Auto-LST – Automatisiertes Low-Stress-Training

Abstract – die Arbeit in einem Satz

Auto-LST entstand aus einer einfachen Frage: Kann eine Tätigkeit, die beim Low-Stress-Training normalerweise immer wieder von Hand ausgeführt wird, mit einem kompakten mechanischen System automatisiert werden? In meiner Maturitätsarbeit entwickelte ich dafür über fast ein Jahr hinweg ein System aus 3D-gedrucktem Gerüst, Servomotoren, Arduino-Mikrocontroller und einer in Python programmierten Benutzeroberfläche. Das Ziel war nicht, eine Pflanze vollkommen autonom wachsen zu lassen, sondern einen sehr konkreten Teil der Pflege – das schrittweise Biegen und Positionieren einzelner Äste – technisch zu unterstützen.

Das Endprodukt war der vierte Prototyp. Er sass direkt auf dem Pflanzentopf und verfügte über acht Servomotoren. An den Motoren waren Seile beziehungsweise Schlaufen befestigt, die an ausgewählten Ästen angebracht werden konnten. Die Bewegung wurde über einen Mikrocontroller kontrolliert. Dadurch liessen sich Äste nicht nur einmal fixieren, sondern kontrolliert in eine gewünschte Position ziehen. Genau darin lag der Kern der Arbeit: aus einer manuellen Methode einen reproduzierbaren mechanischen Prozess zu machen.

Im abschliessenden Versuch verglich ich eine Pflanze ohne LST mit einer Pflanze, die mit dem finalen Auto-LST-Prototyp behandelt wurde. In der schriftlichen Arbeit wurden für die behandelte Pflanze 29,65 g trockener Ernteertrag gegenüber 23,43 g bei der Kontrollpflanze gemessen. Das entspricht der in der Arbeit berechneten Steigerung von 27,3 Prozent. Beim Gewicht der Hauptblüte wurden 4,23 g gegenüber 2,32 g dokumentiert, was in der Arbeit als Steigerung von 82,3 Prozent ausgewertet wurde.

Für mich war aber nicht nur das Ergebnis des Pflanzenversuchs wichtig. Mindestens ebenso entscheidend war der Entwicklungsweg. Auto-LST verband Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik in einem einzigen Projekt. Jede dieser Disziplinen brachte eigene Probleme mit sich: Geometrie und Materialwahl beim Gerüst, Feuchtigkeit und Verkabelung bei der Elektronik sowie Bedienbarkeit und Motorlogik bei der Software. Der Prototyp war deshalb weniger ein einzelner Geistesblitz als das Resultat vieler kleiner Korrekturen.

Vorwort 2.0 – Was Low-Stress-Training überhaupt ist

Low-Stress-Training, kurz LST, beschreibt in der Arbeit eine Anbaumethode, bei der Pflanzen gezielt gebogen, gestreckt und fixiert werden. Statt die Pflanze einfach vertikal wachsen zu lassen, wird ihre Form aktiv verändert. Besonders wichtig ist dabei, die Äste möglichst so auszurichten, dass mehr Pflanzenteile direktes Licht erhalten. Die Methode arbeitet nicht mit einem radikalen Schnitt, sondern mit vergleichsweise sanften mechanischen Eingriffen.

Der Grundgedanke dahinter ist die Verteilung von Licht und Raum. Bei einer aufrecht wachsenden Pflanze beschatten obere Bereiche häufig die darunterliegenden Zweige. Werden Äste dagegen nach aussen gezogen, kann sich die Pflanze stärker in der Fläche verteilen. Dadurch bekommen tiefer liegende Triebe mehr Licht, die Luft kann besser zwischen den Pflanzenteilen zirkulieren und die Form der Pflanze lässt sich an einen begrenzten Innenraum anpassen.

Für mein Projekt war besonders der letzte Punkt interessant. Eine Growbox stellt einen klar begrenzten Raum dar. Höhe, Breite und Position der Lichtquelle sind nicht beliebig. Eine Technik, die die Pflanzenform kontrollierbarer macht, besitzt deshalb nicht nur biologischen, sondern auch konstruktiven Reiz. Sobald man beginnt, LST als wiederkehrende räumliche Aufgabe zu betrachten, liegt die Idee einer Maschine nahe: Ein Ast besitzt eine aktuelle Position, eine gewünschte Position und dazwischen liegt eine kontrollierte Bewegung.

Diese Sichtweise wurde zur technischen Grundlage von Auto-LST. Ich wollte die Pflanze nicht durch grosse Kräfte verformen, sondern die sanfte Logik der ursprünglichen Methode beibehalten. Deshalb musste die Maschine präzise genug sein, um kleine Bewegungen auszuführen, und gleichzeitig stabil genug, um über längere Zeit an einem Topf montiert zu bleiben.

Vorwort 2.1 – Die Idee hinter Auto-LST

Die ursprüngliche Idee war, eine Maschine zu entwickeln, die Äste erfassen, biegen, strecken und anschliessend in einer neuen Position halten kann. Entscheidend war dabei, den manuellen Aufwand zu reduzieren. Beim klassischen LST muss eine Person die Pflanze immer wieder kontrollieren, neue Triebe erfassen und bestehende Fixierungen anpassen. Auto-LST sollte diesen Prozess nicht vollständig ersetzen, aber den wiederkehrenden mechanischen Teil übernehmen.

Im ersten Grobkonzept dachte ich an ein quadratisches Gerüst direkt am Topf. An jeder Seite sollten zwei Motoren sitzen, insgesamt also acht. Jeder Motor sollte mit einer Spule und einer transparenten Schnur verbunden werden. Zieht man die Schnur heraus und befestigt sie an einem Ast, kann der Motor die Schnur später wieder aufrollen. Auf diese Weise wird der Ast nicht plötzlich, sondern Schritt für Schritt in Richtung des Gerüsts gezogen.

Das Zielbild war ein Ast, der sich möglichst weit nach aussen orientiert und im Idealfall ungefähr in einem rechten Winkel zum Hauptspross steht. Die Pflanze sollte dadurch eine grössere horizontale Fläche einnehmen. Schon in dieser frühen Phase war klar, dass die Maschine direkt am Topf sitzen musste. Nur so bewegen sich Topf, Pflanze und Mechanik als ein gemeinsames System und die Zugpunkte bleiben relativ zur Pflanze an einer definierten Position.

Die Arbeit ordnete diese Idee ausserdem in den damaligen Kontext kleiner Indoor-Anlagen ein. Die Maschine war ausdrücklich nicht als riesige industrielle Anlage gedacht, sondern als kompakte Lösung, die in eine Growbox oder auf einen Balkon passen sollte. Damit war die Grösse des Geräts von Anfang an eine harte Randbedingung. Fast jede spätere Verbesserung zielte deshalb auch darauf ab, Volumen zu sparen.

Vorwort 2.2 – Warum sich die Automatisierung lohnt

Im Hintergrundkapitel der Arbeit beschrieb ich LST vor allem als repetitive Tätigkeit. Ein Ast wird nicht einmal bearbeitet und dann vergessen. Während die Pflanze wächst, verändern sich Winkel, Längen und neue Triebe kommen hinzu. Wer die Methode konsequent von Hand betreibt, muss deshalb immer wieder kontrollieren und nachjustieren. Aus technischer Sicht ist genau das ein typischer Kandidat für Automatisierung.

Automatisierte Systeme können wiederholbare Bewegungen zuverlässig ausführen und sind nicht an menschliche Arbeitszeiten gebunden. Für Auto-LST war das besonders interessant, weil ein Ast nicht möglichst schnell, sondern möglichst kontrolliert bewegt werden soll. Ein Motor kann eine kleine Änderung ausführen, warten und später weiterziehen. Damit lässt sich das Grundprinzip der sanften Belastung technisch abbilden.

Ein zweiter Aspekt war die Digitalisierung. Sobald Positionen, Motorzustände und Benutzereingaben durch Software verarbeitet werden, können diese Informationen theoretisch gespeichert und später ausgewertet werden. Mein fertiger Prototyp war noch kein datengetriebenes System mit Sensorik oder künstlicher Intelligenz. Die Arbeit zeigt aber bereits die Richtung: Aus einer rein manuellen Tätigkeit wird ein Prozess, der messbar, speicherbar und später möglicherweise vergleichbar wird.

Im industriellen Massstab erwähnte die Maturitätsarbeit zudem mögliche Zeit- und Kosteneinsparungen. Für mein konkretes Projekt war diese wirtschaftliche Dimension eher ein Ausblick als ein bewiesenes Ergebnis. Der Prototyp sollte zuerst zeigen, ob die Idee technisch funktioniert. Erst danach stellt sich die Frage, wie weit sich ein solches Prinzip skalieren lässt.

Arbeitsprozess 3.0 – Aus der Idee wird ein technisches Konzept

Im Dezember 2022 formulierte ich das erste konkrete Grobkonzept. Die zentrale Vereinfachung lautete: Der Benutzer soll einen Ast nur noch erfassen müssen; das spätere Dehnen und Halten übernimmt das Gerät. Dieses Prinzip gab dem gesamten Projekt eine klare Richtung. Der Mensch wählt aus, welcher Ast bearbeitet werden soll. Die Maschine übernimmt danach die kontrollierte Zugbewegung.

Das erste Konzept sah ein oberes und ein unteres Rahmenteil vor. Das obere Gerüst sass am Topfrand, das untere Teil unter dem Topf. Gummibänder zwischen beiden Teilen sollten die notwendige Spannung erzeugen, damit das Konstrukt nicht verrutscht. An den Seiten befanden sich die Zugpunkte. Schon diese Konstruktion zeigte aber, dass zusätzliche Bauteile schnell viel Raum beanspruchen.

Bei späteren Prototypen wurde deshalb das untere Teil vollständig entfernt. Stattdessen passte ich das obere Gerüst genauer an die Form des Topfes an. Zusätzliche Stifte konnten zwischen Konstruktion und Topf eingesetzt werden, um die Spannung zu erhöhen. Auch die ursprünglichen Haken zur Befestigung der Äste verschwanden. An ihre Stelle trat ein Palstek, also eine feste Schlaufe, die sich um einen Ast legen liess.

Diese Änderungen sind typisch für den ganzen Entwicklungsprozess. Fast nichts blieb exakt so, wie es im ersten Entwurf vorgesehen war. Das Grobkonzept lieferte die Richtung, aber jeder reale Test zeigte neue Randbedingungen. Gerade deshalb war das Projekt eine praktische Maturitätsarbeit: Entscheidungen mussten nicht nur auf Papier plausibel sein, sondern an einem echten Topf, mit echten Motoren und in einer feuchten Growbox funktionieren.

Arbeitsprozess 3.1 – Die Bedingungen des Projekts

Bevor ich weiterbaute, definierte ich technische Bedingungen. Die Motoren sollten über einen Arduino-Mikrocontroller angesteuert werden. Programmiert werden sollte in Python, weil ich dort bereits Grundlagen besass. Statt einer komplexen kamerabasierten Erkennung plante ich ein bewusst einfaches zweidimensionales Interface. Die Arbeit sollte zeigen, dass der Mechanismus funktioniert, ohne gleichzeitig noch ein Computer-Vision-Projekt werden zu müssen.

Für die Versuche wollte ich möglichst gleichbleibende Umweltbedingungen. In einer Growbox lassen sich Licht, Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Erde und Düngung besser kontrollieren als draussen auf einem Balkon. Das war wichtig, weil ich am Ende zwei Pflanzen vergleichen wollte. Je mehr andere Einflussfaktoren schwanken, desto schwieriger wird es, Unterschiede sinnvoll mit dem LST-System in Verbindung zu bringen.

Das Endprodukt war für einen einzelnen Gärtner beziehungsweise eine kleine Anlage gedacht. Daraus ergaben sich weitere Anforderungen: Das Gerät musste kompakt sein, direkt auf einen Topf passen, das Giessen weiterhin ermöglichen und mit begrenztem Platz umgehen können. Gleichzeitig durfte das System die Pflanze nicht durch die eigene Konstruktion beschädigen.

Auch die Benutzeroberfläche wurde aus dieser Perspektive geplant. Sie sollte nicht möglichst technisch aussehen, sondern die Mechanik verständlich machen. Wer einen Ast auswählt, sollte nachvollziehen können, welcher Motor damit verbunden ist und welche Bewegung ausgelöst wird. Diese Verbindung zwischen räumlicher Pflanze und digitalem Interface wurde später zum wichtigsten Teil der Informatik-Komponente.

Arbeitsprozess 3.2 – Ein Jahr in vielen kleinen Schritten

Der Zeitplan der Arbeit zeigt, wie stark Hardware und Software parallel entstanden. Am 20. Dezember 2022 war der erste Holzprototyp fertig. Anfang Januar 2023 begann ich mit einem Programm zur Kontrolle von acht Motoren. Im Februar wurden acht Servomotoren über eine Steckplatine mit einem Arduino Uno verbunden. Anfang März folgte bereits der zweite mechanische Prototyp aus Polyamid 12.

Im März und April liefen Mechanik und Elektronik immer enger zusammen. Acht Servomotoren wurden zuerst über eine Platine mit dem Arduino Uno und später mit einem Arduino Nano verbunden. Gleichzeitig entstand Prototyp 3 und das erste Programm zur Motorsteuerung wurde abgeschlossen. Danach begann die Arbeit an einer grafischen Oberfläche.

Im Mai und Juni entstanden zwei Versionen des grafischen Interfaces. Parallel wurde Prototyp 4 entwickelt und fertiggestellt. Im Juli begann das entscheidende Potentialexperiment mit dem Endprodukt. Erst danach, im September, startete ich intensiv mit der schriftlichen Dokumentation. Im Oktober wurde das Experiment abgeschlossen und zusätzlich ein Deckel beziehungsweise eine Dachkonstruktion entwickelt, um die Verkabelung besser zu schützen.

Gegen Ende des Projekts kamen nochmals neue Funktionen hinzu. Im November gelang eine erste Bluetooth-Verbindung vom Computer über ein HC-05-Modul zu einem Arduino Nano. Im Dezember wurde die Dachkonstruktion abgeschlossen und am 20. Dezember 2023 die schriftliche Arbeit abgegeben. Der Zeitplan macht sichtbar, dass Auto-LST nicht in wenigen konzentrierten Wochen entstand, sondern in einem fortlaufenden Zyklus aus Bauen, Testen, Programmieren und Verbessern.

Arbeitsprozess 3.3 – Maschinenbau und vier Prototypen

Der erste physische Prototyp war aus Holz. Er bestand aus einem oberen und einem unteren Teil, die über Gummis miteinander verspannt wurden. An den Seiten befanden sich Spulen einer Nähmaschine. Eine Nadel konnte durch gegenüberliegende Löcher gesteckt werden, um die Drehbewegung zu blockieren. Das Modell war grob und vollständig manuell, erfüllte aber seinen wichtigsten Zweck: Die Idee wurde sichtbar und konnte an einer echten Pflanze ausprobiert werden.

Beim ersten Möglichkeitsexperiment zeigte sich, dass das Prinzip grundsätzlich funktioniert. Gleichzeitig wurden die Grenzen des Holzmodells offensichtlich. Der Rahmen war klobig und ungenau, und nach dem Umtopfen passte der neue Topf nicht mehr in die Konstruktion. Für die nächste Version brauchte ich deshalb ein Fertigungsverfahren, das präzisere Geometrien ermöglicht.

Die späteren Bauteile wurden im SLS-Verfahren aus Polyamid 12 gedruckt. Die Drucke entstanden bei Rheinmetall Air Defence in Oerlikon. Unterstützung erhielt ich dort von Michael Georgakis. Das SLS-Verfahren war für das Projekt interessant, weil feine Geometrien und genaue Winkel möglich waren. Polyamid 12 war ausserdem robust, wasserabweisend und UV-beständig – Eigenschaften, die in einer Growbox besonders wichtig sind.

Prototyp 2 orientierte sich noch stark am Holzmodell. Er war aber schmaler, in mehrere Teile zerlegbar und besser auf das Giessen ausgelegt. Ein geneigter Boden sollte überschüssiges Wasser nach aussen leiten. Diese Änderung entstand aus einer konkreten Erfahrung: Beim ersten Modell hatte sich Feuchtigkeit unter dem Topf gesammelt, und die Testpflanze entwickelte Mehltau. Konstruktion und Biologie waren also unmittelbar miteinander verbunden.

Trotzdem war auch Prototyp 2 noch nicht effizient genug. Das untere Bauteil nahm im 3D-Druck viel Volumen ein, einzelne Kanten waren zu filigran und die Elektronik brauchte neuen Platz. Prototyp 3 war deshalb eine deutliche Konzeptanpassung: Das untere Teil entfiel komplett, der obere Rahmen wurde robuster und die Spannung zum Topf wurde über Stifte erzeugt. Zusätzlich erhielten die Motoren eigene Gehäuse.

Prototyp 3 hatte jedoch einen entscheidenden Fertigungsfehler: Die komplementären Teile besassen nicht die richtigen Seitenlängen. Statt eines passenden Quadrats entstand ein zu kurzes Rechteck. Mit Metallstiften und Heissleim liess sich das Modell zwar improvisiert zusammenbauen, aber nicht stabil genug für das geplante Experiment. Dieser Fehler floss direkt in Prototyp 4 ein.

Der vierte Prototyp korrigierte die Seitenlängen, erhielt dickere Wände und mehr Raum für die Elektronik. Damit fühlte sich das System erstmals stabil genug für längere Versuche an. Zum Schluss kam eine Dachkonstruktion hinzu, die Kabel und Teile der Servomotoren abdeckte und besser gegen Feuchtigkeit und Wärme schützen sollte. In meiner Arbeit beschrieb ich diesen Moment als den Punkt, an dem sich das Gerät erstmals weniger wie ein Prototyp und mehr wie ein Produkt anfühlte.

Arbeitsprozess 3.4 – Elektrotechnik: vom Arduino Uno zum Nano

Für die Motorisierung entschied ich mich für die Arduino-Plattform. Sie bot genügend Ein- und Ausgänge, war gut dokumentiert und liess sich mit verschiedenen Motoren und Kommunikationsmodulen kombinieren. Zuerst nutzte ich einen Arduino Uno, weil er als Einstiegsplattform relativ gross und leicht zugänglich ist. Für ein kompaktes Endprodukt war seine Grösse aber langfristig ein Nachteil.

Bei der Auswahl der Motoren verglich ich unter anderem DC-Motoren mit Servomotoren. DC-Motoren können kontinuierlich drehen, benötigen für eine präzise Steuerung aber zusätzliche Elektronik. Servomotoren liessen sich genauer ansteuern und erwiesen sich im Krafttest als ausreichend, um einen jungen Ast zu bewegen. Deshalb basierte der weitere Aufbau auf acht Servomotoren.

Die erste elektrische Version verband diese acht Motoren über eine Steckplatine mit dem Arduino Uno. Funktional war das ein guter Start, konstruktiv aber viel zu gross. Deshalb schnitt ich eine eigene Platine zu und verlötete die Verbindungen. Das reduzierte das Volumen deutlich. Gleichzeitig trat ein neues Problem auf: In der feuchten Umgebung reagierte die Schaltung unzuverlässig. Motoren begannen teilweise unerwartet zu drehen oder stoppten nicht sauber.

Als nächsten Schritt wechselte ich zum Arduino Nano. Er beanspruchte deutlich weniger Platz, erforderte dafür aber mehr Lötarbeit. Auch mit dem Nano blieben die Feuchtigkeitsprobleme zunächst bestehen. Dadurch wurde klar, dass nicht der Mikrocontroller selbst, sondern die zwischengeschaltete Platine die Schwachstelle war.

Die zuverlässigste Lösung war schliesslich die direkte Lötverbindung zwischen Mikrocontroller und einzelnen Servomotoren. Nachdem eine Schaltung mit einem Motor funktionierte, übertrug ich das Prinzip auf alle acht Motoren und testete das komplette Steuerprogramm. Die offenen Verbindungen wurden mit Schrumpfschläuchen isoliert. Diese finale Schaltung funktionierte laut Arbeit auch nach mehreren Monaten in der Growbox zuverlässig.

Später testete ich zusätzlich ein HC-05-Bluetooth-Modul. Eine Verbindung zwischen Computer, Arduino und Motor konnte hergestellt werden. Für eine vollständige Integration in den vierten Prototyp reichte die Zeit jedoch nicht mehr. Als weiterer Ausblick wurde in der Arbeit sogar eine API-Verbindung erwähnt, mit der der Mikrocontroller theoretisch über das Internet angesprochen werden könnte.

Arbeitsprozess 3.5 – Informatik: Python, PyFirmata und Pygame

Die Informatik-Komponente begann mit der Frage, wie sich ein Arduino aus Python heraus steuern lässt. Auf dem Mikrocontroller wurde StandardFirmata verwendet. Über PyFirmata konnten anschliessend Python-Befehle an die digitalen Pins des Arduino übertragen werden. Weil ich Python bereits vor Beginn der Arbeit kannte, konnte ich mich auf die Verbindung zwischen Software und Hardware konzentrieren, statt gleichzeitig eine neue Programmiersprache zu lernen.

Die ersten Versuche waren bewusst klein. Zunächst schaltete ich einfache LEDs über einzelne digitale Pins. Danach entstand ein Programm zur Kontrolle von vier Servomotoren. Benutzereingaben wurden in der Shell entgegengenommen und über PyFirmata an den Mikrocontroller weitergegeben. Damit war der wichtigste Beweis erbracht: Ein Python-Programm konnte reale Motoren am Prototyp steuern.

Als nächstes wechselte ich zu Pygame. Eigentlich ist Pygame als Bibliothek für 2D-Spiele bekannt, aber genau die Funktionen für Fenster, Grafiken, Bilder und Mausinteraktionen machten es für mein Interface interessant. Das erste grafische Programm bestand aus Knöpfen zur Auswahl einzelner Motoren und verschiedener Drehzeiten. Werte wurden gespeichert und an die Motorfunktionen weitergegeben.

Danach entstand ein deutlich anschaulicheres Interface. Statt nur Motor Nummer 1 bis 8 zu wählen, zeichnete das Programm eine vereinfachte Pflanze. Die dargestellten Äste fungierten als klickbare Bereiche. Hinter jedem Ast lag ein bestimmter Servomotor. Nach der Auswahl konnte zusätzlich ein Winkel angegeben werden, in den der Ast bewegt werden sollte.

Die Software berechnete aus dem gewünschten Winkel eine zurückzulegende Strecke und daraus wiederum die notwendige Anzahl von Motorumdrehungen. Anschliessend konnten die Bewegungen gespeichert und ausgeführt werden. Dadurch wurde die Bedienung stärker an der realen Aufgabe orientiert: Der Benutzer denkt in Ästen und Winkeln, während die Software diese Entscheidung in Motorbewegungen übersetzt.

Die letzte Version erhielt einen überarbeiteten Pflanzen-Entwurf, einen Hintergrund, Hover-Animationen für Knöpfe und ein Menü. Zwischen Deutsch und Englisch konnte gewechselt werden, ohne das Programm neu zu starten. Zusätzlich speicherte die Software Eingaben in einem Dictionary und liess sich über die Escape-Taste schliessen. Im Vergleich zur ersten Shell-Steuerung war das ein grosser Schritt hin zu einem tatsächlich benutzbaren Werkzeug.

Experiment 4.0 – Vom Machbarkeitstest zum Potentialexperiment

Im Rahmen der Arbeit führte ich zwei Experimente durch. Das erste war ein Möglichkeitsexperiment mit dem Holzprototyp. Es sollte vor allem beantworten, ob sich eine Pflanze mit einem solchen Rahmen grundsätzlich in die gewünschte Richtung bewegen lässt. Da sich die Grundidee relativ schnell bestätigte, dokumentierte ich diesen Versuch weniger ausführlich und investierte die Zeit stattdessen in die Weiterentwicklung der Konstruktion.

Der zweite Versuch war das eigentliche Potentialexperiment mit Prototyp 4. Hier ging es nicht mehr nur um die Frage, ob sich ein Ast bewegen lässt. Stattdessen wollte ich vergleichen, wie sich eine Pflanze mit Auto-LST gegenüber einer möglichst ähnlichen Kontrollpflanze ohne diese Behandlung entwickelt.

Die Arbeit konzentrierte sich dabei auf messbare Grössen: trockener Ernteertrag, Pflanzendurchmesser, Höhe des Sprosses, Gewicht der Hauptblüte und effektive Anzahl der Blüten. Diese Kriterien sollten einen möglichst konkreten Vergleich ermöglichen. Gleichzeitig blieb mir bewusst, dass ein einzelnes Pflanzenpaar nur eine begrenzte Datengrundlage darstellt.

Der experimentelle Teil war deshalb vor allem ein Praxistest des Systems. Er sollte zeigen, ob der vierte Prototyp über längere Zeit unter realen Growbox-Bedingungen eingesetzt werden kann und ob sich dabei ein klarer Unterschied zwischen den beiden Pflanzen beobachten lässt.

Experiment 4.1 – Planung, Material und kontrollierte Bedingungen

Für den Versuch wurde neben Prototyp 4 auch ein Computer mit dem Steuerprogramm benötigt. Die Arbeit nennt das Programm „plant.py“, das die Pflanze grafisch darstellt und Befehle an den Mikrocontroller weiterleitet. Dazu kamen eine grössere Growbox mit reflektierender Innenfläche, eine kleinere Box zur Aufzucht, zwei Lichtquellen, Zu- und Abluft, Zeitschaltuhren, verschiedene Topfgrössen und eine Feinwaage.

Wichtig war die möglichst gleichartige Aufzucht. In der Arbeit wurde zunächst eine Mutterpflanze der Sorte „Doctor Seedsman CBD 30:1“ herangezogen. Von dieser sollten Stecklinge gewonnen werden, damit die beiden Versuchspflanzen genetisch möglichst ähnlich sind. Auch Licht, Luftfeuchtigkeit, Erde, Düngerkonzentration sowie pH- und EC-Wert des Wassers sollten vergleichbar bleiben.

Während der Wachstumsphase war ein Lichtzyklus von 18 Stunden Licht und 6 Stunden Dunkelheit vorgesehen. Die Pflanze sollte mittig unter der Lichtquelle stehen, damit die Energie möglichst gleichmässig verteilt ist. Später wurden Stecklinge geschnitten und unter denselben Rahmenbedingungen weitergezogen.

Diese Planung zeigt, wie stark der Versuch von Kontrolle lebte. Das Gerät allein war nicht die einzige Variable, die das Wachstum beeinflussen konnte. Deshalb versuchte ich, möglichst viele andere Faktoren konstant zu halten. Ein perfektes wissenschaftliches Studiendesign mit grosser Stichprobe war im Rahmen einer Maturitätsarbeit nicht möglich, aber die Bedingungen wurden bewusst so ähnlich wie möglich gestaltet.

Experiment 4.2 – Durchführung mit dem vierten Prototyp

Nach etwa vier Wochen waren die unteren Äste lang genug, um vom vierten Prototyp erfasst zu werden. Zuerst wurde der Rahmen über den Topf gesetzt und durch Spannung an dessen Seiten fixiert. Anschliessend wurden die Seile an den Servomotoren herausgezogen, bis die Schlaufen sichtbar waren. Diese Schlaufen wurden über möglichst passend positionierte Äste gelegt.

Danach wurde der Mikrocontroller mit dem Computer verbunden und das Programm gestartet. Für die erfassten Äste konnten gewünschte Winkel eingegeben werden. In der dokumentierten Durchführung waren die ersten erfassten Äste bereits nach ungefähr drei Stunden vollständig in ihre neue Position gezogen und dort fixiert.

Anschliessend wurde der Lichtzyklus auf 12 Stunden Licht und 12 Stunden Dunkelheit umgestellt, um die Blütephase einzuleiten. Zwei Wochen später konnten auch höher gelegene Äste erfasst und programmiert werden. Ab diesem Zeitpunkt waren alle acht Motoren belegt und der Prototyp sollte bis zur Ernte weitgehend unberührt bleiben.

Nach der Blütephase wurden Höhe und Durchmesser der Pflanzen gemessen. Die Ernte wurde getrocknet, anschliessend in luftdichten Gläsern mit Feuchtigkeitspads gelagert und schliesslich gewogen. Gerade diese letzte Messphase war entscheidend, weil sich der Erfolg nicht nur visuell, sondern auch in konkreten Zahlen zeigen sollte.

Experiment 4.3 – Die gemessenen Ergebnisse

Die Kontrollpflanze ohne LST erreichte laut Arbeit einen trockenen Ernteertrag von 23,43 g. Ihr Durchmesser betrug 22,3 cm, die Höhe des Sprosses 25 cm. Die Hauptblüte wog 2,32 g und es wurden 16 effektiv nutzbare Blüten gezählt.

Bei der mit Auto-LST behandelten Pflanze wurden 29,65 g trockener Ernteertrag gemessen. Der Durchmesser lag bei 44,9 cm, die Höhe des Sprosses bei 51 cm. Die Hauptblüte wog 4,23 g und die effektive Anzahl der Blüten lag bei 23.

Als Messfehler wurden für die Feinwaage ±0,01 g und für Auge beziehungsweise Massstab ±1 cm angegeben. Schon beim direkten Vergleich der Rohdaten fällt auf, dass sich nicht nur der Ertrag, sondern auch die räumliche Ausdehnung der Pflanze deutlich unterschied.

Besonders interessant war für mich der Durchmesser. Genau dort sollte LST wirken: Die Pflanze sollte mehr Fläche einnehmen. Im Versuch war die behandelte Pflanze mit 44,9 cm ungefähr doppelt so breit wie die Kontrollpflanze mit 22,3 cm. Damit spiegelte sich die mechanische Idee des Projekts sichtbar in der Pflanzenform wider.

Experiment 4.4 – Auswertung und Grenzen

In der schriftlichen Auswertung wurde aus 29,65 g gegenüber 23,43 g ein um 27,3 Prozent höherer trockener Ernteertrag berechnet. Beim Gewicht der Hauptblüte ergaben 4,23 g gegenüber 2,32 g eine Steigerung von 82,3 Prozent. Die effektive Anzahl der Blüten stieg von 16 auf 23, was in der Arbeit als Zunahme von 43,8 Prozent beschrieben wurde.

Auch Höhe und Durchmesser unterschieden sich stark. Die behandelte Pflanze war in beiden Dimensionen ungefähr doppelt so gross. In der Arbeit wurde daraus die Vermutung abgeleitet, dass sich die Behandlung nicht nur auf die laterale Verzweigung, sondern möglicherweise auch auf das vertikale Wachstum ausgewirkt hat. Genau dieser Punkt wäre für weitere Versuche interessant, weil ein einzelner Durchlauf noch keine allgemeine biologische Aussage erlaubt.

Die Interpretation lautete, dass eine grössere Gesamtfläche mehr Blüten Zugang zu Licht verschaffen kann. Besonders kleinere Blüten im unteren Bereich einer Pflanze könnten dadurch besser entwickelt sein und bei der Ernte weniger häufig aussortiert werden. Die Messwerte passten damit grundsätzlich zum Ziel des Systems, die Pflanze räumlich anders zu verteilen.

Gleichzeitig ist wichtig, die Grenzen des Versuchs mitzudenken. Die Maturitätsarbeit arbeitete im entscheidenden Vergleich mit sehr wenigen Pflanzen. Sie kann deshalb zeigen, was in diesem konkreten Versuch passiert ist, aber keine belastbare allgemeine Aussage für jede Pflanze, jede Sorte oder jede Umgebung liefern. Für eine wissenschaftlich stärkere Bewertung wären Wiederholungen mit grösseren Gruppen, zufälliger Zuordnung und statistischer Auswertung notwendig.

Für das Projektziel war der Versuch trotzdem wertvoll. Der Prototyp funktionierte über längere Zeit in der Growbox, die Pflanze liess sich mechanisch formen und am Ende standen klare Messwerte. Damit hatte Auto-LST den Schritt von der reinen Konstruktionsidee zu einem praktisch getesteten System geschafft.

Kapitel 5 – Das in der Arbeit diskutierte Potential in Europa

Das fünfte Kapitel der Maturitätsarbeit beschäftigte sich mit einem möglichen Markt für Auto-LST. Dabei wurde die damalige rechtliche Situation in verschiedenen europäischen Ländern betrachtet und die Frage gestellt, wo eine kompakte Automatisierung für private Nutzer interessant sein könnte.

Wichtig ist aus heutiger Sicht: Dieser Abschnitt beschreibt den Stand und die Einschätzung der Arbeit aus dem Jahr 2023. Rechtliche Regeln rund um Cannabis ändern sich und unterscheiden sich stark zwischen Ländern. Der Blog übernimmt diesen Teil deshalb als historischen Bestandteil der Maturitätsarbeit und nicht als aktuelle Rechtsberatung.

Die wirtschaftliche Überlegung war einfach: Wenn die Zahl der erlaubten Pflanzen oder die verfügbare Anbaufläche begrenzt ist, entsteht ein Anreiz, den vorhandenen Raum effizienter zu nutzen. Ein Gerät, das LST vereinfacht und wiederholbare Bewegungen automatisiert, könnte für Nutzer interessant sein, die nicht jeden Tag manuell nachjustieren möchten.

In der Arbeit wurde ausserdem angenommen, dass das Marktpotential wachsen könnte, wenn sich die gesetzlichen Rahmenbedingungen weiter in Richtung Entkriminalisierung oder Legalisierung entwickeln. Diese Aussage war ausdrücklich ein Ausblick. Der Prototyp selbst war zu diesem Zeitpunkt noch kein serienreifes Produkt und es gab keine Marktstudie oder Kostenrechnung, die eine wirtschaftliche Tragfähigkeit belegt hätte.

Trotzdem war dieses Kapitel wichtig, weil es das Projekt aus dem schulischen Rahmen herausdachte. Die Frage lautete nicht mehr nur: Funktioniert der Mechanismus? Sondern auch: Wer könnte ihn später verwenden, welche Probleme löst er und welche äusseren Bedingungen bestimmen, ob daraus überhaupt ein Produkt werden kann?

Kapitel 6 – Reflexion: Was wirklich schwierig war

In meiner Reflexion schrieb ich, dass mir die Themenwahl besonders gelungen war. Das Projekt verband private Interessen mit schulischen Anforderungen und brachte Naturwissenschaften mit Ingenieursdisziplinen zusammen. Genau diese Mischung machte die Arbeit für mich über viele Monate interessant.

Die grösste Schwierigkeit lag am Anfang in der Menge an neuem Wissen. 3D-Druck, CAD, Arduino, Servomotoren, Löten, PyFirmata und Pygame waren nicht einzelne kleine Ergänzungen, sondern jeweils eigene Themenfelder. Rückblickend war das Projekt deshalb bewusst sehr breit angelegt. Mehrmals wirkte die ursprüngliche Idee grösser als das, was sich in einem Schuljahr realistisch umsetzen lässt.

Entscheidend war, die Arbeit in kleine lösbare Probleme zu zerlegen. Erst ein Holzrahmen. Dann ein Motor. Dann vier Motoren. Dann acht. Erst eine Shell-Eingabe. Dann ein einfaches Pygame-Fenster. Dann eine grafische Pflanze. Dasselbe galt für die Mechanik: Jeder Prototyp musste nicht perfekt sein, sondern nur genug zeigen, um die nächste Version besser zu machen.

Gerade die Fehler wurden deshalb zu einem wichtigen Teil der Arbeit. Zu grosse Bauteile, falsche Seitenlängen, feuchte Platinen, offene Kabel und fehlender Platz für Bluetooth waren keine Randnotizen, sondern Gründe für konkrete Designänderungen. Der Lernprozess war sichtbar im Produkt eingeschrieben.

Die Arbeit hat mir dadurch auch geholfen, Interessen für ein späteres Studium einzuordnen. Besonders die Verbindung aus Konstruktion, Elektronik und Software zeigte mir, wie reizvoll Ingenieursarbeit sein kann, wenn mehrere Fachgebiete an einem realen Problem zusammenkommen.

Kapitel 7 – Danksagungen

Ein Projekt wie Auto-LST entstand nicht vollständig isoliert. In der Maturitätsarbeit bedankte ich mich ausdrücklich bei Michael Georgakis für die Unterstützung rund um 3D-Druck und Konstruktion. Seine Hilfe war besonders bei den gedruckten Prototypen wichtig, weil Materialwahl, Fertigungsverfahren und CAD für mich zu Beginn neue Themen waren.

Cecilia Riqué unterstützte mich bei Rechtschreibkorrekturen der schriftlichen Arbeit. Rudolf Stutz half beim Ausdrucken. Diese Beiträge zeigen eine Seite von Projektarbeit, die in technischen Zusammenfassungen schnell verschwindet: Selbst wenn Konstruktion und Programmierung weitgehend selbstständig entstehen, helfen Rückmeldungen und praktische Unterstützung dabei, ein Projekt tatsächlich bis zur Abgabe zu bringen.

Für mich gehört diese Danksagung deshalb auch in die Online-Version. Die Website zeigt zwar vor allem das fertige System, aber hinter dem Endprodukt stand ein langer Lernprozess mit vielen Gesprächen, Korrekturen und kleinen Hilfen.

Kapitel 8 – Bibliografie und Lernquellen

Die Bibliografie der Arbeit bestand zu einem grossen Teil aus praxisorientierten Videoquellen. Themen waren unter anderem mehrere I2C-Geräte am Arduino, die Steuerung von Servomotoren mit Arduino und Python, Firmata beziehungsweise PyFirmata, der Umbau kleiner Servomotoren, die Kontrolle mehrerer Servos, Pygame-Grundlagen, selbstgebaute Servogewinde, CAD-Grundlagen und die drahtlose Kommunikation über das HC-05-Bluetooth-Modul.

Diese Auswahl passt zum Charakter der Arbeit. Viele Probleme waren keine rein theoretischen Fragen, sondern konkrete Bau- und Programmieraufgaben: Wie bringe ich mehrere Motoren zum Laufen? Wie spreche ich den Arduino aus Python an? Wie baue ich ein grafisches Interface? Wie funktioniert ein CAD-Modell? Für solche Fragen waren praktische Tutorials ein schneller Einstieg.

Im Rückblick würde ich bei einer weiterführenden Version zusätzlich stärker mit technischer Primärdokumentation arbeiten – beispielsweise offiziellen Arduino-Unterlagen, Datenblättern der Motoren und Dokumentation der eingesetzten Python-Bibliotheken. Für die damalige praktische Entwicklungsarbeit bildeten die gesammelten Tutorials jedoch einen wesentlichen Teil meines Lernwegs.

Kapitel 9 – Deklaration und Abschluss

Die Arbeit endet mit der Selbstständigkeitserklärung. Darin bestätigte ich, die Maturitätsarbeit „auto-LST“ selbstständig und ohne unerlaubte Hilfe verfasst, verwendete Quellen und Hilfsmittel angegeben und übernommene Inhalte kenntlich gemacht zu haben.

Damit schloss sich ein Projekt, das im Dezember 2022 mit einem einfachen Holzrahmen begonnen hatte und ein Jahr später mit einem funktionsfähigen vierten Prototyp, einer eigenen Motorsteuerung, mehreren Softwareversionen und einem dokumentierten Pflanzenversuch endete.

Was von Auto-LST bleibt, ist für mich vor allem die Methode hinter dem Projekt: eine grosse Idee so lange in Teilprobleme zerlegen, bis jedes einzelne Problem testbar wird. Ein funktionierendes Produkt entsteht nicht dadurch, dass der erste Entwurf perfekt ist. Es entsteht, wenn jede Version genug Informationen liefert, um die nächste besser zu machen.

Was ich heute als nächste Version bauen würde

Wenn ich Auto-LST heute weiterentwickeln würde, wäre die erste Priorität ein saubereres, vollständig geschlossenes Elektronikgehäuse. Die direkte Lötverbindung war zuverlässig, aber die sichtbaren Kabel und Schrumpfschläuche waren konstruktiv noch keine elegante Endlösung. Ein neues Gehäuse könnte Mikrocontroller, Stromverteilung und Kommunikationsmodul gemeinsam aufnehmen und gleichzeitig das Giessen vereinfachen.

Als zweites würde ich die drahtlose Steuerung vollständig integrieren. Der HC-05-Test zeigte bereits, dass eine Bluetooth-Verbindung grundsätzlich möglich war. Ein modernes System könnte die lokale Steuerung über Smartphone oder Browser ermöglichen und dabei weiterhin offline funktionieren.

Auf Softwareseite wäre ein gespeichertes Bewegungsprofil interessant. Statt nur einzelne Winkel zu wählen, könnte die Anwendung für jeden Motor Zielpositionen und Zeitverläufe verwalten. Noch weiter gedacht wären Sensoren oder Bildauswertung denkbar. Das war bewusst nicht Teil meiner Maturitätsarbeit, würde aber aus dem manuellen Eingabe-System schrittweise ein adaptiveres Werkzeug machen.

Auch die wissenschaftliche Evaluation würde ich erweitern. Statt eines einzelnen Vergleichspaars wären mehrere Pflanzen pro Gruppe nötig. So liesse sich untersuchen, ob die im ersten Versuch beobachteten Unterschiede stabil wieder auftreten. Zusätzlich könnten Lichtverteilung, Pflanzenfläche, Motorbewegungen und Wachstum über die Zeit dokumentiert werden.

Der wichtigste nächste Schritt wäre damit nicht einfach „mehr Automatisierung“, sondern eine sauberere Verbindung aus Mechanik, Elektronik, Software und Messmethodik. Genau diese Verbindung war bereits die Stärke der ursprünglichen Arbeit – und sie bietet auch das grösste Potential für eine Weiterentwicklung.