ESPresense项目v4.0.0b6版本发布:智能家居定位系统的重要更新
ESPresense是一个基于ESP32芯片的开源项目,主要用于构建室内定位系统。它通过蓝牙信号强度(RSSI)来检测和追踪设备的位置,特别适合智能家居场景中的房间级定位应用。该项目可以部署在各种ESP32开发板上,包括常见的M5Stack系列产品。
本次发布的v4.0.0b6版本是4.0.0大版本的第6个beta测试版,带来了一些重要的功能改进和问题修复。下面我们将详细介绍这个版本的主要更新内容。
iOS设备兼容性修复
本次更新最值得关注的改进是针对iOS 17和18系统的设备注册问题修复。在之前的版本中,部分iOS设备可能无法正确注册到ESPresense系统中,导致定位功能失效。这个问题已经困扰用户一段时间,现在终于得到了解决。
这个修复意味着使用最新iOS系统的iPhone和iPad用户现在可以正常使用ESPresense的定位功能,为智能家居自动化提供了更好的支持。
新增SCD4x传感器支持
v4.0.0b6版本新增了对SCD4x系列传感器的支持。SCD4x是Sensirion公司推出的高精度CO₂传感器,具有以下特点:
- 采用光声测量原理,精度高
- 低功耗设计,适合电池供电设备
- 集成温度和湿度测量功能
- 数字输出,易于集成
这一新增功能使得ESPresense系统不仅可以进行位置追踪,还能监测室内空气质量,为智能家居环境监测提供了更多可能性。
设备名称管理功能
新版本增加了设备名称的获取和设置功能。用户现在可以通过API或界面直接修改设备的名称,而无需重新配置整个系统。这一改进使得设备管理更加灵活方便,特别是在部署多个ESPresense节点的场景下。
DS18B20温度传感器优化
本次更新对DS18B20温度传感器的支持进行了多项优化:
- 初始化时自动请求温度数据,确保系统启动后能立即获取有效读数
- 简化了任务处理逻辑,提高了系统稳定性
- 优化了初始化流程,减少了潜在的错误情况
这些改进使得DS18B20传感器的使用更加可靠,特别是在环境监测应用中。
前端界面依赖项更新
虽然用户可能不会直接注意到,但本次版本还对用户界面的多个依赖项进行了更新,包括:
- Svelte框架升级到5.x系列最新版本
- TypeScript更新至5.8.3
- Vite构建工具升级
这些底层更新提高了开发效率,改善了用户体验,并为未来的功能扩展奠定了基础。
总结
ESPresense v4.0.0b6版本虽然在版本号上仍处于beta测试阶段,但已经带来了多项实质性改进。特别是iOS设备兼容性问题的解决,将显著提升系统的可用性。新增的SCD4x传感器支持和DS18B20优化,则扩展了系统的环境监测能力。
对于正在使用ESPresense构建智能家居定位系统的用户,建议评估升级到这个版本,特别是那些遇到iOS设备兼容性问题的用户。随着项目的持续发展,ESPresense正在成为一个功能更加全面、稳定性更高的室内定位解决方案。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C093
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00