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IoT — Robot Agronomo

El sistema IoT de Vertivo corre en Raspberry Pi y constituye el robot agronomo embebido de cada micro-invernadero. Gestiona 8 sensores Atlas Scientific EZO conectados via I2C, publica las lecturas a EMQX via MQTT, y ejecuta monitores con bounds check para alertas.

8 Parametros Monitoreados en Tiempo Real

  • Ambientales: CO2 (ppm), Humedad (%), Temperatura (°C)
  • Solucion nutritiva: pH, EC (uS/cm), TDS (mg/L), DO (mg/L), ORP (mV)
Sensor Parametro Unidad Direccion I2C
EZO CO2 Dioxido de carbono ppm 0x69
EZO HUM Humedad relativa % 0x6F
EZO RTD Temperatura solucion °C 0x66
EZO pH Potencial de hidrogeno — 0x63
EZO EC Conductividad electrica uS/cm 0x64
EZO TDS Solidos disueltos totales mg/L —
EZO DO Oxigeno disuelto mg/L 0x61
EZO ORP Potencial redox mV 0x62

TDS se calcula a partir de la lectura de EC con un factor de conversion configurable.

Arquitectura del Pipeline

flowchart LR
    S[Sensores EZO\nAtlas Scientific\nI2C Bus] --> M[Monitores\nBounds Check\n8 parametros]
    M --> O[Orquestador\n4 modos]
    O --> MQTT[MQTT Client\nMonitorMQTTIntegration]
    MQTT --> E[EMQX Broker\nNodePort 31883]
    E --> B[Serverpod Backend\nsensor_ingestion_service]
    B --> DB[(PostgreSQL)]
    B --> A[Alert Engine\nsi fuera de rango]

Modos de Orquestacion

Modo Sensores Uso
indoor CO2, Humedad, DO, EC, ORP, pH, TDS, Temperatura Micro-invernadero aeroponico interior
outdoor CO2, Humedad Agricultura exterior
soil EC, pH, Temperatura Monitoreo de suelo
environmental CO2, Humedad Monitoreo ambiental general

Estructura del Proyecto

apps/raspberry/
  src/
    hardware/sensors/atlas_scientific/
      ├── AtlasScientificSensor.py  # Clase base I2C
      ├── EZO_co2_sensor.py         # CO2 driver
      ├── EZO_do_sensor.py          # Oxigeno disuelto
      ├── EZO_ec_sensor.py          # Conductividad electrica
      ├── EZO_humidity_sensor.py    # Humedad relativa
      ├── EZO_orp_sensor.py         # Potencial redox
      ├── EZO_ph_sensor.py          # pH
      ├── EZO_rtd_sensor.py         # Temperatura
      └── EZO_tds_sensor.py         # Solidos disueltos
    monitors/atlas_scientific/       # 8 monitores con bounds check
    orchestrators/                   # indoor, outdoor, soil, environmental
    simulation/                      # Sensores simulados (Ornstein-Uhlenbeck)
      ├── simulated_sensors.py       # 8 drop-in replacements
      ├── scenarios.py               # 7 escenarios predefinidos
      └── simulator.py               # Motor de simulacion
    cloud_sdk_libs/                  # MQTT clients
    main.py                          # Entry point con CLI args
  tests/                             # pytest
  requirements.txt
  Dockerfile.template                # Multi-arch build para Balena

Ejecucion

# Produccion (con sensores reales via Balena)
make dev-raspberry-start

# Simulacion completa (sin I2C)
make dev-raspberry-i2c-sim

# Simulacion con escenario especifico
SCENARIO=heat_wave make dev-raspberry-i2c-sim

# Listar escenarios disponibles
make dev-raspberry-i2c-sim-scenarios

# Test MQTT directo a EMQX
make dev-raspberry-emqx-sim

Deployment

Los dispositivos en campo se gestionan via Balena con OTA updates. Ver Balena deployment.

Gaps actuales (SRD)

Sensor-rich, action-poor

El sistema lee 8 sensores pero no controla 0 actuadores. La automatizacion del robot agronomo (bombas, valvulas, LEDs) es VRTV-18, planificada para T2 (v0.4.0).

Secciones