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Robot Lab · Embedded Vision

人体健康监测

ESP32-S3 接 MAX30102 心率血氧 · MPU6050 姿态 · OLED 屏显 · Wi-Fi 上报 · 手机实时曲线与异常告警

进阶10–18 天智慧健康
八步主页简介 · 架构 · 设备 · 仿真 · Python · 通信 · App · 运行

01 · Overview

项目简介

把生理信号采集、姿态识别、无线上报与前端告警做成一条可演示、可答辩的完整健康数据链路。

一块 ESP32-S3(N16R8)外接 MAX30102 光学心率血氧传感器与 MPU6050 六轴姿态计,手指搭在传感器上即可读出心率与血氧,同时用加速度判断静坐 / 行走 / 跌倒等姿态;OLED 实时显示关键读数,Wi-Fi 以 JSON 周期上报到本地服务,手机端画出心率曲线,并在心率过快(>110)或血氧过低(<94)时弹窗告警。课题打通「传感 → 主控 → 通信 → 产品」四层,方便你在作品集里讲清 I2C 总线共用、生理信号滤波与端到端联调。

建议 10–18 天,按八个 Tab 推进
周期10–18 天可压缩到一周冲刺版
核心器件4 件必购另有面包板 / 外壳可选升级
能力跨度端到端生理传感 · 总线 · 通信 · 曲线
答辩友好可演示按手指与起身即可看到变化
Learning Path

四段式推进

不是堆功能,而是按「能演示的最小闭环」往前走。

  1. 01感知落地

    主控、心率血氧、姿态、OLED 接线与固件冒烟

  2. 02仿真验证

    在仿真里确认引脚与 I2C 总线,再上真板

  3. 03数据服务

    ESP 周期上报 JSON,Python 拉取、滤波并判阈值

  4. 04前端联调

    心跳 / 生命体征 / 设备 / 告警接口与手机曲线验收

Goals

学习目标

  1. 01

    完成 MAX30102 / MPU6050 / OLED 接线、稳定供电与实时屏显

  2. 02

    读懂 I2C 多设备共用一条总线的地址分配(0x3C / 0x68 / 0x57)

  3. 03

    ESP32 通过 Wi-Fi 周期性上报心率 / 血氧 / 姿态 JSON,App 拉取画曲线

  4. 04

    在 Python / App 侧设置阈值(心率 >110、血氧 <94、跌倒),触发本地蜂鸣与远程告警

Outcomes

交付成果

  • 可上台演示的桌面健康监测实物

  • 固件工程(心率血氧采集 + 屏显 + Wi-Fi 上报)

  • 带实时曲线与告警的手机端产品

  • 引脚表、接口说明与测试记录(可写进简历)

Scenes

典型场景

桌面 / 工位健康打卡

手指搭一下传感器测心率血氧,久坐起身时判断活动状态。

老人 / 陪护远程监护

家人通过 App 看到心率曲线与跌倒、低血氧告警,确认是否需要干预。

实验 / 答辩演示

现场按压手指、快速起身,展示 OLED 读数与手机曲线、蜂鸣告警同步变化。

Stack

技术栈

ESP32-S3 接 MAX30102 心率血氧 · MPU6050 姿态 · OLED 屏显 · Wi-Fi 上报 · 手机实时曲线与异常告警

ESP32-S3 N16R8MAX30102MPU6050C / ArduinoPythonHTTP APIOLEDApp 前端