【源码】基于NodeMCU和Arduino的智能雷达监控系统

项目简介

本项目是基于NodeMCU ESP8266 WiFi微控制器、HC SR04超声波传感器和MG 90S伺服电机的家庭内部运动检测系统。借助NodeMCU自建Web服务器提供RESTful API，把数据实时传输到本地Python客户端，再通过OpenVisualAI API将数据注入llama3 AI模型的长期记忆，最终利用前端Chrome扩展与AI助手进行实时交互。

项目的主要特性和功能

1. 实时运动检测：运用HC SR04超声波传感器和MG 90S伺服电机进行180度扫描，实现家庭内部运动检测。
2. 自建Web服务器：NodeMCU微控制器自建Web服务器，通过RESTful API传输数据。
3. AI助手集成：通过Python客户端将数据传至llama3 AI模型，实现实时数据分析与反馈。
4. 前端交互：基于React.js开发的Chrome扩展，让用户能直接与AI助手交互获取实时洞察。

安装使用步骤

1. 准备前端

• 进入前端目录，运行npm install安装所需依赖。
• 运行npm build编译React.js应用以生成Chrome扩展。
• 按需调整manifest.json文件。
• 运行npm start启动开发服务器，或用npm run直接在浏览器运行。

2. 启动本地AI模型

• 若未安装ollama，用pip安装。
• 运行ollama run启动ollama服务器。
• 运行ai_server.py文件，作为本地AI与前端的中间件，实现向量数据库和RAG架构。

3. 运行雷达硬件

• 按电路图组装硬件。
• 将NodeMCUWebServer.ino上传至NodeMCU微控制器。
• 将RadarHead.ino上传至Arduino Mega 2560。
• 将Radar.ino上传至Arduino Uno。
• 连接硬件至7V电源，保证电流充足。
• 伺服电机开始扫描，NodeMCU Web服务器启动。
• 访问http://webserver/验证服务器运行情况，应自动重定向至/$update.htm。
• 访问http://webserver/radarStatus查看内部Python客户端使用的路由。

4. 安装和使用Custom UI

• 将Microcontroller和CustomUI文件夹合并到Arduino中。
• 导航至1_Terminal.ino文件，添加程序入口点，由UI直接控制。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】