基于 ESP32-S3 微控制器构建 AI 人脸追踪机器人的完整方案。硬件采用 OV2640 摄像头与双轴 SG90 舵机组装云台，软件利用 ESP-DL 库部署 INT8 量化的人脸检测模型。通过 DVP 接口采集图像，结合比例控制算法与移动平均滤波实现平滑追踪。实测显示在 QVGA 分辨率下推理耗时约 70ms，帧率可达 14fps 以上，总成本控制在百元以内。文章还涵盖了引脚接线、PWM 舵机驱动、内存管理及常见调试问题的解决方案，展示了边缘 AI 在资源受限设备上的应用潜力。
ESP32-S3 是一款支持边缘 AI 的微控制器，具备双核处理器、AI 指令集扩展及 PSRAM 支持。通过集成摄像头与舵机，可实现低成本的人脸识别与自动追踪功能。
ESP32-S3 专为边缘 AI 设计，相比传统 MCU 具有显著优势：
乐鑫官方提供了 ESP-DL（Espressif Deep Learning Library），内置人脸识别等模型模板，无需自行训练即可部署 TFLite Micro 级别的推理任务。
✅ 实测数据：在 QVGA（320×240）分辨率下，INT8 量化的人脸检测模型平均推理时间约 70ms，满足实时性要求。
系统采用闭环控制逻辑：
整个循环周期约 50ms，反馈速度约为 20fps。
OV2640 是适合 MCU 使用的成熟模组，支持 DVP 并行接口，可直接连接 ESP32-S3 GPIO。
DVP（Digital Video Port）为 8 位并行数据接口，ESP32-S3 的专用 Camera FIFO 模块可高效接收数据。
| OV2640 引脚 | 接 ESP32-S3 GPIO |
|---|---|
| VSYNC | GPIO 5 |
| HREF | GPIO 6 |
| PCLK | GPIO 7 |
| D0~D7 | GPIO 11~18 |
| XCLK | GPIO 4 |
| SIOD/SIOC | GPIO 19/20 |
初始化后通过 esp_camera_fb_get() 获取图像帧。
camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get();
if (fb) {
printf("Got frame: %d x %d, size: %d bytes\n", fb->width, fb->height, fb->len);
// 后续送入 AI 模型处理...
esp_camera_fb_return(fb);
}
⚠️ 注意：必须调用 esp_camera_fb_return(fb) 释放缓冲区，防止内存泄漏。
使用乐鑫提供的预训练模型 face_detection_front.tflite，输入尺寸 320×240，输出边界框。模型已进行 INT8 量化，体积约 180KB。
xxd -i face_det_quant.tflite > model.h 转换模型为 C 数组extern const unsigned char face_detection_model[]; extern const unsigned int face_detection_model_len;dl::tool::set_log_level(WARN);
face_detect_init_model(face_detection_model, face_detection_model_len);
推理示例：
dl::detect::result_t *results = face_detect_run((uint8_t*)fb->buf, fb->width, fb->height, fb->format);
if (results->size() > 0) {
auto& box = results->at(0).box;
int x_c = box[0] + box[2] / 2;
int y_c = box[1] + box[3] / 2;
printf("Found face at (%d, %d)\n", x_c, y_c);
}
采用双轴云台结构，水平旋转（pan）与上下俯仰（tilt）各由一个 SG90 舵机驱动。
SG90 为标准 PWM 控制舵机，输入 50Hz 方波，高电平持续时间决定角度（0.5ms→0°, 1.5ms→90°, 2.5ms→180°）。ESP32-S3 自带 LEDC 控制器可输出精准 PWM 波。
#define SERVO_PAN_GPIO 21
#define SERVO_TILT_GPIO 22
#define PWM_FREQ 50
void init_servo() {
ledc_timer_config_t timer = {
.speed_mode = LEDC_LOW_SPEED_MODE,
.timer_num = LEDC_TIMER_0,
.duty_resolution = LEDC_TIMER_13_BIT,
.freq_hz = PWM_FREQ,
.clk_cfg = LEDC_AUTO_CLK
};
ledc_timer_config(&timer);
ledc_channel_config_t channel_pan = {
.gpio_num = SERVO_PAN_GPIO,
.speed_mode = LEDC_LOW_SPEED_MODE,
.channel = LEDC_CHANNEL_0,
.intr_type = LEDC_INTR_DISABLE,
.timer_sel = LEDC_TIMER_0,
.duty = 0,
.hpoint = 0
};
ledc_channel_config(&channel_pan);
}
设置角度函数：
void set_servo_angle(int channel, int angle) {
uint32_t duty = (angle * 2 / 180 + 1) * ((1 << 13) / 20);
ledc_set_duty(LEDC_LOW_SPEED_MODE, channel, duty);
ledc_update_duty(LEDC_LOW_SPEED_MODE, channel);
}
为避免抖动，需采用合理的控制策略。
const int CENTER_X = 160, CENTER_Y = 120;
const float KP = 0.2;
void control_servo(int x_center, int y_center, int img_w, int img_h) {
int error_x = x_center - CENTER_X;
int error_y = y_center - CENTER_Y;
float delta_pan = error_x * KP;
float delta_tilt = error_y * KP;
current_pan += delta_pan;
current_tilt += delta_tilt;
current_pan = constrain(current_pan, 0, 180);
current_tilt = constrain(current_tilt, 30, 150);
set_servo_angle(LEDC_CHANNEL_0, current_pan);
set_servo_angle(LEDC_CHANNEL_1, current_tilt);
}
为防止噪声误判，加入移动平均滤波：
#define HISTORY_SIZE 5
float x_history[HISTORY_SIZE] = {0}, y_history[HISTORY_SIZE] = {0};
int hist_idx = 0;
float smooth_face_pos(float raw) {
x_history[hist_idx] = raw;
float sum = 0;
for (int i=0; i<HISTORY_SIZE; i++) sum += x_history[i];
hist_idx = (hist_idx + 1) % HISTORY_SIZE;
return sum / HISTORY_SIZE;
}
结合最小动作阈值避免频繁微调：
if (abs(error_x) < 15 && abs(error_y) < 15) return;
heap_caps_get_free_size(MALLOC_CAP_SPIRAM) 监控内存，确保释放帧缓冲，将 AI 任务绑定到 CPU1。| 条件 | 结果 |
|---|---|
| 光照环境 | 室内自然光 |
| 检测距离 | 0.5m ~ 2m |
| 模型类型 | INT8 量化 SSD 结构 |
| 分辨率 | QVGA (320×240) |
| 平均推理时间 | 68ms |
| 实际帧率 | 14~18 fps |
| 追踪成功率 | 正面人脸 >92% |
| 功耗（不含舵机） | ~150mA @ 3.3V |
| 组件 | 单价 | 数量 | 小计 |
|---|---|---|---|
| ESP32-S3-DevKitC | ¥35 | 1 | ¥35 |
| OV2640 摄像头模块 | ¥18 | 1 | ¥18 |
| SG90 舵机 ×2 | ¥8 | 2 | ¥16 |
| 双轴云台支架 | ¥6 | 1 | ¥6 |
| 杜邦线 + 面包板 | ¥10 | 1 | ¥10 |
| 移动电源（5V/2A） | ¥20 | 1 | ¥20 |
| 总计 | — | — | ¥105 |
ESP32-S3 展示了边缘 AI 在资源受限设备上的潜力。通过合理选型与优化，可在百元成本内实现稳定的人脸追踪功能，适用于智能家居、安防巡检等场景。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online