Sensorik am ESP32
Der ESP32 liest kontinuierlich alle angeschlossenen Sensoren aus – pH-Wert, EC/TDS, Wasserstand per Ultraschall, Wasser- und Lufttemperatur sowie Luftfeuchtigkeit. Die Rohdaten werden per MQTT an den Broker gesendet.
2025LiveAusbildungsprojekt · COUNT+CARE GmbH & Co. KG
Intelligentes Hydroponik-Gewächshaus
IoT-Steuerung für ressourcenschonenden, automatisierten Pflanzenanbau
Im Rahmen meiner Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration habe ich eine vollständige IoT-Plattform entwickelt, die ein hydroponisches Gewächshaus autonom steuert. Ziel war es, Nutzpflanzen wie Kopfsalat ortsunabhängig und ressourcenschonend anzubauen – durch präzise Sensorik, automatisierte Regelkreise und ein übersichtliches Live-Dashboard.
Interaktive IoT-Telemetrie & Steuerung
Gewächshaus Live-Dashboard & Aktor-Simulator
Erlebe die Sensorik und Regelkreis-Steuerung des ESP32 in Aktion: Schalte Pflanzenlampen, Lüfter und Pumpen, beobachte die Messwerte und verfolge die echten MQTT-Nachrichten im Live-Stream.
MQTT Telemetrie: 10s Intervall aktiv
🌱
● System AktivGewächshaus-Zustand & Telemetrie
ESP32 Firmware Node-RED Regelkreis
LEDs: AN (12h Zyklus)
🌀Lüfter: AKTIV
🥗
KopfsalatWassertank:85% (21.3°C)
pH-WertEZO I2C
6.18
✓ Optimal (5.8-6.5)EC-LeitwertTDS
1420µS/cm
TDS: 710 ppmFüllstandHC-SR04
85%
Distanz: 14.5 cmWassertemp.DS18B20
21.3°C
✓ Optimal (18-22°C)Raumklima (DHT22)GPIO 3
24.8 °CLufttemperatur
62.4 %Luftfeuchtigkeit
⚡ Aktoren manuell steuern (MQTT Override)
MQTT Broker Log (Eclipse Mosquitto / Node-RED)
Port 1883Technologie-Stack
Hardware
Raspberry Pi 5ESP32AtlasScientific pH-SensorAtlasScientific EC-SensorHC-SR04 (Ultraschall)DS18B20 (Wassertemperatur)DHT22 (Luft)
Aktoren
PeristaltikpumpenTauchpumpeRelaismoduleLED-PflanzenlampenLüfter
Software & Protokolle
PlatformIO / C++DockerMQTT / Eclipse MosquittoNode-REDInfluxDBGrafana
Systemarchitektur
MQTT-Kommunikation via Mosquitto
Eclipse Mosquitto läuft als Docker-Container auf dem Raspberry Pi 5 und fungiert als zentrale Nachrichtenzentrale. Alle Topics sind logisch strukturiert, sodass Node-RED gezielt auf einzelne Messwerte subscriben kann.
Automatisierungslogik in Node-RED
Node-RED abonniert die MQTT-Topics, verarbeitet die Sensordaten und entscheidet regelbasiert: Liegt der pH-Wert außerhalb des Sollbereichs, aktiviert es die entsprechende Peristaltikpumpe. Nährstoffe und Ausgleichsflüssigkeit werden nach Bedarf beigemengt. Belichtung, Bewässerung und Lüftung werden zeit- und parametergesteuert geschaltet.
Persistenz in InfluxDB
Alle Messwerte werden als Zeitreihendaten in InfluxDB gespeichert. Die Time-Series-Datenbank ist für hohe Schreibfrequenzen bei Sensordaten optimiert und ermöglicht effiziente Abfragen über beliebige Zeiträume.
Visualisierung mit Grafana
Grafana verbindet sich mit InfluxDB und stellt ein Live-Dashboard bereit: Alle Metriken in Echtzeit, historische Trends auf Knopfdruck und konfigurierbare Alarmschwellen für kritische Messwerte.
Kern-Features
Echtzeit-Monitoring
pH-Wert, EC/TDS (Nährstoffgehalt), Wasserstand, Wasser- und Lufttemperatur sowie Luftfeuchtigkeit werden lückenlos erfasst und im Grafana-Dashboard live dargestellt.
Automatisierte Regelkreise
Node-RED steuert Peristaltikpumpen vollautomatisch für pH-Korrektur (Säure/Base) sowie Nährstoff- und Ausgleichsdosierung – ohne manuellen Eingriff.
Zeit- & parameterbasierte Steuerung
LED-Pflanzenlampen schalten im 12-Stunden-Rhythmus, die Tauchpumpe bewässert nach Zeitplan, der Lüfter reagiert temperaturabhängig auf Schwellenwerte.
Containerisierte Infrastruktur
Mosquitto, Node-RED, InfluxDB und Grafana laufen als isolierte Docker-Container. Die Umgebung ist portierbar, versionierbar und einfach reproduzierbar.
Niedrige Kommunikationslatenz
MQTT ist für IoT-Szenarien mit begrenzter Bandbreite optimiert und sorgt für eine zuverlässige, bidirektionale Echtzeitkommunikation zwischen ESP32 und Raspberry Pi.
Historische Trendanalyse
Durch die Zeitreihenspeicherung in InfluxDB lassen sich Wachstumsverläufe und Systemanomalien rückwirkend auswerten, um die Parametereinstellungen kontinuierlich zu optimieren.
Projektkontext
Das Projekt entstand als praktische Projektarbeit im IT-Lab der COUNT+CARE GmbH & Co. KG im Rahmen meiner Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration. Es vereint klassische Netzwerkkommunikation, Serveradministration, Containerisierung und Embedded-Programmierung zu einem durchgängigen IoT-System – und demonstriert, wie moderne IT-Konzepte auch außerhalb reiner Web-Umgebungen eingesetzt werden können.