Smart Home Journey (6): Как использовать сенсорный объект HomeAssistant-C
Smart Home Journey (6): Как использовать сенсорный объект HomeAssistant-C

Ежедневное предисловие

Некоторое время назад в ходе периферической трансплантации многие большие ребята пересадили множество сенсорных устройств на Ai-M61. Должно быть очень мало людей, которые могут удаленно просматривать информацию мониторинга датчиков! Итак, сегодня я покажу вам, как загрузить значения, считанные датчиком, в HomeAssistant для удаленного мониторинга.

Если вы еще не настроили HomeAssistant, прочтите другие статьи из серии «Умное путешествие по дому»:

Путешествие по «умному дому», первая остановка: узнайте о HomeAssistant

Путешествие по умному дому, вторая остановка: как подключить устройства к HomeAssistant

Путешествие по «умному дому», третья остановка: Ai-M61/M62 подключается к HomeAssistant и включается

Создание объекта датчика

1. Включите ресурсы датчиков

В HomeAssistant-C ресурсы датчиков не включены по умолчанию, и их необходимо включить самостоятельно. Установите для #define CONFIG_ENTITY_ENABLE_SENSOR значение 1 в файле homeAssistantDevConfig.h, чтобы включить ресурсы датчиков:

2. Создайте объект датчика.

Как и при создании объекта переключателя, создание объекта датчика также создается после подключения к серверу MQTT. Вам нужно только изменить имя и unique_id, а затем добавить следующие объекты:

//Создаем объект датчика static ha_sensor_entity_t sensor1 = { .name = «Температура»,.unique_id = "tmp1",}; homeAssistant_device_add_entity(CONFIG_HA_ENTITY_SENSOR, &sensor1);

После того, как программа запрограммирована и включена, вы можете увидеть устройство с датчиком в интеграции MQTT HomeAssistant:

3. Загрузить значения датчиков

В практических приложениях вы хотите загрузить текущее значение сразу после успешного считывания датчика, поэтому я рекомендую использовать unique_id, чтобы найти объект для загрузки значения датчика, и использовать комбинацию функции homeAssistant_device_send_entity_state и функции homeAssistant_fine_entity для загрузки данных, например загрузки значение: 95 :

homeAssistant_device_send_entity_state(CONFIG_HA_ENTITY_SENSOR,homeAssistant_fine_entity(CONFIG_HA_ENTITY_SENSOR, "tmp1"), 95);

Функция автоматически найдет объект датчика с unique_id=tmp1, а затем загрузит значение 95. Эффект следующий:

Настройка типа датчика

В HomeAssistant для объектов датчика определены многие категории (классы). Если категории определены, HomeAssistant автоматически настроит значок, единицу измерения и другую информацию о датчике. Например:

HomeAssistant 支持из Типы датчиков могут относиться к:https://www.home-assistant.io/integrations/sensor/#device-class

Поэтому HomeAssistant-C также добавляет конфигурацию типа датчика для всех. В файле homeAssistantMQTT.h есть перечисляемый тип ha_sensor_class_t, который описывает все типы датчиков HomeAssistant. Поэтому при создании сущности вам нужно только присвоить значение device_class. Вот, например:

static ha_sensor_entity_t Sensor1 = {.name = "Температура", .unique_id = "tmp1",.device_class=Class_temperature,//Настроен как датчик температуры };

Пример конфигурации:

1. Датчик температуры

static ha_sensor_entity_t sensor1 = {.name = «Температура»,.unique_id = "tmp1",.device_class=Class_temperature,//Настроен как датчик температуры};

2. Датчик влажности

static ha_sensor_entity_t Sensor_humi = {.name = "Влажность",.unique_id = "humi1",.device_class=Class_humidity,//Настроен как датчик влажности};

3. Датчик освещенности

static ha_sensor_entity_t Sensor_lux = {.name = "Illuminance",.unique_id = "lli1",device_class=Class_illuminance,//Настроен как датчик освещенности};

Вы можете попробовать другие типы датчиков на основе перечисления!

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose