简介：从原始数据到智能家居智能
HLK-LD1125H 毫米波雷达是一款高灵敏度传感器，能够探测微小运动、速度和存在感。与传统运动传感器不同，毫米波雷达可以穿透小障碍物追踪运动，探测呼吸等细微动作，甚至可以区分多个目标。
对于使用Home Assistant的智能家居爱好者来说，主要的挑战在于 HLK-LD1125H 输出的是原始 UART 数据，无法直接解读。本指南提供了深入的技术探讨，涵盖雷达原理、数据解析、集成和实际自动化场景，旨在使毫米波传感器在智能家居环境中全面发挥作用。
了解雷达接口和信号原理
UART 作为主要接口
HLK-LD1125H 通过UART（通用异步接收器/发送器）进行通信。该串行协议逐位传输数据，需要帧头、有效载荷和校验和才能正确解析。
UART 用于家庭自动化的主要优势：
接线简单，与单片机广泛兼容。
与高速 SPI 或 I2C 替代品相比，更容易桥接到智能家居平台。
雷达信号处理基础
毫米波雷达测量飞行时间和多普勒频移来计算：
距离（范围）：信号返回所需的时间。
速度：利用多普勒频率变化。
角度：来自天线阵列相位差。
这允许微运动检测，例如呼吸和多目标跟踪，这是传统 PIR 传感器无法实现的。
参考： TI雷达传感器原理
将 HLK-LD1125H 连接到 Home Assistant
硬件桥
由于 HLK-LD1125H 输出的是 TTL UART 数据，因此无法直接与 Home Assistant 通信。可以使用微控制器作为桥接器：
ESP32 或 Raspberry Pi Pico：读取 UART 数据并通过MQTT发送。
Raspberry Pi：读取 UART 并通过 Python 脚本处理 Home Assistant 的数据。
优点：
灵活定制数据处理。
与 Home Assistant 进行可靠的通信，无需专有依赖。
使用自定义组件
Home Assistant 支持自定义组件来处理 UART 数据。使用pyserial等 Python 库，可以将原始十六进制数据转换为 Home Assistant 传感器或二进制传感器的数据。
示例工作流程：
使用微控制器或 Raspberry Pi 读取 UART 数据。
将十六进制帧解析为结构化 JSON。
将数据发布到 Home Assistant 的 MQTT 主题。
解析原始雷达数据
HLK-LD1125H 输出如下序列：
AA：帧头
FF：校验和
中间字节：编码距离、速度和事件标志
数据字段转换
距离：计算目标的接近度。
速度：测量移动速度。
事件标志：表示检测到的运动。
滤波和降噪
环境因素（风扇、振动、小物体）可能会产生噪音。应用以下滤波技术：
移动平均滤波器：平滑快速波动。
卡尔曼滤波器：为运动目标提供稳健的动态状态估计。
参考： 雷达信号处理概述
家庭助理中的自动化场景
智能照明
当检测到运动时打开灯。
使用速度阈值避免宠物或小物体的误触发。
暖通空调和环境控制
根据入住情况调整空调或通风。
保持舒适的同时降低能耗。
安全和存在检测
检测意外存在并触发警报。
结合多个雷达传感器来提高空间感知能力。
自动化 YAML 示例：
高级考虑
采样率与精度
更高的采样率可以改善微运动检测，但需要更多的处理能力。
平衡频率和有效载荷大小以提高 Home Assistant 的效率。
多传感器部署
多台雷达可提高覆盖范围并减少误报。
使用事件融合逻辑来聚合读数以实现可靠的自动化触发。
环境干扰
气流、振动和金属物体可能会导致错误读数。
将雷达数据与环境传感器相结合以提高准确性。
常问问题
问1： HLK-LD1125H能检测到呼吸等微动作吗？
答：是的，只要有足够的采样率和适当的过滤。
问题 2：我需要 MQTT 进行集成吗？
答：推荐，因为它允许微控制器与 Home Assistant 可靠地通信。
Q3：如何调试原始 UART 数据？
答：使用串行监控工具检查并验证帧结构和有效载荷的正确性。
问题 4：毫米波雷达与 PIR 传感器相比如何？
答： MmWave 提供高精度运动、多目标检测和微运动感应，而 PIR 传感器只能检测较大的运动。
结论
将HLK-LD1125H 毫米波雷达与 Home Assistant 集成，可将原始传感器字节转换为智能家居的可操作信息。借助雷达原理、数据解析和自动化逻辑，您可以实现高精度占用检测、节能照明和暖通空调控制以及高级安防。
进一步阅读：
通过精心设置，毫米波雷达可以将您的家庭自动化从基本的运动检测提升到智能、响应迅速和微运动感知的系统。