易导致浇水过多或过少，影响植物的生长。为了解决上述缺陷，本技术公开了一种智能浇灌系统，采用训练好的模型对土壤含水量进行预测，针对不同的植物设置阈值，当某一植物的土壤含水量低于阈值时自动通知灌溉机器人移动到相应的位置进行灌溉，从而实现精准的农业灌溉，进而解决上述缺陷。
30.以下将结合附图对本技术的方案如何解决上述技术问题详细介绍。
31.请参阅图1～3，本发明实施例中，一种智能浇灌系统，包括若干个湿度传感器组件、若干个传感终端、气温数据采集模块、降雨量数据采集模块、中继模块、云端以及灌溉机器人；湿度传感器组件的数量至少为三组，每组湿度传感器组件包括至少三个土壤湿度传感器，每组湿度传感器组件中的土壤湿度传感器所在土壤深度不同，且土壤湿度传感器用于检测所在位置的土壤湿度；传感终端与湿度传感器组件一一对应连接，用于接收土壤湿度传感器传来的土壤湿度数据；气温数据采集模块用于采集所在环境的气温数据；降雨量数据采集模块用于采集所在环境的降雨量数据；中继模块用以接收土壤湿度数据、气温数据以及降雨量数据并将数据进行整理放大后上传给云端；云端用以接收中继模块传来的数据并构建灌溉预测模型，输出灌溉预测模型的结果给灌溉机器人；灌溉机器人用于按照云端传来的模型结果对相应区域进行浇灌。
32.本技术能够根据土壤不同深度的湿度来综合考虑植物的真正需求，避免导致浇水过多或过少影响植物的生长，为植物提供足够的水分的同时避免浪费水资源。
33.在本实施例中：灌溉预测模型的具体构建过程为：
34.计算土壤的含水量，将土壤的含水量标记为vwc，
其中，土壤介电常数标记为：εa为不同深度的湿度传感器采集到的土壤介电常数，l为湿度传感器传输线长度，c为光速，t为湿度传感器采样时间；
35.vwc0，vwc1，vwc2，vwc3分别为某一时刻t由浅入深不同深度土壤的湿度数据，带入以下模型进行训练得到w的值：
36.其中，p为t时刻的vmc数据量，q为大于3的小于10任意整数，w为连接权重，g为tansig或者logsig函数；模型的激活函数为：
37.relu(x)＝max(0，x)；
38.得到训练好的模型后对土壤含水量进行预测，针对不同的作物设置阈值，当某一作物的土壤含水量低于阈值时自动通知灌溉机器人移动到相应的位置进行灌溉，从而实现精准的农业灌溉。该灌溉预测模型能够根据植物需要精准预测出植物所需水量，既能帮助维护植物的健康，还可以保证植物在适当的时候得到足够的水分。
39.在本实施例中：灌溉机器人，具体包括：agv小车1，agv小车1的顶端面固定连接有水箱2，且水箱2的内部开设有储水腔，水箱2的一侧面设有与储水腔连通的横向输水管5，且横向输水管5一端与水箱2之间固定连接有电磁阀6，储水腔的底端面固定连接有增压泵4，横向输水管5的外侧面底端沿其长度方向固定连接有若干个均匀分布的出水头7。灌溉机器人能够根据灌溉预测模型的结果对相应区域进行浇灌，该设置可以为用户节省时间和精力，因为用户不再需要手动灌溉。
40.在本实施例中：水箱2的顶端面中心设有进水口3，用于向储水腔补充水源。
41.在本实施例中：横向输水管5的外侧面中间位置与水箱2一侧面顶端的两个拐角之间固定连接有钢丝绳8，且钢丝绳8处于绷紧状态。钢丝绳8的设置能够提高横向输水管5的稳定性。
42.在本实施例中：agv小车包括车体以及驱动车体前进或后退的移动机构，且移动机构包括轮式、履带式、足式、步进式、蠕动式、蛇行式以及混合式中的一种，车体内部设有定位导航模块，用以通过地图导航移动到需要灌溉的位置，车体外部设有摄像头，用以采集图像数据将其上传给云端，云端利用图像识别技术以识别所浇灌植物的种类和状况，通过分析历史数据和当前环境因素，预测植物的生长情况，并进行相应的灌溉。本技术的agv小车的移动机构具有多种方式可供选择，工作人员可根据不同环境选择相适应的移动机构，其中，轮式的效率最高，但适应性能力相对较差，而足式的移动适应能力最强，但其效率较低。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策；其中，信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息，也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息；预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征；特征抽取和选择是指在
模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取，在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择，特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点；分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率；分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
43.在本实施例中：灌溉机器人还包括传感器组件(图中未示出)，传感器组件设置在所浇灌植物的所在位置并与云端无线连接，用于获取空气湿度、温度、光照强度的环境数据(传感器组件包括湿度传感器、温度传感器、光传感器等)，数据上传云端后，云端利用机器学习技术，使智能灌溉机器人可根据环境数据自动控制灌溉时间和强度，并且在环境数据发生变化时自动调整以提高灌溉效率。例如，当云端从传感器组件传来的数据中识别出当前环境湿度大、温度低、光照弱时，控制灌溉机器人实施的浇灌量减小、浇灌时间缩短；当云端从传感器组件传来的数据中识别出当前环境湿度小、温度高、光照强时，控制灌溉机器人实施的浇灌量增大、浇灌时间延长。
44.在本实施例中：还包括用户端，用户端与云端无线连接，且用户端可查看云端数据并对植物所需土壤含水量的阈值进行修改。该设置方便用户随时随地掌控灌溉情况，并在必要时进行调整。
45.在本实施例中：用户端与云端无线连接的方式包括wi-fi、蓝牙中的任意一种。
46.在本实施例中：用户端包括手机、平板、电脑中的任意一种。
47.本发明的工作原理是：使用时，首先，每组湿度传感器组件中不同深度的土壤湿度传感器检测土壤湿度，并将土壤湿度数据传递给相应的传感终端，由传感终端传递给中继模块，与此同时，气温数据采集模块采集所在环境的气温数据并将数据传递给中继模块，降雨量数据采集模块采集所在环境的降雨量数据并将数据传递给中继模块。然后，中继模块接收土壤湿度数据、气温数据以及降雨量数据并将数据进行整理放大后上传给云端。最后，云端接收中继模块传来的数据后，将数据导入之前构建好的灌溉预测模型中，输出灌溉预测模型的预测结果给灌溉机器人。灌溉机器人则按照云端传来的模型预测结果对相应区域进行浇灌。浇灌过程中，agv小车1按照预测结果先行驶到相应区域，随后，电磁阀6打开，增压泵4运行给储水腔内的水源增压，水流通过横向输水管5进入下方的出水头7，最后由出水头7流出水流对下方的植物进行浇灌，当浇灌量达到植物所需量，即预测值时，电磁阀6关闭停止浇灌，agv小车1驶离该区域前往下一区域进行浇灌任务。本技术能够根据土壤不同深度的湿度来综合考虑植物的真正需求，避免导致浇水过多或过少影响植物的生长，为植物提供足够的水分的同时避免浪费水资源，此外，用户可通过用户端随时随地掌控灌溉情况，并在必要时进行调整。具体点说，该智能浇灌系统可以节省水资源，是因为它可以根据实际需要调整灌溉量。其次，它可以帮助维护植物的健康，因为它可以保证植物在适当的时候得到足够的水分。此外，它还可以节省时间和精力，因为用户不再需要手动调节灌溉系统。
48.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围
之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
49.以上所述的，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种智能浇灌系统，其特征在于，包括若干个湿度传感器组件、若干个传感终端、气温数据采集模块、降雨量数据采集模块、中继模块、云端以及灌溉机器人；所述湿度传感器组件的数量至少为三组，每组所述湿度传感器组件包括至少三个土壤湿度传感器，每组所述湿度传感器组件中的土壤湿度传感器所在土壤深度不同，且土壤湿度传感器用于检测所在位置的土壤湿度；所述传感终端与湿度传感器组件一一对应连接，用于接收土壤湿度传感器传来的土壤湿度数据；所述气温数据采集模块用于采集所在环境的气温数据；所述降雨量数据采集模块用于采集所在环境的降雨量数据；所述中继模块用以接收土壤湿度数据、气温数据以及降雨量数据并将数据进行整理放大后上传给云端；所述云端用以接收中继模块传来的数据并构建灌溉预测模型，输出灌溉预测模型的结果给灌溉机器人；所述灌溉机器人用于按照云端传来的模型结果对相应区域进行浇灌。2.根据权利要求1所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述灌溉预测模型的具体构建过程为：计算土壤的含水量，将土壤的含水量标记为vwc，其中，土壤介电常数标记为：εa为不同深度的湿度传感器采集到的土壤介电常数，l为湿度传感器传输线长度，c为光速，t为湿度传感器采样时间；vwco，vwc1，vwc2，vwc3分别为某一时刻t由浅入深不同深度土壤的湿度数据，带入以下模型进行训练得到w的值：其中，p为t时刻的vmc数据量，q为大于3的小于10任意整数，w为连接权重，g为tansig或者logsig函数；模型的激活函数为：relu(x)＝max(0，x)；得到训练好的模型后对土壤含水量进行预测，针对不同的作物设置阈值，当某一作物的土壤含水量低于阈值时自动通知灌溉机器人移动到相应的位置进行灌溉，从而实现精准的农业灌溉。3.根据权利要求1所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述灌溉机器人，具体包括：agv小车，所述agv小车的顶端面固定连接有水箱，且水箱的内部开设有储水腔，所述水箱的一侧面设有与储水腔连通的横向输水管，且横向输水管一端与水箱之间固定连接有电磁阀，所述储水腔的底端面固定连接有增压泵，所述横向输水管的外侧面底端沿其长度方向固定连接有若干个均匀分布的出水头。4.根据权利要求3所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述水箱的顶端面中心设有进水口，用于向储水腔补充水源。5.根据权利要求3所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述横向输水管的外侧面中间位置与水箱一侧面顶端的两个拐角之间固定连接有钢丝绳，且钢丝绳处于绷紧状态。6.根据权利要求3所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述agv小车包括车体以及
驱动车体前进或后退的移动机构，且移动机构包括轮式、履带式、足式、步进式、蠕动式、蛇行式以及混合式中的一种，所述车体内部设有定位导航模块，用以通过地图导航移动到需要灌溉的位置，所述车体外部设有摄像头，用以采集图像数据将其上传给云端，云端利用图像识别技术以识别所浇灌植物的种类和状况，通过分析历史数据和当前环境因素，预测植物的生长情况，并进行相应的灌溉。7.根据权利要求1所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述灌溉机器人还包括传感器组件，所述传感器组件设置在所浇灌植物的所在位置并与云端无线连接，用于获取空气湿度、温度、光照强度的环境数据，数据上传云端后，云端利用机器学习技术，使所述智能灌溉机器人可根据环境数据自动控制灌溉时间和强度，并且在环境数据发生变化时自动调整以提高灌溉效率。8.根据权利要求1所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，还包括用户端，所述用户端与云端无线连接，且用户端可查看云端数据并对植物所需土壤含水量的阈值进行修改。9.根据权利要求8所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述用户端与云端无线连接的方式包括wi-fi、蓝牙中的任意一种。10.根据权利要求8所述的一种智能浇灌系统，其特征在于，所述用户端包括手机、平板、电脑中的任意一种。

技术总结
本发明公开了一种智能浇灌系统，属于浇灌系统领域，包括若干个湿度传感器组件、若干个传感终端、气温数据采集模块、降雨量数据采集模块、中继模块、云端以及灌溉机器人；所述湿度传感器组件的数量至少为三组，每组所述湿度传感器组件包括至少三个土壤湿度传感器，每组所述湿度传感器组件中的土壤湿度传感器所在土壤深度不同，且土壤湿度传感器用于检测所在位置的土壤湿度；所述传感终端与湿度传感器组件一一对应连接，用于接收土壤湿度传感器传来的土壤湿度数据。本发明，能够根据土壤不同深度的湿度来综合考虑植物的真正需求，避免导致浇水过多或过少影响植物的生长，为植物提供足够的水分的同时避免浪费水资源。的水分的同时避免浪费水资源。的水分的同时避免浪费水资源。


技术研发人员：于强 苏凑清 何小刚 陈方剑
受保护的技术使用者：广州上诺生物技术有限公司
技术研发日：2023.04.20
技术公布日：2023/7/12