硬件编程 · 电池电量实时预测手表 · 2026-08-06

需求洞察

目标用户：喜欢捣鼓硬件的极客、嵌入式学习者、想拥有独特可穿戴设备的数码玩家。

真实痛点：市面上的智能手表中电池百分比往往不准，尤其在低电量时突然关机，用户永远无法获得“还能用多久”的确定性。普通电压法不能反映电池老化、温度和内阻变化，导致误判。

为什么值得做：MAX17048 不依赖电压，直接通过库仑计数和电池建模输出精确 SoC，ESP32-S3 则赋予项目本地处理和无线能力。一块能自信地告诉你“还能听 2 小时歌”的极客手表，既实用又充满技术魅力，完全可以作为开源方案在社区传播。

方案设计

系统分为四层：

感知层

• MAX17048 燃料计：通过 I2C 读取电压（mV）、电流（mA）、剩余容量（mAh）与百分比，每秒采样一次。
• 板载温度传感器（芯片内部）辅助温度补偿。
• 双按键：K1 用于切换显示页面（瞬时功率 / 预测计时），K2 用于确认/长按复位累计电量。

控制层

ESP32-S3 运行 MicroPython 或 Arduino 固件。主要任务：

1. 每 1 秒读取 MAX17048，滑动窗口存储最近 120 个样本。
2. 运行在线卡尔曼滤波器，抑制电流尖峰噪声。
3. 基于最近 30 秒的平均功耗，结合剩余容量计算“电量耗尽时间”，称为 RUNTIME 预测。
4. 管理 OLED 显示、按键中断、低功耗休眠。
5. 预留蓝牙广播功能，可发送电量百分比至手机（可选）。

执行层

• OLED 128×64 显示：使用 SSD1306 驱动，同 I2C 总线。主页面示剩余百分比、电压、预测小时数；次页面显示瞬时功率变化曲线。
• 振动马达（可选）：电量低于 5% 时短振提醒。

日志/联网层

• 通过 ESP32-S3 的 Wi-Fi / BLE，可将电池统计数据（电压、电流、SoC、运行时间）定期上传到串口监视或 BLE 客户端，便于分析和进一步建模。日志频率 1 Hz。

物料清单

总价约 91 元，预留 4 元用于热缩管、导线等辅料，总成本控制在 95 元内。

接线与结构

所有模块基于同一 I2C 总线，节省 GPIO。具体分配：

说明：OLED 与 MAX17048 共享 I2C，总线地址不冲突（MAX17048 默认 0x36，OLED 默认 0x3C），无需微调。额外增加振动马达至 GPIO10，因为 GPIO 3/4 已被按键占用。

结构：ESP32-S3 板放在表壳底层，锂电池在上方。OLED 屏幕固定于表盘窗口，按键在侧面。3D 打印外壳设计两个按键柱，与微动开关接触。整体用尼龙表带。

核心代码

以下为 MicroPython 骨架，在 ESP32-S3 上可直接运行（依赖 ssd1306.py 及 max17048.py 库，可自行编写或从社区获取）。

import ssd1306
import max17048
import time
import math

# I2C 初始化
i2c = I2C(0, scl=Pin(9), sda=Pin(8), freq=400000)
oled = ssd1306.SSD1306_I2C(128, 64, i2c)
fuel = max17048.MAX17048(i2c)

# 按键
k1 = Pin(3, Pin.IN, Pin.PULL_UP)
k2 = Pin(4, Pin.IN, Pin.PULL_UP)

# 振动马达 PWM
vib = PWM(Pin(10), freq=1000, duty=0)

# 卡尔曼滤波器简易实现
class KalmanFilter:
    def __init__(self, q=0.01, r=0.1):
        self.q = q
        self.r = r
        self.p = 1.0
        self.x = 0.0
    def update(self, measurement):
        self.p += self.q
        k = self.p / (self.p + self.r)
        self.x += k * (measurement - self.x)
        self.p *= (1 - k)
        return self.x

kf = KalmanFilter()
current_samples = []
runtime_pred = 0
display_mode = 0  # 0: main, 1: power curve

# 主循环
while True:
    # 读取电量数据
    voltage = fuel.voltage()
    current = fuel.current()
    soc = fuel.soc()
    remaining_capacity = fuel.remaining_capacity()
    
    # 滤波电流
    current_filtered = kf.update(current)
    if len(current_samples) > 120:
        current_samples.pop(0)
    
    # 平均功耗（mA）
    avg_current = sum(current_samples[-30:]) / min(len(current_samples), 30)
    if avg_current <= 0:
        avg_current = 1  # 防止除零
    runtime_pred = remaining_capacity / avg_current  # 小时
    
    # 低电量振动提醒
    if soc <= 5:
        vib.duty(512)
        time.sleep_ms(100)
        vib.duty(0)
    else:
        vib.duty(0)
    
    # 按键处理
    if not k1.value():
        time.sleep_ms(20)
        if not k1.value():
            display_mode = (display_mode + 1) % 2
            while not k1.value():
                pass
    
    if not k2.value():
        time.sleep_ms(20)
        if not k2.value():
            # 复位累计电量（MAX17048 学习复位）
            fuel.quick_start()
            while not k2.value():
                pass
    
    # 显示更新
    oled.fill(0)
    if display_mode == 0:
        oled.text("SOC: {}%".format(soc), 0, 18)
        oled.text("V: {:.2f}V".format(voltage/1000), 0, 30)
        oled.text("Remain:{}mAh".format(int(remaining_capacity)), 0, 42)
        oled.text("Est: {:.1f}h".format(runtime_pred), 0, 54)
    else:
        oled.text("Power (mA)", 0, 0)
        # 绘制电流曲线简图
            y1 = 63 - int((current_samples[i-1]) / 5)
            y2 = 63 - int((current_samples[i]) / 5)
            if 0 <= y1 < 64 and 0 <= y2 < 64:
                oled.line(i-1, y1, i, y2, 1)
    oled.show()
    
    time.sleep(1)