Arduino Home Assistant 集成教程
2026-01-20 01:02:19作者:齐冠琰
项目介绍
Arduino Home Assistant (ArduinoHA) 是一个轻量级的库,旨在通过 MQTT 协议将基于 Arduino/ESP 的设备与 Home Assistant 集成。该库设计为尽可能减少资源(RAM/flash)的使用,最初优化用于 Arduino Uno 和 Ethernet Shield,但也可在 ESP8266/ESP8255 等板上成功运行。
主要特性
- 双向通信:支持状态报告和命令执行。
- MQTT 发现:设备自动添加到 Home Assistant 面板。
- MQTT Last Will and Testament:支持 MQTT 遗嘱消息。
- 自定义 MQTT 消息:支持发布和订阅自定义 MQTT 消息。
- 自动重连:与 MQTT 代理断开后自动重连。
- 设备可用性报告:报告设备的在线/离线状态。
项目快速启动
安装依赖
- 打开 Arduino IDE。
- 进入
工具->库管理。 - 搜索
ArduinoHA并安装。
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示如何将一个 ESP8266 设备与 Home Assistant 集成。
#include <ArduinoHA.h>
#include <ESP8266WiFi.h>
const char* ssid = "your_SSID";
const char* password = "your_PASSWORD";
const char* mqttServer = "your_MQTT_SERVER";
const int mqttPort = 1883;
WiFiClient wifiClient;
HADevice device(mac);
HAMqtt mqtt(wifiClient, device);
HABinarySensor binarySensor("binary_sensor");
void setup() {
Serial.begin(115200);
WiFi.begin(ssid, password);
while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
delay(500);
Serial.print(".");
}
Serial.println("Connected to WiFi");
mqtt.begin(mqttServer, mqttPort);
binarySensor.setName("Binary Sensor");
mqtt.addDevice(binarySensor);
}
void loop() {
mqtt.loop();
binarySensor.setState(digitalRead(D1)); // 假设 D1 引脚连接到传感器
delay(1000);
}
配置 Home Assistant
在 Home Assistant 中,无需手动添加设备,因为 ArduinoHA 支持 MQTT 自动发现。设备将自动出现在 Home Assistant 的设备列表中。
应用案例和最佳实践
应用案例
- 智能灯光控制:使用 Arduino 控制 LED 灯,并通过 Home Assistant 进行远程控制。
- 温湿度传感器:使用 DHT11/DHT22 传感器读取环境温湿度,并将数据发送到 Home Assistant。
- 门窗传感器:使用磁性开关检测门窗状态,并在 Home Assistant 中显示。
最佳实践
- 优化代码:尽量减少代码中的延迟和循环,以提高设备的响应速度。
- 使用稳定的网络:确保设备连接到稳定的 WiFi 网络,以避免频繁的断线重连。
- 配置 MQTT 遗嘱消息:在设备意外断开时,通过 MQTT 遗嘱消息通知 Home Assistant。
典型生态项目
ESPHome
ESPHome 是一个基于 YAML 的配置系统,用于构建 ESP8266/ESP32 设备的自定义固件。它与 Home Assistant 无缝集成,支持多种传感器和执行器。
Tasmota
Tasmota 是一个开源固件,适用于 ESP8266 设备。它支持多种传感器和执行器,并可通过 MQTT 与 Home Assistant 集成。
Home Assistant Community Add-ons
Home Assistant 社区插件提供了多种扩展功能,如 Node-RED、InfluxDB 和 Grafana,用于数据处理和可视化。
通过这些生态项目,可以进一步扩展 ArduinoHA 的功能,构建更复杂的智能家居系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
541
3.77 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
351
419
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
889
615
openEuler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。
C
338
186
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
988
253
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
169
233
暂无简介
Dart
778
194
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
115
141
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.35 K
759