校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究课题报告

校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究课题报告目录一、校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究开题报告二、校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究中期报告三、校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究结题报告四、校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究论文校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究开题报告一、研究背景意义

校园植物作为校园生态的重要组成部分，不仅承载着美化环境、涵养生态的功能，更潜移默化地影响着师生的身心状态。然而传统浇灌方式依赖人工经验或简单定时控制，常因天气变化、植物种类差异导致水资源浪费或养护不足，尤其在大型校园中，人力成本与养护效率的矛盾愈发突出。随着物联网、人工智能技术的快速发展，智能浇灌系统成为解决这一问题的关键路径，而多智能体协作与分布式控制技术的引入，则为系统赋予了更高效的感知、决策与执行能力——通过多个智能体分工协作，实现对不同区域、不同植物生长状态的实时监测与精准调控，既能避免集中式控制的单点故障风险，又能通过分布式算法降低系统通信开销，让每一滴水都用在植物最需要的地方。这样的研究不仅契合“双碳”背景下校园绿色发展的需求，更探索了智能技术在生态养护中的落地范式，为构建“感知-决策-执行”一体化的校园智慧生态提供了理论支撑与实践参考。

二、研究内容

本课题围绕校园植物智能浇灌系统的多智能体协作与分布式控制展开核心研究，具体包括：多智能体系统架构设计，明确感知智能体（负责采集土壤湿度、气象数据等）、决策智能体（基于植物需水模型生成浇灌策略）、执行智能体（控制水泵、阀门动作）的功能划分与交互机制；协作算法研究，针对多智能体在动态环境下的任务分配与冲突协调，设计基于强化学习的动态协作框架，使系统能根据实时数据自主调整浇灌优先级与资源分配；分布式控制策略优化，探索在边缘计算节点下的本地决策与全局协同机制，降低对中心服务器的依赖，提升系统响应速度与鲁棒性；最后通过搭建校园场景原型系统，验证多智能体协作在节水效率、养护均匀性及系统稳定性方面的实际效果。

三、研究思路

研究将从实际问题出发，以“理论建模-算法设计-仿真验证-实地测试”为主线推进：首先深入分析校园植物分布特征、生长周期及需水规律，结合物联网传感器数据构建多源信息融合的植物需水模型，为智能体决策提供基础；其次基于多智能体系统理论，设计分层协作架构，明确各智能体的感知范围、决策权限与交互协议，重点解决动态环境下的任务冲突与资源竞争问题；随后通过MATLAB/NS3等平台搭建仿真环境，模拟不同天气条件、植物覆盖场景下的系统运行状态，对比传统集中式控制与分布式控制的性能差异；最后选取校园典型绿化区域进行实地部署，采集真实运行数据，通过迭代优化算法参数，验证系统在实际场景中的节水效益与养护效果，形成从理论研究到工程应用的全链条闭环。

四、研究设想

本研究设想构建一个具备自组织能力的多智能体协作框架，将校园绿化区域划分为若干智能体单元，每个单元独立承担局部感知与决策功能，同时通过轻量级协议实现全局协同。智能体采用分层架构设计，底层传感器网络实时采集土壤墒情、气象参数及植物生长状态数据，中层决策智能体融合多源信息动态生成浇灌策略，上层协调智能体负责跨单元任务分配与资源调度。系统将引入基于博弈论的动态协作机制，当智能体间出现资源竞争时，通过效用函数自主协商优先级，避免集中式控制的单点失效风险。边缘计算节点部署于各区域控制柜，实现本地化快速响应，仅将关键数据上传至中心平台，大幅降低通信延迟与能耗。在算法层面，计划设计融合强化学习的自适应控制模型，使智能体能根据历史浇灌数据与实时环境反馈，持续优化灌溉参数，形成“感知-决策-执行-反馈”的智能闭环。校园场景的异质性将被重点考虑，通过建立植物需水数据库与气象预测模块，实现不同物种、不同生长阶段的差异化灌溉策略，最终达成水资源利用效率与植物养护质量的双重提升。

五、研究进度

研究周期规划为18个月，分阶段推进：首季度完成校园植物分布调研与需水模型构建，选取典型绿化区域部署原型传感器网络；第二季度聚焦多智能体系统架构设计，开发基础通信协议与任务分配算法；第三季度搭建MATLAB仿真环境，模拟极端天气与突发故障场景下的系统鲁棒性；第四季度进行边缘计算节点硬件选型与嵌入式系统开发，实现本地决策功能。第五至八季度开展实地测试，分阶段覆盖乔木、灌木、草坪等不同植被类型，采集运行数据并迭代优化算法参数；第九至十二季度重点突破多智能体动态协作机制，引入联邦学习框架提升跨区域协同效率；第十三至十五季度完成系统稳定性强化，开发故障自诊断与应急恢复模块；最后三个月进行综合性能评估，形成技术规范与推广应用方案。各阶段成果将通过学术研讨、技术报告与论文发表进行阶段性验证，确保研究路径的科学性与可执行性。

六、预期成果与创新点

预期成果包括理论层面：构建多智能体分布式控制数学模型，提出适用于动态环境的灌溉任务冲突消解算法；技术层面：开发具备自主决策能力的校园智能浇灌系统原型，实现节水率提升30%以上，养护均匀性提高40%；应用层面：形成可复制的校园智慧养护解决方案，输出技术标准与操作指南。创新点体现在三方面：首创基于多智能体博弈的动态协作机制，解决传统系统中集中式调度效率瓶颈与分布式控制资源竞争的矛盾；设计融合边缘计算的轻量级控制架构，在保障实时性的同时降低系统部署成本；建立植物需水-环境-灌溉多维度耦合模型，实现从经验灌溉向数据驱动精准养护的范式转变。这些成果不仅为校园生态管理提供智能化工具，其分布式协作思想亦可拓展至农业大棚、城市绿化等更广泛场景，推动智能技术在生态养护领域的深度应用。

校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究中期报告一、研究进展概述

本课题自启动以来，已取得阶段性突破。在系统架构层面，完成了校园核心绿化区域的多智能体单元部署，共布设土壤湿度传感器、气象监测站及智能阀门控制节点128个，形成覆盖乔木、灌木、草坪的分布式感知网络。多智能体协作框架初步实现分层运行，底层智能体承担实时数据采集与本地决策，中层智能体通过轻量级协议实现跨区域任务调度，上层协调智能体引入强化学习算法动态优化全局灌溉策略。在算法验证阶段，通过MATLAB仿真平台完成极端干旱与暴雨场景下的系统鲁棒性测试，结果显示分布式控制模式较传统集中式控制响应速度提升42%，单点故障恢复时间缩短至3秒内。实地测试在校园东区开展，累计运行180天，实现节水率31.6%，植物生长均匀性指数提升38.2%，初步验证了多智能体协作在动态环境下的适应性。

研究中重点突破多智能体动态协商机制，基于博弈论设计的效用函数模型成功解决灌溉任务冲突问题，当多个智能体同时申请水资源时，系统通过历史需水数据与实时气象参数自动分配优先级，避免资源争抢导致的局部过灌或欠灌现象。边缘计算节点的嵌入式开发取得进展，采用ARM架构处理器实现本地决策功能，将通信数据量降低65%，显著减轻中心服务器负载。植物需水数据库初步建成，收录12种校园常见植物的生理参数与环境响应模型，为差异化灌溉策略提供数据支撑。

二、研究中发现的问题

实践过程中暴露出三方面关键挑战。技术层面，多智能体间的通信稳定性存在瓶颈，在暴雨天气下无线传感器网络信号衰减率达23%，导致部分边缘节点数据传输中断，影响灌溉决策的实时性。分布式算法在处理大规模智能体协同时，计算复杂度呈指数级增长，当前硬件平台在同时调度超过20个智能体时出现决策延迟，难以满足校园复杂绿化场景的响应需求。

应用层面，植物需水模型的普适性不足，实验室构建的数据库在移栽植物或极端气候条件下预测误差扩大至18%，反映出模型对环境突变适应能力欠缺。此外，智能体对突发事件的自主决策能力有限，如管网泄漏、设备故障等异常工况下，系统仍需人工干预，未能完全实现闭环控制。

管理层面，长期运行暴露出维护成本问题，传感器节点平均故障周期为90天，电池供电模式在夏季高温条件下续航能力下降40%，频繁更换电池影响系统连续性。校园不同区域的管理权限划分不清晰，导致智能体跨区域协作时出现数据共享壁垒，制约了全局优化效果。

三、后续研究计划

针对现存问题，后续研究将聚焦三大方向。技术优化方面，计划引入联邦学习框架，构建边缘-云端协同训练模式，智能体在本地完成模型迭代后仅上传参数更新，既保障数据隐私又提升算法泛化能力。通信瓶颈将通过混合组网方案突破，在关键区域部署LoRaWAN低功耗广域网节点，结合5G毫米波技术构建冗余通信链路，确保极端天气下的数据可靠性。

算法升级重点强化多智能体的自适应能力，设计基于注意力机制的动态权重分配模型，使智能体能根据历史灌溉效果实时调整决策阈值，提升对环境突变的响应速度。开发故障自诊断模块，通过振动传感器与压力监测数据融合，构建设备健康状态评估模型，实现管网泄漏的秒级识别与自动隔离。

应用深化方面，将拓展植物需水数据库覆盖范围，联合园艺学专家开展校园植物生理特征长期观测，引入叶面湿度、茎流速率等新型监测参数，构建多维度耦合模型。开发跨区域智能体协同管理平台，明确校园不同区域的灌溉权限与数据共享协议，通过区块链技术保障操作可追溯性。

工程落地层面，优化边缘计算节点的能源管理方案，采用太阳能-锂电池混合供电系统，结合动态功耗调节算法延长设备续航。建立分级维护机制，对传感器节点实施状态预测性维护，将故障率降低至5%以下。最终在校园西区开展全场景验证，覆盖面积扩大至现有区域的2倍，形成可复制的智慧校园生态养护解决方案。

四、研究数据与分析

校园东区180天的实地运行采集到超过200万条环境与灌溉数据，构建了包含土壤湿度、光照强度、风速等12维参数的动态数据库。多智能体系统在日均灌溉次数减少27%的情况下，植物生长均匀性指数从0.62提升至0.85，证明分布式决策对资源优化的有效性。通信稳定性测试显示，在连续72小时暴雨模拟中，LoRaWAN节点数据传输成功率达94.3%，较传统ZigBee网络提升31个百分点，验证了混合组网方案的抗干扰能力。

植物需水模型在极端气候下的预测误差分布呈现双峰特征：常规环境下误差均值维持在7.2%，而高温干旱时段误差峰值达22.6%，暴露出模型对蒸腾速率突变的响应滞后。通过对比12种植物的茎流速率数据，发现乔木类植物的需水响应滞后时间平均为4.8小时，而草本植物仅需1.2小时，这种生理差异导致现有统一决策框架在混合植被区域产生局部过灌现象。

边缘计算节点的实测功耗数据揭示动态调节的节能潜力：在非灌溉时段，通过关闭冗余传感器模块，节点平均功耗从2.1W降至0.8W，续航时间延长至180天。但夏季高温环境下，电子元件温度每升高5℃，电池衰减速率增加15%，说明能源管理需进一步耦合气象预测模块。智能体协作效率测试显示，当同时调度超过15个节点时，决策延迟从0.3秒跃升至2.7秒，反映出当前算法在复杂场景下的扩展性瓶颈。

五、预期研究成果

理论层面将形成《多智能体分布式灌溉系统冲突消解数学模型》，提出基于图神经网络的拓扑动态重构算法，解决大规模智能体协同时的计算复杂度问题。技术成果包括：开发具备联邦学习能力的边缘计算平台，实现模型本地迭代与云端参数优化的闭环；构建植物生理-环境多维耦合数据库，覆盖校园新增8种植物的需水特征；设计故障自诊断系统，通过振动信号与压力波形的时频分析实现管网泄漏的秒级定位。

应用层面将输出《校园智慧养护技术规范》，明确不同植被类型的灌溉阈值与应急响应机制。预期在校园西区实现：灌溉用水量再降25%，养护成本降低40%，设备故障率控制在3%以内。管理创新方面，建立区块链赋能的跨区域数据共享平台，通过智能合约实现灌溉权限的动态分配与追溯。最终形成包含硬件选型指南、算法部署手册、运维管理流程在内的整套解决方案，为同类校园提供可复制的实施模板。

六、研究挑战与展望

当前面临的核心挑战在于算法泛化能力与工程落地的平衡。联邦学习框架的隐私保护机制可能导致模型收敛速度下降30%，需探索差分隐私与安全多方计算的融合方案。植物需水模型的长期适应性仍需验证，特别是移栽植物与新生幼苗的生理参数动态变化规律。边缘节点的能源管理在冬季低温环境下将面临严峻考验，需开发自适应温控策略。

展望未来，多智能体协作框架有望突破校园场景的局限。通过引入数字孪生技术，构建校园植物生长的虚拟映射系统，实现灌溉策略的预演与优化。随着6G网络的普及，分布式控制架构可扩展至更大尺度，与城市智慧水务系统形成联动。更深层次上，本研究将推动智能体从工具属性向生态伙伴转变，通过持续学习植物生长的隐性规律，最终实现人-机-植物协同共生的智慧生态范式。

校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究结题报告一、研究背景

校园植物作为生态育人的重要载体，其养护质量直接关乎校园环境的可持续性与人文氛围。然而传统浇灌模式长期受限于人工调度效率与经验依赖，在气候变化加剧、水资源约束趋紧的背景下，资源错配与养护不均问题日益凸显。集中式控制系统虽能实现统一管理，却因单点故障风险与通信延迟难以适应校园复杂微环境；而简单分布式控制又缺乏全局协调能力，易导致局部过灌或欠灌。多智能体协作与分布式控制技术的融合，为破解这一困境提供了全新路径——通过赋予各灌溉单元自主感知、协同决策的能力，构建类似生态系统的分布式智能网络，使系统在动态环境中具备自组织、自适应特性。这种技术范式不仅契合“双碳”战略对智慧校园建设的深层要求，更探索了人工智能技术在生态养护领域的创新应用，为构建人-机-植物协同共生的智慧生态体系奠定基础。

二、研究目标

本研究以实现校园植物智能浇灌系统的“精准感知、动态协同、自主决策”为核心目标，具体聚焦三个维度：技术突破层面，设计具备抗干扰能力与计算效率的多智能体协作框架，解决分布式环境下的任务冲突消解与资源动态分配问题，使系统在极端天气、设备故障等异常场景下保持鲁棒运行；应用落地层面，构建覆盖校园典型植被类型的智能浇灌原型系统，将灌溉用水量降低30%以上，同时提升植物生长均匀性指数至0.85以上，形成可复制的智慧养护解决方案；理论创新层面，建立植物需水-环境-灌溉的多维耦合模型，提出基于博弈论与联邦学习的分布式控制新方法，推动智能灌溉从经验驱动向数据驱动、从集中控制向群体智能的范式转变。

三、研究内容

本研究围绕多智能体协作机制与分布式控制策略展开系统性探索，核心内容涵盖三个层面：

多智能体系统架构设计，采用分层解耦架构构建感知-决策-执行闭环：底层部署土壤湿度、气象参数、植物生理特征等多维传感器网络，形成分布式感知层；中层开发基于强化学习的智能体决策引擎，通过局部状态评估与邻居信息交互生成动态灌溉策略；上层设计全局协调模块，引入图神经网络实现智能体拓扑的动态重构与任务优先级排序。重点突破多智能体在资源竞争场景下的博弈协商机制，设计基于效用函数的动态权重分配算法，解决混合植被区域需水差异导致的局部冲突问题。

分布式控制算法优化，聚焦边缘计算与云端协同的混合控制范式：在边缘节点实现土壤墒情、气象数据的实时处理与本地决策，通过联邦学习框架完成植物需水模型的迭代更新，仅上传模型参数而非原始数据，保障隐私同时降低通信开销；云端构建数字孪生系统，模拟不同气象条件下的灌溉效果预演，为边缘智能体提供全局优化指导。创新性提出“时序-空间”双维度协同机制，根据植物需水响应滞后特性（乔木4.8小时/草本1.2小时）动态调整决策周期，实现跨区域灌溉任务的时空协同调度。

系统原型与场景验证，在校园东区、西区分别部署典型场景测试平台：东区覆盖乔木-灌木-草坪混合植被，验证多智能体在复杂微环境下的协作效果；西区聚焦草坪与花卉密集区，测试极端干旱、暴雨等边界条件下的系统鲁棒性。通过构建包含12种植物生理参数的需水数据库，开发故障自诊断模块（振动信号+压力波形分析），实现管网泄漏秒级识别与自动隔离。最终形成包含硬件选型规范、算法部署手册、运维管理流程在内的完整解决方案，推动技术成果向校园智慧管理标准转化。

四、研究方法

本研究采用理论建模、算法设计、仿真验证与实地测试相结合的技术路线，以多智能体系统为核心框架展开探索。理论层面，基于图论与博弈论构建多智能体拓扑结构模型，设计动态权重分配算法解决资源竞争问题，通过效用函数量化智能体间的协作收益与冲突成本，形成数学化的决策依据。算法开发阶段，融合强化学习与联邦学习框架，构建边缘-云端协同训练机制，智能体在本地完成模型迭代后仅上传参数更新，既保障数据隐私又提升算法泛化能力。仿真验证环节，利用MATLAB/Simulink搭建极端天气场景库，模拟干旱、暴雨、设备故障等边界条件，测试系统在通信中断、节点失效等异常工况下的鲁棒性。实地测试采用分阶段推进策略，先在校园东区小范围部署128个传感器节点验证基础功能，再扩展至西区覆盖2倍区域，通过对比灌溉用水量、植物生长均匀性指数等指标评估实际效果。数据采集采用多源融合方式，除土壤湿度、气象参数外，新增茎流速率、叶面温度等生理指标，构建12维动态数据库支撑模型优化。故障诊断模块则通过振动传感器与压力监测的时频分析，实现管网泄漏的秒级定位与自动隔离，形成完整的闭环控制体系。

五、研究成果

技术层面突破三大核心瓶颈：首创基于图神经网络的智能体拓扑动态重构算法，将大规模协作场景下的决策延迟从2.7秒降至0.4秒，计算复杂度降低65%；开发联邦学习赋能的边缘计算平台，模型收敛速度提升30%，同时保障数据隐私安全；构建植物生理-环境多维耦合数据库，覆盖新增8种植物的需水特征，预测误差从22.6%降至9.8%。系统原型在校园西区实现节水率34.2%，养护均匀性指数达0.87，设备故障率控制在2.5%以内。应用层面形成《校园智慧养护技术规范》，明确不同植被类型的灌溉阈值与应急响应机制，输出硬件选型指南、算法部署手册、运维管理流程等全套解决方案。管理创新上，建立区块链赋能的跨区域数据共享平台，通过智能合约实现灌溉权限的动态分配与操作追溯，解决校园多部门协同管理难题。理论层面发表SCI/EI论文5篇，申请发明专利3项，其中《多智能体分布式灌溉系统冲突消解数学模型》获省级科技进步奖提名。

六、研究结论

本研究证实多智能体协作与分布式控制技术能有效破解校园智能浇灌系统的动态适应性与资源优化难题。通过赋予各灌溉单元自主感知、协同决策的能力，系统在极端天气、设备故障等异常场景下表现出优异的鲁棒性，通信中断时仍能维持局部决策功能。联邦学习与边缘计算的融合架构，既保障了数据隐私又显著提升了算法泛化能力，使植物需水模型在不同气候条件下的预测误差控制在10%以内。时空协同调度机制的创新应用，根据植物需水响应滞后特性动态调整决策周期，解决了混合植被区域的局部过灌问题。实践证明，该技术方案在校园西区实现节水34.2%、养护成本降低42%的显著效益，验证了从经验驱动向数据驱动、从集中控制向群体智能的范式转变可行性。未来研究将进一步探索数字孪生技术与6G网络的融合应用，推动系统向更大尺度智慧生态管理场景拓展，最终实现人-机-植物协同共生的可持续发展愿景。

校园植物智能浇灌系统中的多智能体协作与分布式控制研究课题报告教学研究论文一、背景与意义

校园植物是生态育人的无声课堂，也是校园可持续发展的鲜活载体。它们以无声的姿态涵养水土、调节微气候，更在潜移默化中塑造着师生的生态意识。然而传统浇灌模式却像一把钝刀，在人力成本与养护效率之间艰难平衡——人工调度依赖经验，常因天气突变或植物差异造成水资源浪费；集中式控制系统虽能统一管理，却因单点故障风险与通信延迟，难以适应校园复杂微环境的动态需求。当节水成为时代命题，当智慧校园建设从概念走向实践，如何让每一滴水都落在植物最需要的地方，成为我们必须回应的课题。

多智能体协作与分布式控制技术的出现，为这一困境带来了破局的可能。它像赋予每个灌溉单元“大脑”与“神经”，让原本孤立的感知节点、执行机构形成协作网络——土壤湿度传感器实时“呼吸”根系需求，气象站捕捉环境变化，智能阀门根据局部决策精准开闭，边缘计算节点在本地完成快速响应，云端则全局协调资源分配。这种去中心化的智能架构，不仅规避了集中式控制的脆弱性，更通过群体协作实现了对复杂环境的动态适应。当多智能体在博弈中协商灌溉优先级，在联邦学习中共享植物需水规律，系统便拥有了“思考”与“进化”的能力，让浇灌从被动执行升华为主动关怀。

这样的研究意义远不止于技术层面。在“双碳”目标下，它探索了人工智能技术与生态养护的深度融合路径；在教育场景中，它为构建“人-机-植物”协同共生的智慧生态提供了范本；更深远的是，它让我们重新审视技术对自然的尊重——不是征服，而是理解；不是替代，而是共生。当校园植物在精准浇灌下茁壮成长，当节水效益与生态效益在智能协作中达成统一，这份研究便超越了课题本身，成为智慧校园建设中一道有温度的风景。

二、研究方法

本研究以“问题驱动-理论创新-实践验证”为脉络，在多智能体协作与分布式控制的交叉领域展开探索。理论层面，我们像搭建生态网络一样构建系统架构：底层以土壤墒情、气象参数、植物生理特征构成分布式感知层，如同植物根系般扎入环境深处；中层开发基于强化学习的决策引擎，让每个智能体在局部状态评估与邻居信息交互中生成动态策略；上层引入图神经网络，实现智能体拓扑的动态重构，确保系统在节点增减或故障时仍能保持高效协作。这种分层解耦的设计，既保留了分布式控制的灵活性，又通过全局协调机制避免了“各自为战”的混乱。

算法设计上，我们选择博弈论与联邦学习的融合路径。当多个智能体同时申请水资源时，基于效用函数的动态权重分配算法会像“公正的裁判”，根据历史需水数据与实时气象参数自动分配优先级，化解资源竞争的矛盾；联邦学习框架则让智能体在本地完成模型迭代后仅上传参数更新，既保护了校园绿化数据的隐私，又通过群体智慧提升了植物需水模型的泛化能力。这种“边学习、边协作”的机制，让系统在运行中不断进化，从依赖预设规则到理解植物生长的隐性规律。

仿真与实地验证构成了研究的双翼。在MATLAB/Simulink中，我们构建了包含干旱、暴雨、设备故障等极端场景的测试库，让系统在虚拟环境中“锤炼”鲁棒性；而校园东区的实地部署则更像一场“毕业考”——128个传感器节点、20个智能控制单元组成的网络，在180天的运行中采集了超过200万条数据，从土壤湿度到茎流速率，从光照强度到叶面温度，多维数据共同支撑着模型的优化与迭代。故障自诊断模块的加入，更让系统拥有了“自我修复”的能力，通过振动传感器与压力监测的时频分析，管网泄漏能在秒级被识别并隔离，形成完整的闭环控制生态。

三、研究结果与分析

校园东区180天的实地运行数据勾勒出多智能体协作系统的真实效能。在灌溉频次减少27%的前提下，植物生长均匀性指数从0.62跃升至0.87，混合植被区域的过灌现象消失，乔木与草本的需水差异被动态权重算法精准捕捉。联邦学习框架下，植物需水模型的预测误差从22.6%压缩至9.8%，特别是在高温干旱时段，系统通过提前3小时启动预灌溉，使移栽成活率提升15%。边缘计算节点的动态功耗调节将非灌溉时段能耗降低62%，但夏季高温环境下电池衰减速率仍超出预期，暴露出能源管理模块与气象预测的耦合不足。

通信稳定性测试呈现戏剧性反