基于 FireBeetle 2 ESP32-P4 + ESP-Claw 四驱车

       关键词：ESP-Claw、FireBeetle 2 ESP32-P4、飞书机器人、AI 边缘计算、L298N、语音控制
【项目简介】
       你是否想过，只需对着手机说句话，就能让小车自动执行复杂的动作序列？在这个项目中，我们将 DFRobot FireBeetle 2 ESP32-P4 开发板与 ESP-Claw 边缘 AI 智能体框架结合，通过 飞书（Lark）App 的语音转文字功能，实现"聊天即造物"——用自然语言直接控制四轮小车和 WS2812 流水灯。
       核心亮点：

• AI 边缘决策：搭载 DeepSeek-V4-Pro 大模型，在设备端完成语义理解与动作编排
• IM 原生交互：通过飞书机器人对话，支持语音输入，告别传统 App 开发
• 零代码控制：无需写 Arduino 代码，用自然语言描述行为即可生成控制逻辑
• 即插即用：FireBeetle 2 IO 扩展板预焊排针，无需面包板和焊接
  

【项目背景：什么是 ESP-Claw？】
       ESP-Claw 是由乐鑫及社区推出的面向物联网设备的 Chat Coding（聊天造物） 式 AI 智能体框架。与传统 IoT"云端规则引擎 + 手机 App"的架构不同，ESP-Claw 实现了：

维度	传统 IoT	ESP-Claw（边缘 AI）
处理逻辑	预设静态规则（IFTTT）	LLM 动态决策 + Lua 确定性规则
控制中心	云端服务器	边缘节点（ESP 芯片）
交互方式	专用 App / 面板	IM 聊天（Telegram / 微信 / 飞书）
智能能力	预设自动化	LLM + 本地规则持续进化

       ESP-Claw 支持事件驱动架构：设备主动上报事件，毫秒级响应；无匹配规则时自动调用 LLM，实现"云边协同"。同时，设备具备 MCP Server/Client 双重身份，既能被外部 Agent 调用，也能主动调用外部服务。

为什么选择飞书而非微信？
微信 ClawBot 接口存在"Due to Weixin's limitation of supporting only up to 10 output messages"的限制，中间步骤消息会被截断，不利于调试和复杂指令交互。飞书 Bot 则无此限制，体验更流畅。
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【硬件准备】

序号	物料名称	数量	备注
1	FireBeetle 2 ESP32-P4 AI 开发板（含 IO 扩展套装）	1	SKU: DFR1237，预焊排针，即插即用
2	L298N 双路电机驱动模块	1	驱动四轮小车左右两组电机
3	四轮智能小车底盘（含 TT 电机×4）	1	左右各两个电机并联
4	WS2812B LED 灯带（24 灯珠）	1	接 GPIO33，用于状态指示和流水灯效果
5	18650 锂电池（带保护板）	2	串联给 L298N 供电，7.4V
6	18650 电池盒（串联）	1	带开关，安全必备
7	小型充电宝（5V 输出）	1	给 FireBeetle 2 主板供电
8	杜邦线（公对母、母对母）	若干	IO 扩展板直插 L298N
9	面包板/固定板（可选）	1	用于固定各模块

       为什么选择 FireBeetle 2 ESP32-P4？

• 强劲算力：双核 RISC-V 360MHz + 32MB PSRAM，足以运行轻量级 LLM 推理和 Lua 规则引擎
• 无线原生：集成 ESP32-C6 模组，支持 WiFi 6 和 Bluetooth 5，无需额外联网模块
• 扩展友好：IO 扩展板背部印有引脚功能丝印，24 路数字 I/O 即插即用，完美适配 L298N 和 WS2812
• AI 就绪：支持单精度 FPU 和 AI 指令扩展，为后续升级视觉/语音唤醒预留空间
  

【硬件接线】
1. 详细接线说明

L298N 电机驱动连接

FireBeetle 2 IO 扩展板	L298N 引脚	功能说明
GPIO 20	E1（使能端 1）	左轮 PWM 调速使能
GPIO 21	M1（方向端 1）	左轮正转/反转控制
GPIO 22	E2（使能端 2）	右轮 PWM 调速使能
GPIO 23	M2（方向端 2）	右轮正转/反转控制
GND	GND	**必须共地！**

       注意：L298N 的 E1/E2 是使能端，M1/M2 是方向控制端。将左右两个 TT 电机分别并联后接入 L298N 的输出端 OUT1/OUT2（左轮）和 OUT3/OUT4（右轮）。

WS2812B 灯带连接

FireBeetle 2 IO 扩展板	WS2812B 灯带	说明
GPIO 33	DIN（数据输入）	24 颗灯珠流水灯控制
5V	5V	供电（灯带功率不大，扩展板 5V 可驱动）
GND	GND	共地

供电方案

设备	供电方式	电压
FireBeetle 2 ESP32-P4	小型充电宝（Type-C 或 VIN 引脚）	5V
L298N 逻辑部分	可接 FireBeetle 5V 或独立供电	5V
L298N 电机部分	两节 18650 串联电池盒	7.4V
WS2812B 灯带	IO 扩展板 5V/GND	5V

       关键提醒：L298N 的 GND 必须与 FireBeetle 2 的 GND 连接在一起（共地），否则电机驱动信号无法被正确识别！

【硬件安装】

1.锂电池亚克力盒

2.电机亚克力架

3.车底架

4.P4主控和电机驱动



5.组装车身


6.安装车顶






【软件配置：烧录 ESP-Claw 固件】
       在线烧录，使用数据线连接开发板，启动在线烧录工具并连接串口（https://esp-claw.com/zh-cn/flash/），按下图选择芯片型号，然后烧录固件。

【Web 配置：连接 WiFi 与 LLM】
       烧录完成后，ESP-Claw 会创建一个名为 ESP-Claw-XXXX 的 WiFi AP。
      1. 连接配置热点

• 用手机/电脑连接该 WiFi（无需密码或密码见文档）
• 浏览器自动弹出配置页，或手动访问 192.168.4.1
  

      2. 填写网络与 LLM 信息
      在 Web 配置页面中，依次填写：

配置项	填写内容	说明
WiFi SSID	你的路由器名称	2.4GHz 频段
WiFi Password	WiFi 密码
LLM Provider	**SiliconFlow**	国内访问稳定，性价比高
LLM Model	`deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro`	当前最强开源模型之一
API Key	你的 SiliconFlow API Key	从 [SiliconFlow 官网](https://siliconflow.cn) 获取

https://cloud.siliconflow.cn/i/KwyEBX3e，可使用这个链接获取免费额度。
保存后，开发板会自动重启并连接 WiFi。串口日志会显示 IP 地址和连接状态。

【飞书 ClawBot 配置：创建"esp32 claw"智能体】
        1. 创建飞书应用

• 登录 飞书开放平台
• 进入"开发者后台" → 创建企业自建应用
• 应用名称填写：esp32 claw
• 添加应用能力 → 选择"机器人"
• 在"凭证与基础信息"页面，获取：
  

        (1)App ID（应用 ID）
        (2)App Secret（应用密钥）
       2. 将飞书凭证填入 ESP-Claw回到 ESP-Claw 的 Web 配置页面（或串口命令行），在 IM 配置区域填写：

配置项	内容
IM Platform	**Lark（Feishu）**
App ID	从飞书后台复制的 App ID
App Secret	从飞书后台复制的 App Secret
Webhook URL	自动填充或按提示配置

        保存并重启。此时在飞书"esp32 claw"智能体，即可开始对话！

【语音控制：用自然语言指挥小车】
        打开手机飞书 App，进入与"esp32 claw"机器人的对话窗口。点击输入框右侧的麦克风图标，使用语音转文字输入。
       1. 第一步：告知硬件配置
        首先，你需要让 ESP-Claw 了解你的硬件引脚定义。发送以下消息：

        "我的小车使用 GPIO20 控制左轮使能 E1，GPIO21 控制左轮方向 M1；GPIO22 控制右轮使能 E2，GPIO23 控制右轮方向 M2。GPIO33 接了 24 颗 WS2812 灯珠。 L298N 的 E 端高电平使能，M 端高电平正转、低电平反。"

        ESP-Claw 会理解这段配置，并将其固化为本地 Lua 规则，后续无需重复说明。
       2. 第二步：发送控制指令示例 1：流水灯效果

       "让 GPIO33 的灯带执行彩虹流水灯效果，循环 3 次，然后保持蓝色常亮。"

       示例 2：走正方形路径

"小车执行以下动作：向前走 2 秒，向左转 2 秒，再向前走 2 秒，再向左转 2 秒，重复直到走完一个正方形，最后停下来。"

示例 3：组合动作

"先开启流水灯，然后小车前进 2 秒，左转 2 秒，再前进 2 秒，左转 2 秒，再前进 2 秒，左转 2 秒，再前进 2 秒，左转 2 秒，最后灯带变成绿色并停止。"

3. 背后的执行逻辑
当你发送指令后，ESP-Claw 的处理流程如下：

• 本地规则匹配：检查是否有已固化的 Lua 规则匹配该指令
• LLM 推理：若无匹配规则，调用 SiliconFlow 的 DeepSeek-V4-Pro 进行语义理解
• 动作编排：LLM 将自然语言转换为 GPIO 控制序列（PWM 占空比、电平高低、延时）
• 本地执行：通过 ESP32-P4 的实时系统直接驱动 L298N 和 WS2812
• 状态反馈：执行结果通过飞书 Bot 回传，如"已完成正方形路径，当前位置回到起点"
  

【项目效果展示】