Xiaomi Vacuum Map Card 配置错误导致服务调用失败问题解析
在使用 Xiaomi Vacuum Map Card 项目时,用户可能会遇到"Service xiaomi_miio.vacuum_clean_segment not found"的错误提示。这个问题通常是由于卡片配置与实际的吸尘器集成不匹配造成的。
问题现象
当用户尝试使用地图卡片中的"前往指定位置"或"清洁指定房间"功能时,系统会报错显示找不到对应的服务。错误信息通常表现为:
- 服务调用失败
- xiaomi_miio.vacuum_clean_segment 服务不存在
- 操作 xiaomi_miio.vacuum_clean_segment 未找到
根本原因
该问题的核心在于卡片配置中的vacuum_platform
参数设置不正确。在示例配置中,用户设置了vacuum_platform: Xiaomi Miio
,但实际上使用的是Dreame Vacuum自定义集成。
解决方案
要解决这个问题,需要根据实际使用的吸尘器集成类型来正确配置vacuum_platform
参数:
-
确认集成类型:首先需要确认在Home Assistant中实际使用的是哪种吸尘器集成。可以通过查看集成列表或实体信息来确定。
-
修改卡片配置:将
vacuum_platform
参数修改为与实际集成匹配的值。对于Dreame Vacuum集成,正确的配置应该是:
vacuum_platform: Dreame
- 验证服务可用性:修改配置后,可以通过Home Assistant开发者工具中的服务选项卡验证相关服务是否可用。
配置建议
为了避免类似问题,建议在配置Xiaomi Vacuum Map Card时注意以下几点:
-
集成与平台匹配:确保卡片配置中的平台参数与实际使用的吸尘器集成完全一致。
-
服务验证:在配置前,先通过开发者工具测试相关服务是否能正常调用。
-
版本兼容性:检查卡片版本与吸尘器集成版本是否兼容,必要时更新到最新版本。
-
配置备份:修改配置前备份原有配置,以便出现问题时可以快速恢复。
总结
Xiaomi Vacuum Map Card是一个功能强大的地图控制卡片,但正确配置是确保其正常工作的关键。当遇到服务调用失败的问题时,首先应该检查平台配置是否正确,确保卡片配置与实际使用的吸尘器集成匹配。通过正确的配置,用户可以充分利用卡片提供的各种高级功能,如分区清洁、指定位置清洁等。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00HunyuanWorld-Mirror
混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
项目优选









