ESP32 CSI 人体检测：一套经过标定的实用做法

2026-10-11 · 约 2 分钟

ESP32 CSI 人体检测是拿到可用 Wi-Fi 感知演示最便宜的路子。难点不在采集，而在标定与门控。 下面这套做法能撑过真实房间。

1. 采集

让一块 ESP32 当发送端（以固定速率发 UDP 包），另一块当接收端；有独立的 Wi-Fi 流量会让测量率忽高忽低。

2. 真正有用的特征

import numpy as np

# H: (时间, 子载波) 幅度矩阵（ESP32 上是 30–64 个子载波）
detail = np.abs(np.diff(H, axis=0)).mean(axis=1)      # 包间变化
var    = H.var(axis=1)                                # 逐包方差
motion = 0.5 * detail + 0.5 * var                     # 廉价的融合指标

不要把原始 CSI 直接喂给阈值——先逐子载波归一化，否则单个噪声大的子载波会主导结果。 这类幅度方差特征在 CSI 活动识别里是标准做法 ^[1]。

3. 用滞回做标定（演示最常跳过的一步）

ENTER, EXIT = 3.0, 1.5          # 每个房间单独调；ENTER > EXIT
state, hold = False, 0
for m in motion:
    if not state and m > ENTER:
        state, hold = True, 0
    elif state and m < EXIT:
        hold += 1
        if hold > 5:            # 约 0.5 秒的安静才判定离开
            state = False
    else:
        hold = 0

先记录每个房间的安静基线与活动基线，再设 ENTER ≈ 安静均值 + 4σ、EXIT ≈ 安静均值 + 2σ。

4. 演示在真实房间里为什么会失败

5. 什么时候该换路由器

如果你想要全屋覆盖又不想到处摆 ESP32，一台支持 CSI 的路由器能做同样的事， 而且是 80MHz / 256 子载波 / 8 条链——见路由器复现教程与 ESP32 vs 路由器对比。

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