15分钟实战：用WiFi信号搭建运动检测系统

15分钟实战：用WiFi信号搭建运动检测系统

想用人体感应控制灯光，传统 PIR 传感器存在死角，摄像头侵犯隐私，毫米波雷达又价格昂贵。借助开源方案，我们可以利用 WiFi 信道状态信息（CSI）实现无感运动检测。无需任何摄像头或麦克风，硬件成本仅需十元左右。学完本教程，你将用一块 ESP32 开发板搭建独立运动传感器，并接入 Home Assistant 实现人来灯亮、离家报警等自动化场景。

环境与物料准备

硬件清单：

• 支持 CSI 的 ESP32 开发板（推荐 ESP32-S3 或 ESP32-C6，淘宝渠道易购）
• 2.4GHz 无线路由器（家庭日常使用即可，无需调整底层配置）

软件环境：

• Home Assistant（运行于树莓派、NAS、旧电脑或 Docker 均可）
• 已安装 ESPHome 官方集成插件

知识储备：

• 能够编写基础 YAML 配置（注意缩进对齐，避免空格混用 Tab）
• 熟悉 Home Assistant 界面基本操作
• 全程零代码，无需侵入路由器后台

核心配置：刷入 ESPHome 固件

ESPectre 的核心原理在于分析路由器与 ESP32 之间 2.4GHz 信号的多径传播。人体穿过空间时会扰动电磁波路径，ESP32 捕获信道状态信息的幅度变化即可判定运动状态。

在 Home Assistant 侧边栏打开 ESPHome，点击新建节点并填入以下完整配置。注意替换 WiFi 凭据：

esphome:
  name: espectre-sensor
  platformio_options:
    lib_deps:
      - https://github.com/francescopace/espectre

esp32:
  board: esp32-s3-devkitc-1
  framework:
    type: esp-idf

wifi:
  ssid: "你的WiFi名称"
  password: "你的WiFi密码"

espectre:
  detection_algorithm: mvs        # 经典算法稳定可靠；实验性神经网络填 ml
  segmentation_threshold: auto    # auto 自适应环境，也可手动填入固定数值
  auto_calibration_time: 10s      # 启动后保持房间静止的校准时间

binary_sensor:
  - platform: espectre
    name: "Room Motion"
    device_class: motion

sensor:
  - platform: espectre
    type: movement_score
    name: "Movement Score"

关键参数解读：

• detection_algorithm：推荐新手使用 mvs 算法，逻辑成熟且抗干扰能力强。ml 为实验性神经网络，免校准但仍在持续迭代，生产环境建议优先用 MVS。
• segmentation_threshold：决定多大扰动才触发状态翻转。设置为 auto 时系统会自动适配环境底噪；若发现误报频繁或漏报，可改为手动数值（如 3500）。
• auto_calibration_time：设备上电后需要建立静止环境基线。校准期间请勿在监测区域内走动，否则基准线偏移会导致后续误判。

配置完成后点击 INSTALL。首次刷入建议使用 USB 数据线直连电脑，选择对应串口即可。固件编译烧录成功后，开发板会自动连接局域网并注册到本地网络。

接入 Home Assistant 与自动化编排

ESPHome 设备上线后会自动被 Home Assistant 发现并添加至设备列表。实体面板中将直接生成：

• 一个 Binary Sensor（实时上报运动状态，响应毫秒级）
• 一个 Sensor（周期性上报运动分数，用于量化分析）
• 一个 Number Entity（支持在线动态调节阈值，修改立即生效，无需重新烧录）

硬件就绪后，验证基础功能：打开 binary_sensor.room_motion 的状态面板，在房间内正常走动，观察状态是否从 off 跳变为 on。

接下来配置自动化逻辑。切换至 YAML 编辑模式，输入以下配置实现“人来开灯、人走关灯”：

alias: "书房人来灯亮"
description: "检测到运动自动开灯，30 秒无运动后关灯"
trigger:
  - platform: state
    entity_id: binary_sensor.room_motion
    to: "on"
    id: motion_on
  - platform: state
    entity_id: binary_sensor.room_motion
    to: "off"
    for:
      seconds: 30
    id: motion_off
action:
  - choose:
      - conditions:
          - condition: trigger
            id: motion_on
        sequence:
          - service: light.turn_on
            target:
              entity_id: light.study_desk
      - conditions:
          - condition: trigger
            id: motion_off
        sequence:
          - service: light.turn_off
            target:
              entity_id: light.study_desk
mode: single

保存并启用自动化。进出房间即可验证灯具是否按预期响应。for: seconds: 30 的设置可有效避免因短暂转身导致的频繁开关灯。

部署调优与避坑指南

传感器物理摆放直接决定检测精度。遵循以下原则可避开绝大多数干扰：

距离控制： 最佳工作区间为路由器 3 ~ 8 米。距离小于 2 米信号过强，多径反射效应减弱导致灵敏度下降；超过 10 米信号衰减严重，底噪升高易引发随机误报。
位置选择： 放置在需要监控的区域内部，无需与路由器保持直线可视。高度建议 1 ~ 1.5 米（桌面高度最佳），贴合人体活动平面。
环境避开： 远离冰箱、金属文件柜等强反射物，避开死角或密闭小空间，确保电磁波具备足够的多径反射路径。若开发板带有 IPEX 接口，外接全向天线可显著提升覆盖率。

常见问题排查：

• 启动初期检测失灵：自动校准尚未完成或校准期间有人走动。保持环境静止 10 秒即可恢复。若启用 ml 算法则跳过此步骤。
• 误报频繁（如窗帘摆动触发）：调高 Number 实体的阈值，或在 YAML 中将 segmentation_threshold 设为固定高值，抬高触发门槛。
• 检测迟钝：核对设备与路由器间距是否在有效区间。缩短距离或移除中间金属遮挡物。
• 断网运行状态：检测算法完全在 ESP32 本地执行，离线不影响底层判断。网络恢复后，Home Assistant 会自动同步最新状态队列。

场景延伸

单节点设备可覆盖约 50 平方米空间。大户型部署多块开发板即可实现全屋分区监测。基于此基础，可进一步拓展节能控制（无人自动切断非必要电器）、长辈看护（长时间静止触发关怀提醒）或安防布防（离家模式入侵推送告警）。

完整算法文档与高级调优参数详见项目仓库。动手搭建过程中遇到边界场景或独创玩法，欢迎交流分享。

项目地址：github.com/francescopace/espectre