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Was läuft bereits auf dem ESP32?

Reale Projekte aus der Community und Industrie — von einfachen Gestenklassifikatoren bis zu mehrsprachigen Wakeword-Systemen.

Computer Vision
Computer Vision

Objekterkennung & Klassifikation

MobileNetV2 und FOMO-Varianten erkennen Objekte in Echtzeit. Mit dem ESP32-CAM (OV2640) bei 320×240 Pixeln und ~5 fps.

MobileNetV2 FOMO OV2640 Edge Impulse
Audio & Sprache
Audio & Sprache

Wakeword & Spracherkennung

„Hey ESP" — das Mikrofon lauscht permanent im Ultra-Low-Power-Modus. Bei Erkennung wacht das System auf und leitet Sprachbefehle weiter.

MFCC Features 1D-CNN I²S Mic TFLite Micro
Sensorfusion
Sensorfusion

Anomalieerkennung & Predictive Maintenance

Autoencoders oder FOMO-AD auf IMU-Daten erkennen Maschinenfehler frühzeitig — direkt an der Anlage, ohne SPS-Integration. 2026 Standard in IIoT-Projekten.

MPU-6050 Autoencoder Vibration FFT MQTT Alert
Gestenerkennung
Gestenerkennung

Hand- und Körpergesten

Radar-Sensor (Acconeer XM122) oder IMU klassifiziert 8–12 Gesten mit >97 % Genauigkeit. Verwendung in Smart-Home und Industriesteuerung.

IMU / Radar DTW / CNN BLE HID 97% Accuracy
Energieverbrauchsprognose
Umwelt

Energieverbrauchsprognose

LSTM-light auf historischen Zählerdaten prognostiziert Verbrauch für die nächsten 24 h — für lokale Heizungssteuerung ohne Cloud-Zwang.

LSTM Zeitreihe SML ~60 KB Modell
LLM-Gateway & Edge-NLP
NLP / LLM

LLM-Gateway & Edge-NLP

Der ESP32-S3 fungiert als schlankes Intent-Parsing-Gerät: wandelt Sprachbefehle lokal in strukturierte JSON-Commands um. 2026 reifen quantisierte 1B-Modelle (z.B. Phi-3 Mini) für Nano-MCU-Gateways heran.

ESP32-S3 Intent Parsing JSON-RPC WiFi / BLE