智能家居必备:HomeAssistant石头扫地机器人集成完全指南
2026-02-06 05:06:28作者:凤尚柏Louis
还在为石头扫地机器人的远程控制而烦恼吗?想要实现扫地机器人与智能家居系统的完美联动?这款HomeAssistant Roborock集成插件正是您需要的解决方案!🎯
🚀 项目核心亮点
为什么选择这个集成?
- 全功能支持:覆盖所有主流Roborock型号,从S4到S8 Pro Ultra
- 本地化控制:无需依赖云服务,数据更安全
- 实时地图显示:直观查看扫地机器人的工作状态
- 多语言界面:内置中文在内的15种语言翻译
📦 安装配置三步曲
第一步:准备环境
确保您的HomeAssistant实例满足以下网络要求:
- 能够监听设备广播端口58866
- 能够与设备通信端口58867
第二步:快速安装
通过HACS进行安装是最简单的方式:
- 打开HACS → 集成
- 添加自定义仓库地址
- 搜索"Roborock"并下载
- 重启HomeAssistant服务
第三步:账号配置
- 进入设置 → 设备与服务
- 添加集成,搜索"Roborock"
- 输入您在Roborock应用中的用户名
- 接收并输入邮箱验证码
- 完成配置,开始使用!
🎯 功能特性详解
基础控制功能
- 启动/暂停/停止清扫
- 返回充电座
- 调节吸力强度
- 定点清扫模式
- 设备定位功能
高级服务功能
- 远程遥控操作
- 区域清扫设置
- 前往指定位置
- 分段清扫控制
- 拖地模式设置
- 拖地水量调节
- 耗材重置管理
📊 传感器数据监控
状态监测传感器:
- 请勿打扰时段(开始/结束)
- 上次清扫时间(开始/结束)
- 清扫时长和面积统计
- 设备错误状态
- 电池电量监控
耗材寿命传感器:
- 主刷剩余寿命
- 边刷剩余寿命
- 滤网剩余寿命
- 传感器清洁提醒
🗺️ 实时地图功能
集成内置了实时地图显示功能,可以直观展示:
- 当前清扫路径
- 已清扫区域
- 虚拟墙设置
- 禁区区域
- 房间分区信息
🔧 技术架构解析
项目采用模块化设计,主要包含:
核心模块:
config_flow.py- 配置流程管理coordinator.py- 数据协调处理device.py- 设备通信接口vacuum.py- 吸尘器功能实现
数据处理模块:
map_data.py- 地图数据解析image_handler.py- 图像处理逻辑types.py- 数据类型定义
💡 实用技巧分享
场景自动化示例
# 工作日自动清扫
automation:
- alias: "Weekday Vacuum"
trigger:
- platform: time
at: "10:00:00"
condition:
- condition: state
entity_id: binary_sensor.occupancy
state: "off"
action:
- service: vacuum.start
entity_id: vacuum.living_room
# 回家前停止清扫
automation:
- alias: "Stop Vacuum Before Arrival"
trigger:
- platform: state
entity_id: device_tracker.mobile_phone
to: "home"
action:
- service: vacuum.stop
entity_id: vacuum.living_room
❓ 常见问题解答
Q:支持哪些Roborock型号? A:支持从Rockrobo V1到最新的S8 Pro Ultra等60多款型号
Q:需要哪些依赖? A:主要依赖包括python-roborock、ical和dacite
Q:如何更新集成? A:通过HACS检查更新或手动下载最新版本
🎉 开始使用
现在您已经了解了这个强大集成的所有功能,是时候动手尝试了!通过简单的三步配置,您就能将石头扫地机器人完美融入智能家居生态,享受真正的全屋智能体验。
记住:智能家居的意义在于让生活更简单,而这个集成正是为此而生!🌟
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.82 K
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++
892
661
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
443
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
349
199
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (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
1.37 K
775
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
1.13 K
269
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359