W ramach działań podejmowanych w bieżącym miesiącu, kontynuowano prace nad ewaluacją i optymalizacją systemu sterowania tunelami uprawnymi, z naciskiem na minimalizację wymaganych danych wejściowych przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej efektywności działania systemu. Priorytetem stało się ustalenie optymalnych wstępnych parametrów sterowania, które będą stopniowo dostosowywane i udoskonalane na podstawie przyszłych testów. W tych działaniach korzystano z wiedzy ekspertów specjalizujących się w uprawie truskawek w tunelach foliowych, aby zapewnić najbardziej adekwatne ustawienia.

Istotnym elementem prac było także zaprogramowanie systemu w taki sposób, aby mógł on efektywnie reagować na różnorodne błędy operacyjne, takie jak awaria czujników czy utrata połączenia z chmurą. Taka zdolność do odpowiedniego reagowania w przypadkach awaryjnych jest kluczowa, ponieważ niewłaściwa odpowiedź systemu na takie zdarzenia może skutkować poważnymi szkodami w uprawach.

Jednocześnie, w tym miesiącu rozpoczęto przygotowania do testowania i wdrożenia architektury czujników wewnątrz tuneli foliowych. Testowe czujniki, po dostarczeniu, zostały poddane testom funkcjonalności, aby sprawdzić ich działanie oraz kompatybilność z planowaną architekturą systemu.

W ramach finalizacji rozwoju serwera, przeprowadzono szereg testów infrastruktury chmury Azure, aby potwierdzić jej pełną funkcjonalność oraz gotowość do wdrożenia. Testy te, miały na celu weryfikację nie tylko stabilności i wydajności działania chmury, ale również bezpieczeństwa danych i skuteczności zaimplementowanych mechanizmów automatyzacji. Kluczowym aspektem było upewnienie się, że system jest w stanie bezproblemowo obsługiwać dodawanie nowych sadów, zarządzanie danymi uprawowymi oraz interakcję z aplikacjami użytkowników końcowych i jednostkami centralnymi, zgodnie ze stawianymi wymaganiami.

W ramach projektu rozpoczęto tworzenie logiki systemu sterowania tunelami uprawnymi, gdzie kluczowym elementem jest opracowanie algorytmów zdolnych do dynamicznego reagowania na zmieniające się warunki pogodowe. W pierwszym etapie skoncentrowano się na analizie i implementacji algorytmów, które wykorzystują dane z zewnętrznej stacji meteorologicznej oraz wewnętrznych czujników do monitorowania aktualnych warunków atmosferycznych, takich jak temperatura, wilgotność, nasłonecznienie, czy prędkość wiatru.

Kluczowym rozszerzeniem jest wdrożenie funkcji predykcyjnych, które opierają się na analizie historycznych danych pogodowych oraz obecnych trendów. Algorytmy te pozwalają na przewidywanie zmian warunków atmosferycznych, co umożliwia sterownikowi proaktywne dostosowywanie parametrów pracy tuneli uprawnych. Na przykład, jeśli prognozy wskazują na wzrost temperatury, system może wcześniej zwiększyć intensywność nawadniania, aby zapewnić optymalne warunki dla roślin. Algorytm przystosowano również do integracji z aplikacją mobilną. Zaprojektowano infrastrukturę i interfejsy w taki sposób, aby w przyszłości umożliwić użytkownikom łatwy dostęp do danych oraz możliwość zdalnego zarządzania systemem sterowania.

W ramach testów integracyjnych upewniono się, że wszystkie elementy systemu – od czujników i sterownika, po przyszłe oprogramowanie użytkownika końcowego – działają sprawnie i są gotowe na przyszłe rozszerzenia. Testy te uwzględniały różne scenariusze pogodowe, aby sprawdzić, jak system radzi sobie z dynamicznymi zmianami warunków. Do tego wykorzystano stworzone we wcześniejszych etapach narzędzie symulacyjne.

W prowadzono również funkcję chmury Azure, która znacząco upraszcza i przyspiesza proces dodawania nowych sadów do systemu sterowania tunelami uprawnymi. Dzięki tej nowej funkcjonalności, administrator systemu może, za pomocą kilku kliknięć, automatycznie zainicjować tworzenie oddzielnej instancji danych i interfejsu (API) dla każdego dodawanego sadu. System automatycznie generuje wówczas unikalny identyfikator dla sadu oraz kod autoryzacyjny, które gwarantują jego jednoznaczną identyfikację w obrębie systemu oraz weryfikacje i autoryzację dostępu. Eliminuje to potrzebę ręcznego konfigurowania ustawień dla każdego nowego sadu, znacznie redukując czas i wysiłek wymagany do integracji nowych obszarów uprawy z systemem.

W ostatnim okresie zakończono istotne prace programistyczne, skupiające się na procesie komunikacyjnym pomiędzy jednostką centralną a chmurą. Dokonano implementacji niezbędnych funkcji, w tym czasowych wyzwalaczy do pobierania i przesyłania danych oraz funkcji diagnostycznych monitorujących działanie komunikacji. Dzięki tym działaniom sterownik wykazał pełną zdolność do przesyłania i odbierania wszystkich wymaganych danych z chmury.

Podczas prac przeprowadzono również testy stacji meteorologicznej, co wymagało uprzedniego zaprogramowania sterownika do odczytywania z niej danych. Ustalono, że sterownik z dużą precyzją rejestruje kluczowe parametry warunków pogodowych.

Do końcowego potwierdzenia funkcjonalności systemu komunikacji wykorzystano rzeczywiste dane z stacji meteorologicznej. Sterownik, podłączony do zasilania, automatycznie skomunikował się z chmurą Azure i rozpoczął rejestrowanie danych atmosferycznych. Testy ustawiono na przekazywanie danych co 10 minut, a sterownik wraz z czujnikami umieszczono w pomieszczeniu roboczym. Stwierdzono, że 96% prób przekazania i pobrania danych było skutecznych, przy najdłuższej przerwie w przesyłaniu danych wynoszącej 40 minut. Wyniki te są satysfakcjonujące, zapewniają ciągłą komunikację ze środowiskiem chmury oraz z aplikacją mobilną.

Zaprojektowano także architekturę czujników temperatury i wilgotności w tunelach oraz czujników wiatru. Po analizie dostępnych rozwiązań zdecydowano się na połączenie czujników przy użyciu magistrali RS485 ModbusRTU, która charakteryzuje się wysoką dokładnością, możliwością pracy na długich dystansach oraz zdolnością do adresowania urządzeń. Magistrala zostanie podzielona na pięć segmentów: cztery z nich będą obsługiwały po 30 czujników temperatury i wilgotności, a jeden – 32 czujniki wiatru. Taki podział wynika z ograniczeń protokołu komunikacyjnego.

Dodano również funkcjonalności jaką jest autoryzacja użytkowników. Ta nowa cecha systemu gwarantuje, że dostęp do odczytywania pomiarów oraz modyfikacji ustawień dla konkretnego sadu mają jedynie osoby uprawnione. To zwiększa bezpieczeństwo danych oraz zapobiega nieautoryzowanemu dostępowi do informacji wrażliwych.

Ostatnim ważnym rozszerzeniem jest automatyczna archiwizacja danych. W myśl tej funkcji, dane starsze niż miesiąc, przechowywane w chmurze, są automatycznie przenoszone do archiwum, również umiejscowionego w chmurze. Taka zmiana przynosi szereg korzyści: przyspiesza działanie aplikacji, zmniejsza zużycie pakietu internetowego i obniża koszty utrzymania chmury. Co istotne, dane archiwalne są bezpiecznie przechowywane i dostępne na żądanie, co ma kluczowe znaczenie dla celów badawczych lub analitycznych.

W lipcu miały miejsce kolejne badania podłoża w celu osiągnięcia optymalnych warunków pod założenie plantacji. Badania miały na celu doprowadzenie parametrów: EC podłoża, pH podłoża oraz jego wilgotności do jednorodnego poziomuj na całej plantacji. Przy częstych i regularnych pomiarach udało się wyrównać wartości tak by wykluczyć różnicowanie poziomu tych parametrów na terenie plantacji.

Prace związane z oprogramowaniem rozpoczęto od stworzenia środowiska symulacyjnego tunelu foliowego. Model matematyczny tunelu wyznaczono przy użyciu zarejestrowanych danych mikroklimatu, stosując identyfikacje. Stworzona symulacja jest przystosowana do jej późniejszego rozwijania tj. utworzenia dokładniejszego modelu matematycznego na podstawie zebranych w przyszłym okresie danych. Wykorzystywana ona będzie do zaprojektowania logiki sterowania oraz mechanizmów reakcji na zmieniające się warunki atmosferyczne, co ma na celu polepszenie warunków panujących w tunelu dla truskawek. W następnej kolejności zaimplementowano możliwość komunikacji z chmurą Azure, co ma na celu umożliwienie transmisji danych pomiędzy aplikacją mobilną, a tunelem uprawnym.

Pierwszym elementem przygotowania pola pod plantacje truskawki było gleboszowanie celem usunięcia starych korzeni lub pozostałości po poprzednich uprawach. Następnie przeprowadzono orkę głęboką. Po orce głębokiej nastąpiło wprowadzenie do gleby materii organicznej w postaci podloza popieczarkowego. Dawkę ustalono na podstawie badań na zawartość pierwiastków (w tym przypadku azotu)w glebie i wyniosła 12ton/ha. Po aplikacji podłoża pole zostało wstępnie wyrównane przy pomocy brony wirnikowej. Jako poplon na masę zieloną wybrano grykę która została wysiana w ilości 80kg/ha. Gryka zostanie ścięta oraz płytko przeorana z glebą przed ponownym równaniem.

Prace związane z projektowaniem układów elektrycznych rozpoczęły się od przeprowadzenia analizy wymagań technicznych. Na jej podstawie dobrano adekwatne do środowiska oraz przeznaczenia pracy komponenty, służące jako podstawa do rozwijania systemu. Zaprojektowano schematy połączeń zabezpieczeń elektrycznych, takich jak wyłączniki nadprądowe oraz wyłączniki róźnicowo prądowe wraz z wyłącznikiem bezpieczeństwa. Opracowano również plan rozmieszczenia urządzeń odpowiedzialnych za logikę sterowania oraz komunikacje z aplikacją. Schemat podłączeń został zaprojektowany w taki sposób, aby w przyszłych etapach projektu możliwe było dołączenie innych urządzeń peryferyjnch, a w szczególności czujników oraz aktuatorów.

W marcu 2023 odbyło się zebranie grupy operacyjnej. Ustalona została główna strategia realizacji projektu. Przeanalizowano harmonogram prac pod kątem aktualnej sytuacji rynkowej. Każda ze stron konsorcjum potwierdziła, że biorą pod uwagę obecne czynniki gospodarcze będzie ona mogła realizować swój zakres prac bez zakłóceń.