Wi-Fi 嗅探人体运动，无需摄像头，10欧元 ESP32 搞定 | espectre

📌 项目地址：francescopace/espectre | ⭐ 8,110 颗星 | 🔧 Python | 📜 未标注

一种“反直觉”的运动检测方式

大部分家用运动检测传感器要么靠红外（PIR）感应人体温度变化，要么靠毫米波雷达发射电磁波。它们的共同点是需要专用硬件、占用空间，并且存在隐私顾虑（摄像头方案更甚）。

ESPectre 的思路恰好相反：它不发射任何信号，而是“监听”房间里已经存在的 Wi-Fi 信号。当人体在空间中移动时，会导致 Wi-Fi 信号的多路径传播发生变化——通过分析 Wi-Fi 信号的 Channel State Information (CSI)，就能判断出是否有人移动。这意味着：
– 无需额外购买专用传感器（只花 10 欧元左右买一个 ESP32 开发板）
– 无需配置路由器（Wi-Fi 密码都无需提供）
– 没有任何摄像头、麦克风，隐私完全可控
– 与 Home Assistant 原生集成，10-15 分钟即可从零部署

快速上手需要什么

根据项目 README，你只需要：

硬件
– 一个能输出 2.4GHz Wi-Fi 的家庭路由器（你已有的即可）
– 一块支持 CSI 的 ESP32 芯片（推荐 ESP32-C6 或 ESP32-S3，C3、原始 ESP32 等也可）

软件
– Home Assistant（可运行在树莓派、PC、NAS 或云服务器）
– ESPHome（Home Assistant 内建集成，也可独立安装）

技能
– 会写基本 YAML 配置文件
– 不需要任何编程经验，无需路由器管理员账号

从零到完成检测的步骤

项目 README 明确指出“Setup time: ~10-15 minutes”。具体操作需要参考 SETUP.md 和 TUNING.md，以下是根据 README 提炼的核心流程：

1. 刷写 ESP32 固件：从 Releases 下载对应你芯片型号的固件（注意 -ml 后缀的为基于机器学习的检测器，实验性功能，无需校准）。
2. 配置 ESPHome：在 Home Assistant 中添加 ESP32 设备，通过 YAML 指定 Wi-Fi 路由器名称和密码（仅用于让 ESP32 连接网络，不获取路由器权限）。
3. 放置传感器：将 ESP32 放在需要检测的房间，保证与路由器的 Wi-Fi 信号覆盖重叠。
4. 微调：根据环境运行 TUNING.md 中的校准步骤，调整阈值或选择检测算法。

注意：README 仅提供了配置文件的结构说明，未给出完整的 YAML 代码示例。建议直接访问 SETUP.md 获取最新的安装脚本和模板。

为什么选择 ESPectre 而不是 PIR 或毫米波雷达？

ESPectre 的最大优势在于：如果你家里已经有 Wi-Fi 路由器和 Home Assistant，只需一个 ESP32 即可开始使用，无需任何额外部署工作。对于想要“低成本、低侵入、高隐私”的室内人体检测场景（如智能灯光、安防联动、房间 occupancy 判断），这是一个非常有吸引力的补充方案。

注意事项与局限性

1. 芯片兼容性：并非所有 ESP32 都支持 CSI。项目支持 ESP32、ESP32-C2/3/6/S3 等，但需要确认具体型号。参考 SETUP.md 中的平台对比表。
2. 环境依赖：Wi-Fi 信号受多径效应、墙体材料、其他 Wi-Fi 设备干扰影响。设备放置位置至关重要，项目提供了 Sensor Placement Guide 帮助优化。
3. 机器学习检测器为实验性：2024 年新加入的 ML 检测器无需校准，但仍在迭代，欢迎在 讨论区 提交反馈。稳定版仍为基于阈值的传统算法。
4. 不适用于高精度定位：ESPectre 主要检测“是否有人移动”，不适合定位具体位置或检测静止人员（ML 检测器有望改善）。
5. 许可证：项目采用何种许可证需查看 LICENSE 文件（README 未明确，需跳转确认）。

总结

ESPectre 用极其巧妙（且反直觉）的方式解决了室内运动检测的隐私与成本痛点。它站在巨人的肩膀上——利用 ESPHome 生态和 Wi-Fi CSI 技术——实现了“零额外硬件”的感知能力。对于已经拥有 Home Assistant 的用户，只需 10 欧元和一次 10 分钟的配置，就能获得一个无需维护、隐私安全的运动传感器。推荐给所有对智能家居隐私敏感、或者想尝试 Wi-Fi 感知前沿技术的开发者。