Разработка автоматизированной системы интеллектуального управления водоснабжением озеленённых территорий

Аннотация

В статье предложен метод построения интеллектуальной автоматизированной системы управления зелёными территориями вуза (на примере Сумгаитского государственного университета) на основе электронной карты, Internet of Things (IoT), машинного обучения, мобильной робототехники и беспилотного летательного аппарата. Объектом исследования является пространственно распределённая зелёная инфраструктура университетского кампуса, включающая газоны, деревья, кустарники и цветочные зоны, требующие непрерывного мониторинга, оптимального водоснабжения и регулярного обслуживания вуза. Разработана матричная модель электронной карты, в которой территория представляется совокупностью идентифицированных зелёных зон, связанных с датчиками влажности почвы, температуры, влажности воздуха, уровня и расхода воды, автоматическими клапанами и насосным оборудованием. Предложены сценарные модели обнаружения сухих участков, выявления утечек воды и автономного мониторинга состояния зелёных зон мобильным роботом. Для прогнозирования потребности отдельных участков в воде сформирована модель машинного обучения, использующая метеорологические параметры, характеристики растительности, площадь зоны, историю поливов, данные сенсоров и изображения, полученные от мобильного робота и БПЛА. Рассмотрено применение Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, SVR и LSTM/GRU для анализа числовых и временных данных, а CNN/YOLO — для распознавания состояния растительности по изображениям. Предложена схема взаимодействия БПЛА и мобильного робота, при которой БПЛА выполняет обзор территории, а робот осуществляет локальную диагностику и технологическое обслуживание выявленных проблемных зон. Сформирован замкнутый контур «мониторинг → прогнозирование → управление → измерение результата → оценка ошибки → переобучение», обеспечивающий адаптивное совершенствование прогнозов машинного обучения. Предложенный подход позволяет объединить электронную карту, IoT, ML, автоматизированное водоснабжение, робототехнические средства и центральную систему мониторинга в единую интеллектуальную инфраструктуру AI-based Smart Green Campus.