小米米家智能晾衣机在Home Assistant中的升降控制优化
2025-05-11 06:19:28作者:宣海椒Queenly
背景介绍
小米米家智能隐形晾衣机是一款集成了照明和电动升降功能的智能家居产品。当用户尝试将其接入Home Assistant并通过HomeKit控制时,发现只能控制灯具功能,而无法通过HomeKit界面控制晾衣机的升降功能。
问题分析
通过用户反馈和技术讨论,我们发现问题的核心在于实体类型的映射:
-
当前实现:在Home Assistant中,晾衣机的升降功能被映射为一个"Select"类型的实体
- 这种实体类型允许用户选择预设的升降状态(如上升、下降、暂停)
- 在Home Assistant原生界面中可以正常工作
-
HomeKit兼容性问题:当通过Home Assistant的HomeKit桥接将设备暴露给苹果HomeKit时
- HomeKit无法识别"Select"类型的实体
- 导致升降功能在HomeKit界面中不可见
-
理想解决方案:将升降控制映射为"Cover"类型的实体
- Cover类型在HomeKit中对应窗帘/卷帘类设备
- 支持百分比控制,可以实现更精细的高度调节
- 在HomeKit中有良好的兼容性和直观的控制界面
技术解决方案
针对这一问题,开发者提出了以下解决方案:
-
实体类型转换:将晾衣机的升降控制从Select类型改为Cover类型
- 保留原有的控制逻辑
- 增加对百分比位置控制的支持
- 提供更符合用户直觉的控制方式
-
实现方式:
- 修改小米米家集成的设备处理逻辑
- 为晾衣机设备添加专门的实体转换规则
- 确保状态反馈和指令控制的正确映射
-
用户操作步骤:
- 更新到包含修复的版本
- 在集成配置中勾选"更新实体转换规则"和"更新设备列表"
- 移除原有设备后重新添加
用户体验改进
这一改进将带来以下用户体验提升:
- 更直观的控制:在HomeKit中,晾衣机将显示为类似窗帘的控制界面
- 更精细的调节:支持百分比高度控制,而不仅仅是预设的上升/下降
- 更好的兼容性:确保在所有苹果设备上都能正常控制晾衣机
技术实现细节
对于开发者而言,这一改进涉及以下技术点:
- 设备能力识别:准确识别晾衣机的控制特性
- 状态映射:将设备的升降状态正确映射到Cover实体的open/close/position属性
- 指令转换:将HomeKit发送的指令转换为设备理解的协议格式
- 状态同步:确保设备状态变化能及时反馈到HomeKit界面
总结
通过将小米米家智能晾衣机的升降控制从Select类型改为Cover类型,不仅解决了HomeKit兼容性问题,还提供了更优秀的控制体验。这一改进展示了Home Assistant生态系统灵活适应各种智能设备的能力,以及开发者社区对用户体验的持续关注。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869