基于 Xiao ESP32C3 的 3D 打印 mmWave 人体检测系统设计
本文介绍了一套由 DFRobot C1001/SEN0623 毫米波人体检测传感器 与 Seeed Studio Xiao ESP32C3 组成的轻量级人体状态感知系统。系统通过 定制 3D 打印外壳 实现可部署性与结构集成，并通过 ESP32C3 内置的 WiFi 模组构建实时可视化的 Web Dashboard，可用于智能空间、健康监测与行为交互等场景。
1. 系统硬件组成
构建该 3D 打印毫米波人体检测系统，需要以下核心硬件：
1. DFRobot SEN0623 C1001 mmWave 人体检测传感器
工作频段：60 GHz 毫米波雷达
可检测能力：
人体存在（Presence）
轻微/强烈运动（Motion）
呼吸变化
心率波动
通信接口：UART（3.3V）
最大感知距离：约 12 m
支持睡眠监测、跌倒检测等工作模式
2. Seeed Studio Xiao ESP32C3
RISC-V 单核 MCU
内建 Wi-Fi + BLE
USB-C 供电与固件下载
尺寸仅 21 × 17.5 mm，适合嵌入式封装
兼容 Arduino、PlatformIO
其超小型封装使得整个系统能够轻松集成入定制外壳中，同时具备 IoT 通信能力。
2. 传感器功能概述
C1001 毫米波模块以 60GHz FMCW 雷达为核心，可在完全无光、非接触环境下完成：
人体存在检测
静止/活动状态识别
微运动（如呼吸）感知
生命体征推断
这些特性使其可用于：
睡眠质量监测
室内智能照明控制
老人看护与健康监测
安防与占用检测
机器人交互系统
3. 为什么选择 Xiao ESP32C3？
Xiao ESP32C3 具备以下优势，非常适合毫米波传感系统：
RISC-V 架构，低功耗
WiFi + BLE 连接十分适合实时数据发布
USB-C 易于开发与部署
体积小，非常适合集成于 3D 打印外壳
软件生态成熟（Arduino / ESP-IDF / PlatformIO）
4. 系统核心代码：获取人体运动参数
下面为系统主要的数据采集与可视化代码。网页端能够实时显示人体存在状态、运动状态以及毫米波雷达返回的运动参数（Human Moving Range）。
代码已保持与原文一致，仅将注释与结构说明在中文文章中呈现。
#include "DFRobot_HumanDetection.h"
#include <SoftwareSerial.h>
#include <WiFi.h>
#include <WebServer.h>
const char* ssid = "";
const char* password = "";
WebServer server(80);
DFRobot_HumanDetection hu(&Serial1);
// Web status variables
String presenceStatus = "Unknown";
String motionStatus = "Unknown";
int movementParam = 0;
String generateHTML() {
String html = "<!DOCTYPE html><html><head><meta charset='UTF-8'>";
html += "<meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1'>";
html += "<title>mmWave Human Detection Dashboard</title>";
html += "<style>";
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html += "header{text-align:center;padding:20px;background:#1f1f1f;}";
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html += ".label{font-weight:bold;}";
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html += ".footer{text-align:center;font-size:12px;color:#aaa;margin-top:20px;}";
html += "</style></head><body>";
html += "<header><h2>
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