スマート都市型植物自動給水システム：センサー駆動の自動水やり

必要な部品と材料

電子部品

部品	数量	備考
Arduino 101 (Intel Curie搭載)	1	パターンマッチングエンジン(PME)とBLE内蔵
ブレッドボード 400穴（電源レール付き）	1
ロータリーポテンショメータ	1	LCDコントラスト調整用
16x2 キャラクタLCD	1	ステータス表示用
抵抗 330Ω	1	LCDバックライト用
TMP36 温度センサー	1	アナログ出力、-40〜125℃対応
サーボモーター 180°（サーボホーン付き）	1	給水バルブ制御用
雨滴センサー（制御基板付き）	1	降雨検知で給水スキップ
土壌湿度センサー（制御基板付き）	2	オプション：土壌水分過多時の給水防止
ジャンパーワイヤー	多数	配線用

非電子部品（給水タンク・構造部）

部品	数量	備考
牛乳パック（1Lまたは2L）	1	給水タンク兼雨水貯留タンク
柔軟なプラスチックチューブ（20〜30cm）	1	給水パイプ用
モデリングクレイ/ホットグルー	適量	チューブ接続部のシーリング
短いプラスチックロッド	1	給水パイプの支持材
クラフトバスケット/収納ボックス	1	電子部品の収納ケース
高台（小さなテーブルやベンチ）	1	タンクを高く設置し重力給水を実現
植物（鉢植え）	1	給水対象

工具

• ハサミ/カッター
• プラスドライバー（サーボホーン取付用）
• テープ（通常・絶縁両方）

電源オプション

• USB給電: USB A-Bケーブル（PCまたはACアダプタ接続）
• 電池駆動: 単3NiMH充電池 8本 + 4本用電池ボックス 2個（スイッチ付き）

ソフトウェア・アプリ

• Arduino IDE（Curie Core 2.0.2以上）
• Nordic Semiconductor nRF Connect（スマホアプリ：BLE経由で時刻設定）
• CuriePMEライブラリ（GitHubから取得）

プロジェクト概要

都市環境での植物栽培を自動化・最適化する給水システムです。Arduino 101の内蔵機能（リアルタイムクロック、Bluetooth Low Energy、パターンマッチングエンジン）と外部センサーを組み合わせ、「その環境での最適な給水時刻」を自律的に学習・判断し、自動で水やりを行います。

核心コンセプト

1. 重力と水圧を利用した給水機構

牛乳パックを加工して給水タンクを作成。高所に設置し、底部にチューブを通してサーボで開閉します。重力によって自然に水が流れ出る仕組みで、ポンプ不要・低消費電力を実現。雨水も上部の開口部から貯留でき、家庭用水道水を補完します。

2. TMP36温度センサー + Intel Curie PME（パターンマッチングエンジン）

植物の給水に最適な気温（約25℃）に最も近い時刻を、機械学習で特定します。

• 午前8時〜午後9時の14時間、毎時30回（2分間隔）温度を記録
• 最初の1回を除く29回の平均値をその時間帯の代表値としてPMEに学習
• PME（128ニューロンのハードウェアニューラルネット）が「25℃」という目標パターンを分類
• 分類されたカテゴリ（時刻）を翌日の給水時刻として採用

3. リアルタイムクロック (RTC) + Bluetooth Low Energy (BLE)

• RTCで時刻管理（給水時刻、データ記録時刻、月判定）
• 初期時刻設定をスマホアプリ（nRF Connect）経由でBLE通信により行う
• 16進数で「時・分・日・月」を順次送信（確認用ID含む計5回）

4. フラッシュメモリへの学習データ保存

• 初回学習完了後、PMEの知識をオンボードシリアルフラッシュに保存
• 電源断・再起動時も前回の最適時刻から継続可能
• ※フラッシュへの書き込みは初回のみ。月ごとの季節変化への適応はソフトウェア側で毎日再学習

動作フロー

1. 起動・時刻設定: BLE接続待機 → nRF Connectで時刻入力 → 切断待ち
2. 初回学習フェーズ: 翌日8時から14時間かけて温度データ収集・学習 → 25℃に最も近い時刻を特定 → フラッシュに保存
3. 通常運用（無限ループ）:
   • 毎日8時から再学習開始（前日データはクリア）
   • PMEで25℃を分類 → 該当時刻に給水実行
   • 分類失敗時は月別デフォルト時刻（冬12時、春秋14時、初夏15時、真夏16時）を使用
   • 給水時：雨センサー HIGH または 土壌湿度過多ならスキップ

組み立て手順

ステップ1: 回路配線

Fritzing図に従ってブレッドボード上に配線。土壌湿度センサーはオプション。雨センサーとサーボは設置場所まで配線延長が必要な場合あり。

ステップ2-4: 電池駆動の場合の電源準備

2つの電池ボックスを直列接続（片方の+ともう片方の-を接続）、テープで固定、Arduino基板の裏面に取り付け。カバーを一体化して電池交換を容易に。

ステップ5: ケースへの収納

クラフトバスケットに基板を入れ、側面に2つのスロットを切り出し（USBプログラミング用、センサー/アクチュエータ配線用）。

ステップ6-10: 給水タンクの製作

1. 牛乳パックの上部をカット（持ち手付近まで）
2. 底部の真下に小さな穴を開け、チューブを挿入
3. クレイで穴周りをシーリング（チューブ内部に入らないよう注意）
4. サーボをタンク底部近くに固定、サーボホーンにチューブ中間とプラスチックロッドをテープ固定
5. 高台にタンクを固定

ステップ11: 最終設置

チューブ出口の真下に植物を配置。土壌湿度センサーを土に挿し、雨センサーを植物近くの床に置く。デバイスはタンク・植物から少し離れた場所に設置。

プログラミングと運用

書き込み

添付のスケッチをArduino IDEでArduino 101へアップロード（Curie Core 2.0.2以上）。コード内に詳細なコメントあり。

初回起動手順

1. デバイス電源ON → LCDに「Input Time: BLE」表示
2. スマホでnRF Connect起動 → "Arduino 101"に接続
3. 特性値に16進数で順次入力：確認ID → 時 → 分 → 日 → 月
4. 切断 → デバイスは翌朝8時を待機

日々の動作

• 給水実行時、LCDに「Running...」表示
• 雨天時：「Raining right now.」表示でスキップ
• 土壌過湿時（オプション）：「Soil too moist.」表示でスキップ
• 正常給水時：サーボ135°回転（7秒間） → 元の位置に戻す → 「Done」表示

コードのポイント

• CuriePME: `learn()`でベクトル（平均気温）とカテゴリ（時刻）を学習、`classify()`で目標値25℃を分類
• EEPROM/フラッシュ: アラーム時刻、誕生日、バックライト設定等を不揮発保存
• DHT21対応: 温湿度表示フェイス追加（アップデートで対応）
• バイオリズム機能: 誕生日入力で身体・感情・知性の3サイクルを表示

既知の制限と改善案

• フラッシュ書き込みは初回のみ。季節変化への完全適応には毎日再学習に依存
• 電池駆動時の稼働時間は要検証（ソーラー充電追加で長期化可能）
• PME分類失敗時の月別デフォルトは概算値。地域別気候データの組み込みで精度向上
• 土壌湿度センサーの閾値（コード内400）は土質により要調整

まとめ

このシステムは、都市部での植物管理を「センサー×機械学習×重力給水」で自動化・最適化します。雨水活用で節水にも貢献し、Arduino 101のユニークな機能（PME、BLE、RTC、フラッシュ）を実践的に活用した好例です。コードはモジュール化されており、各機能の理解・拡張が容易です。