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Test DreameHome: 3D-Visualisierung und Alexa-Steuerung

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  • wawyoW wawyo

    @mrhenker27

    Lade die folgende Datei herunter ( extracktdreameMap.html und pako.js ) und führe die DreameHome JSON Dekompressor.html per Doppelklick aus. Anschließend den Inhalt des Objekts dreamehome.0.xxxxx.map.CloudData entschlüsseln, indem du ihn in „Base64-String eingeben:“ kopierst, um zu prüfen, ob die Struktur wie im Screenshot vorhanden ist.

    e1c062e8-29fc-43a4-963a-183d8c04e991-grafik.png

    M Offline
    M Offline
    MrHenker27
    schrieb am zuletzt editiert von MrHenker27
    #81

    @wawyo said in Test DreameHome: 3D-Visualisierung und Alexa-Steuerung:

    DreameHome JSON Dekompressor.html

    dreamehome.0.9xxxxxxxx.map.CloudData

    a369e47f-00ac-492e-b0e4-5fcc50d4f0e3-grafik.png

    {"mapstr":[{"id":1,"name":"","angle":"0","map":"eF7tmE2OI0UQhatrzSm8ns30cm7AGdBoFtCglqBBgGAx8sJxkFmzZ8tx2HAJhCP_42VEZVaW22UN_jT-qch4L95k2WW3v5im6cvJ8e_Dw_Tn9Dh9mo7TH3__9Y-v3rnzeUIMFveiikLzPLuEvHAqkX3XgGiGeJyOA57_ndM9ZPZIx0nqSkh32jsdh5EVn44DinC3l64Mt0s6jlFXbiidfFvkdLMId6F04XKgoHW4dIJXTpftJTkdH8Cixs7p3J3N1dOlk8e3uTyNCtdNR-4CQi6Zv5SIl1nFVdPNmIU4r6hIrpsOOYdds3cAzu2DcMgSK9IB10i3CAYS3NMtgoEEe6eDbwHAvunOl5sTJirZMx1fCsX39ood0_nvMydMVLJbOrdxU07H194iVyjC2E4Ih60kZivSTVOZKxVHIBy3juKb8ikHKXOl4giE89aQN27S0oWP2J3SyT8xcjqfJ370n85Ph9MtfrIvI8KV7wr_kBb4N4yycw3UBQZzCJ-Y7hzM34vV7VQRzBXcNwauJOPbZYAZFtLBvgXiOe3cuvLc4FoNZogSqk6stndTPLn96Rp2kqJbSLDOqHb-ChLARYVgxbf2HnJbyep0q-Ak6Aq_0ggIOl813fnVwg-Vrbl_VLXqdcaw6Idmv1Fg6_7yw14HC0SrUWd0hxUQu_Aj4f4Z3mR0YZ3RHVZAzmZyRtJa966uG4vp2m-yZcj7uOezHK16io6yq1qYOV14FBYrCHoXD38TwV5GthRd1cKc0m3eu3nyvyaVKJ78bgFSV7VSpBs9xV5fWGUUK2yZZTrCtapQmnWQ9dW-KFbQweR0DrkmD1XLRZIevdXTUDYEZBe8r8QRF0Rzm6j3v2EWdqpRXk5AH4k1ccQF2dwk6dFJNYIe5ip7VzmpRtDDFH2v-brLHv4YOyfcGU-ZDtcqNNMlCA0imhFh03xPp4FGfEzYNN9MOuVFzuyULqE15qOOdJSf5eYustJCTZfpSddPNlt0zJwVToj1QEe6jOkSGEnnPuSwHEmG9n8g02rBzSNsqCinKu7ufCxt7ipWpyvRI1woGbMpnc7lwr1GugtyTzfOPd0493Q96Jeh_006P0Ads_DxQVgouVI6961AAzslmM4GlWuAKRnCTompQwiVSJ0_V8wpqUPH1CGEyjIOP7uJdOXJzhSOGuYUwk6JqUNIEcRaE3MKYafE1CGkCGKtiTmFsFNi6hBSBLHWxJxC2CkxdQgpglhrYk4h7JSYOoQUQaw1MacQL_KdjqlDSBHEWhNzCvEi3-mYOoQUQaw1MafQvHg9MnUIKYJY8wviSFbMKcQrdj5Th5AiiDW_II5kpTUlNQItXYIUQaw1aU0hFARaugQpglhr0ppCKAi0dAlSBLHWpDWFUBBo6RKkCGKtSWsKoSDQ0iVIEcRak9YUQkGgpUuQIoi1Fs0hhIpAUxghRRBrLZpDCBWBpjBCiiDW3AV_iUKjkoyApjBCiiDW-l0MkhHQ7UuKINb6XQySEdDtS4og1vpdDJIR0O1LiiDW-l0MkhHQ7UuKINb6XQySEdDtS4og1vpdDJIR0O1LiiDW-l0MkhHQ7Ru_rN1mOudAt5uuvu7TehedZARs8qWLuEz3dFtIRsAmX7qIy7SQrn6t90PJBVdWkoxKiG98N2jvpOPyTDJCbjudZ8yeNqkLopHBmD9tUhdEI4Mxf4rq8TeWJxoZjFlTkg9beJKRzpg1JfmwhScZ6YxZ03YLjzCqGbOm7RYeYRSgfD9m7Q0CYxYeYRSg4in2dxE_Bre_Zxtg_53PiI-H334_vPt4-P755enw7qv3bw4_P339q3_2w48_8ZPjm8MvT999eH75lhvf8t3L0_OH52_Oi4-8-ihKb98fj8f_AHhVxvQ="},{"id":0,"name":"","angle":"180","map":"eF7t2M9u2zYAx3E5iV9EZxmIZLtOC_TaopcN27AWRRAUS-t1xmIn2IKtRZEDbelBdtu179TLLgP2BiMlkSJ_oizqjyUl5RdBIIum-IHkyHaOHMd54cT9N5o6n53A-cu5c_7-8u8_yV6b7eEX8nCglzSU8OSE_tBfbP9WSnlWVyWU_K64kPqORD0J9wJlHxUqT-sqxikGyr4hAlXf8IAn9wvY3iUWNzKjGDC358DAbAVMXt2gYmCj-2KI62Qp56e8YqDT5ISGuI6IvjeEsGtvxUD0VirEdUTqK6y8zoFV0wC3R1v5Ya1CXKd2Mo_dCJW3vuEBIQs0CE1KFmgQmpR6B4bwcRDrGUhv6fSet69egYzHPhEgSq5PIP-et-UWHbU_YHL6WFthkWVpvQGlr8lbYeFbUj0Bs9Pn5IHpN_i07HkVC3HRCqn_ZQBgA5NSGOKy5qnfnwQw-SNpyceEUpGcMjBWSwaVA3EgdyqD7ZRTiAEckcZE7JXWGxAGxjog3KtNXoM7ORzMFxUhcgNjPVC9AZoAj7MMhFERIjcw1gOTa8x-md1ZdjLwuPxcRkWI3MBYD6ya4ssaOrDQl3f0BCy8zFERIjdAi1oQ7tCW1RyYDrI7ZHaEiu0AJW_jc51kLZ2hCBixCZ0CQVAClIpqXm9ZxFDyNj7XqXwGlVoD8l0aYN7XITC-ZWcP9UBctEug9DaS7KwIjHAEauU1uJPf-gyBxqeQ_UkrRzMq88SmzKe9T0e4aJwTLxzhbk1NgZQnHqu--D4W39R0Fe3P1RQop57B9PjKajVqE6iewvT4ymo1OjSwcYcDGr_K9vcVA1u6xu0Cea2dPwokZaFvD5DHgLhQ3SIy2t_DBBa-gVQvQhBWD9j8Bi1CEFYHeIyLNAlBmAWWhSDMAstCEGaBZSEIs8CyEIRZYFkIwjoDsi_pughBkpoGWFwjIK6TRlAE5YHF3Utgdq2knbo6BbJPrGrIydctMNsXIaQoC3QsUJ8F8u4vMAldot6BSQRdoqEACcJ4AwEWn0IL5FmgY4H6vh4gfoTNlc3RRRDGaw-Y7asTQRjPAg0jCONZoGEEYTwLNIwgjPcggbvBAnnSvkEBdVmgBRpGEMZLvzeTutCDA0fpN9LhApPqnsHsf6uHBuIEw4TPAnGCYRIwakQkKIJqAzPhGMcqRVAE1f0jUU4hjlWJoAgiI5xhWFfAUd2rLF1jHKoUQU6umhc58x0ciFPMMv_fwf7EW25xOMX2IPvk_vGn--STe7XaLN0n5-cTf7GYeZO5P_e9iR_Mz-LtxYV3PgkWs1P66HQ69ybBNN2OR_wgoPtm82BBR-g-bzJ9_Ci4uPDc35Zvb-lh6db6-oZt3Hnu78v3b1abn9mqU_br9uMNXfrUc1ebd8sP8dbmpzXd5f4YfHN9-fzZerm-ur189fKjS0eWqzerd_RIc3aoQDd_KuZ_t372qzxnxubMdHMCMef79Qf_7funT-V5gRev5utmzsTMH86-PXsd_HKVU85183wx72Xw-Ppyc3Nz-cq_wpV9b-pR9d3d_5BLD9I="}],"curr_id":2}
    
    {"mapstr":[{"id":1,"name":"","angle":"0","map":"xyz"},{"id":0,"name":"","angle":"180","map":"abc"}],"curr_id":2}
    
    wawyoW 1 Antwort Letzte Antwort
    0
    • M MrHenker27

      @wawyo said in Test DreameHome: 3D-Visualisierung und Alexa-Steuerung:

      DreameHome JSON Dekompressor.html

      dreamehome.0.9xxxxxxxx.map.CloudData

      a369e47f-00ac-492e-b0e4-5fcc50d4f0e3-grafik.png

      {"mapstr":[{"id":1,"name":"","angle":"0","map":"eF7tmE2OI0UQhatrzSm8ns30cm7AGdBoFtCglqBBgGAx8sJxkFmzZ8tx2HAJhCP_42VEZVaW22UN_jT-qch4L95k2WW3v5im6cvJ8e_Dw_Tn9Dh9mo7TH3__9Y-v3rnzeUIMFveiikLzPLuEvHAqkX3XgGiGeJyOA57_ndM9ZPZIx0nqSkh32jsdh5EVn44DinC3l64Mt0s6jlFXbiidfFvkdLMId6F04XKgoHW4dIJXTpftJTkdH8Cixs7p3J3N1dOlk8e3uTyNCtdNR-4CQi6Zv5SIl1nFVdPNmIU4r6hIrpsOOYdds3cAzu2DcMgSK9IB10i3CAYS3NMtgoEEe6eDbwHAvunOl5sTJirZMx1fCsX39ood0_nvMydMVLJbOrdxU07H194iVyjC2E4Ih60kZivSTVOZKxVHIBy3juKb8ikHKXOl4giE89aQN27S0oWP2J3SyT8xcjqfJ370n85Ph9MtfrIvI8KV7wr_kBb4N4yycw3UBQZzCJ-Y7hzM34vV7VQRzBXcNwauJOPbZYAZFtLBvgXiOe3cuvLc4FoNZogSqk6stndTPLn96Rp2kqJbSLDOqHb-ChLARYVgxbf2HnJbyep0q-Ak6Aq_0ggIOl813fnVwg-Vrbl_VLXqdcaw6Idmv1Fg6_7yw14HC0SrUWd0hxUQu_Aj4f4Z3mR0YZ3RHVZAzmZyRtJa966uG4vp2m-yZcj7uOezHK16io6yq1qYOV14FBYrCHoXD38TwV5GthRd1cKc0m3eu3nyvyaVKJ78bgFSV7VSpBs9xV5fWGUUK2yZZTrCtapQmnWQ9dW-KFbQweR0DrkmD1XLRZIevdXTUDYEZBe8r8QRF0Rzm6j3v2EWdqpRXk5AH4k1ccQF2dwk6dFJNYIe5ip7VzmpRtDDFH2v-brLHv4YOyfcGU-ZDtcqNNMlCA0imhFh03xPp4FGfEzYNN9MOuVFzuyULqE15qOOdJSf5eYustJCTZfpSddPNlt0zJwVToj1QEe6jOkSGEnnPuSwHEmG9n8g02rBzSNsqCinKu7ufCxt7ipWpyvRI1woGbMpnc7lwr1GugtyTzfOPd0493Q96Jeh_006P0Ads_DxQVgouVI6961AAzslmM4GlWuAKRnCTompQwiVSJ0_V8wpqUPH1CGEyjIOP7uJdOXJzhSOGuYUwk6JqUNIEcRaE3MKYafE1CGkCGKtiTmFsFNi6hBSBLHWxJxC2CkxdQgpglhrYk4h7JSYOoQUQaw1MacQL_KdjqlDSBHEWhNzCvEi3-mYOoQUQaw1MafQvHg9MnUIKYJY8wviSFbMKcQrdj5Th5AiiDW_II5kpTUlNQItXYIUQaw1aU0hFARaugQpglhr0ppCKAi0dAlSBLHWpDWFUBBo6RKkCGKtSWsKoSDQ0iVIEcRak9YUQkGgpUuQIoi1Fs0hhIpAUxghRRBrLZpDCBWBpjBCiiDW3AV_iUKjkoyApjBCiiDW-l0MkhHQ7UuKINb6XQySEdDtS4og1vpdDJIR0O1LiiDW-l0MkhHQ7UuKINb6XQySEdDtS4og1vpdDJIR0O1LiiDW-l0MkhHQ7Ru_rN1mOudAt5uuvu7TehedZARs8qWLuEz3dFtIRsAmX7qIy7SQrn6t90PJBVdWkoxKiG98N2jvpOPyTDJCbjudZ8yeNqkLopHBmD9tUhdEI4Mxf4rq8TeWJxoZjFlTkg9beJKRzpg1JfmwhScZ6YxZ03YLjzCqGbOm7RYeYRSgfD9m7Q0CYxYeYRSg4in2dxE_Bre_Zxtg_53PiI-H334_vPt4-P755enw7qv3bw4_P339q3_2w48_8ZPjm8MvT999eH75lhvf8t3L0_OH52_Oi4-8-ihKb98fj8f_AHhVxvQ="},{"id":0,"name":"","angle":"180","map":"eF7t2M9u2zYAx3E5iV9EZxmIZLtOC_TaopcN27AWRRAUS-t1xmIn2IKtRZEDbelBdtu179TLLgP2BiMlkSJ_oizqjyUl5RdBIIum-IHkyHaOHMd54cT9N5o6n53A-cu5c_7-8u8_yV6b7eEX8nCglzSU8OSE_tBfbP9WSnlWVyWU_K64kPqORD0J9wJlHxUqT-sqxikGyr4hAlXf8IAn9wvY3iUWNzKjGDC358DAbAVMXt2gYmCj-2KI62Qp56e8YqDT5ISGuI6IvjeEsGtvxUD0VirEdUTqK6y8zoFV0wC3R1v5Ya1CXKd2Mo_dCJW3vuEBIQs0CE1KFmgQmpR6B4bwcRDrGUhv6fSet69egYzHPhEgSq5PIP-et-UWHbU_YHL6WFthkWVpvQGlr8lbYeFbUj0Bs9Pn5IHpN_i07HkVC3HRCqn_ZQBgA5NSGOKy5qnfnwQw-SNpyceEUpGcMjBWSwaVA3EgdyqD7ZRTiAEckcZE7JXWGxAGxjog3KtNXoM7ORzMFxUhcgNjPVC9AZoAj7MMhFERIjcw1gOTa8x-md1ZdjLwuPxcRkWI3MBYD6ya4ssaOrDQl3f0BCy8zFERIjdAi1oQ7tCW1RyYDrI7ZHaEiu0AJW_jc51kLZ2hCBixCZ0CQVAClIpqXm9ZxFDyNj7XqXwGlVoD8l0aYN7XITC-ZWcP9UBctEug9DaS7KwIjHAEauU1uJPf-gyBxqeQ_UkrRzMq88SmzKe9T0e4aJwTLxzhbk1NgZQnHqu--D4W39R0Fe3P1RQop57B9PjKajVqE6iewvT4ymo1OjSwcYcDGr_K9vcVA1u6xu0Cea2dPwokZaFvD5DHgLhQ3SIy2t_DBBa-gVQvQhBWD9j8Bi1CEFYHeIyLNAlBmAWWhSDMAstCEGaBZSEIs8CyEIRZYFkIwjoDsi_pughBkpoGWFwjIK6TRlAE5YHF3Utgdq2knbo6BbJPrGrIydctMNsXIaQoC3QsUJ8F8u4vMAldot6BSQRdoqEACcJ4AwEWn0IL5FmgY4H6vh4gfoTNlc3RRRDGaw-Y7asTQRjPAg0jCONZoGEEYTwLNIwgjPcggbvBAnnSvkEBdVmgBRpGEMZLvzeTutCDA0fpN9LhApPqnsHsf6uHBuIEw4TPAnGCYRIwakQkKIJqAzPhGMcqRVAE1f0jUU4hjlWJoAgiI5xhWFfAUd2rLF1jHKoUQU6umhc58x0ciFPMMv_fwf7EW25xOMX2IPvk_vGn--STe7XaLN0n5-cTf7GYeZO5P_e9iR_Mz-LtxYV3PgkWs1P66HQ69ybBNN2OR_wgoPtm82BBR-g-bzJ9_Ci4uPDc35Zvb-lh6db6-oZt3Hnu78v3b1abn9mqU_br9uMNXfrUc1ebd8sP8dbmpzXd5f4YfHN9-fzZerm-ur189fKjS0eWqzerd_RIc3aoQDd_KuZ_t372qzxnxubMdHMCMef79Qf_7funT-V5gRev5utmzsTMH86-PXsd_HKVU85183wx72Xw-Ppyc3Nz-cq_wpV9b-pR9d3d_5BLD9I="}],"curr_id":2}
      
      {"mapstr":[{"id":1,"name":"","angle":"0","map":"xyz"},{"id":0,"name":"","angle":"180","map":"abc"}],"curr_id":2}
      
      wawyoW Offline
      wawyoW Offline
      wawyo
      Developer
      schrieb am zuletzt editiert von
      #82

      @mrhenker27

      Hier ist die entschlüsselte Information:

      [
        {
          "id": 1,
          "name": "",
          "angle": "0",
          "map": {
            "vw": {
              "line": [],
              "rect": [],
              "mop": []
            },
            "seg_inf": {
              "1": { "nei_id": [2] },
              "2": { "nei_id": [1] }
            }
          }
        },
        {
          "id": 0,
          "name": "",
          "angle": "180",
          "map": {
            "vw": {
              "line": [
                [-1774, -5151, -1258, -5157],
                [-2740, -5035, -2340, -5037],
                [-1225, -4527, -2037, -3962]
              ],
              "rect": [],
              "mop": []
            },
            "seg_inf": {
              "1": { "type": 0, "index": 4, "name": "S8O8Y2hl", "nei_id": [5] },
              "2": { "type": 0, "index": 3, "name": "QmFk", "nei_id": [4] },
              "3": { "type": 0, "index": 0, "name": "U2NobGFmemltbWVy", "nei_id": [5] },
              "4": { "type": 0, "index": 2, "name": "Rmx1cg==", "nei_id": [2, 5] },
              "5": { "type": 0, "index": 1, "name": "V29obnppbW1lcg==", "nei_id": [1, 3, 4] }
            }
          }
        }
      ]
      

      Mir ist aber aufgefallen, dass der Abschnitt

      "whm": "",
      "walls_info": {
        "version_flag": 3,
        "storeys": [
          {
            "rooms": [
      

      fehlt.

      soll cd0a8bbb-08a6-45e6-b372-d66ee7d679af-grafik.png

      ist e5afe76f-a730-4912-a180-32857d3bfbf2-grafik.png
      Das deutet darauf hin, dass dein Roboter die Daten in der Cloud anders speichert. Ich werde das weiter analysieren, um herauszufinden, wie ich es schaffen kann, dass die kompletten Dateien heruntergeladen werden.
      Ich kann zwar nichts versprechen, aber es ist nur eine Frage der Zeit, bis ich eine Lösung gefunden habe.


      An alle:
      Wenn jemand Probleme mit der Map hat, bitte zuerst die Datei „DreameHome JSON Dekoder.zip“ herunterladen und – wie oben beschrieben – zuerst testen, bevor ihr weiterarbeitet oder Fehler meldet.

      DreameHome JSON Dekoder.zip

      M 1 Antwort Letzte Antwort
      0
      • wawyoW wawyo

        @mrhenker27

        Hier ist die entschlüsselte Information:

        [
          {
            "id": 1,
            "name": "",
            "angle": "0",
            "map": {
              "vw": {
                "line": [],
                "rect": [],
                "mop": []
              },
              "seg_inf": {
                "1": { "nei_id": [2] },
                "2": { "nei_id": [1] }
              }
            }
          },
          {
            "id": 0,
            "name": "",
            "angle": "180",
            "map": {
              "vw": {
                "line": [
                  [-1774, -5151, -1258, -5157],
                  [-2740, -5035, -2340, -5037],
                  [-1225, -4527, -2037, -3962]
                ],
                "rect": [],
                "mop": []
              },
              "seg_inf": {
                "1": { "type": 0, "index": 4, "name": "S8O8Y2hl", "nei_id": [5] },
                "2": { "type": 0, "index": 3, "name": "QmFk", "nei_id": [4] },
                "3": { "type": 0, "index": 0, "name": "U2NobGFmemltbWVy", "nei_id": [5] },
                "4": { "type": 0, "index": 2, "name": "Rmx1cg==", "nei_id": [2, 5] },
                "5": { "type": 0, "index": 1, "name": "V29obnppbW1lcg==", "nei_id": [1, 3, 4] }
              }
            }
          }
        ]
        

        Mir ist aber aufgefallen, dass der Abschnitt

        "whm": "",
        "walls_info": {
          "version_flag": 3,
          "storeys": [
            {
              "rooms": [
        

        fehlt.

        soll cd0a8bbb-08a6-45e6-b372-d66ee7d679af-grafik.png

        ist e5afe76f-a730-4912-a180-32857d3bfbf2-grafik.png
        Das deutet darauf hin, dass dein Roboter die Daten in der Cloud anders speichert. Ich werde das weiter analysieren, um herauszufinden, wie ich es schaffen kann, dass die kompletten Dateien heruntergeladen werden.
        Ich kann zwar nichts versprechen, aber es ist nur eine Frage der Zeit, bis ich eine Lösung gefunden habe.


        An alle:
        Wenn jemand Probleme mit der Map hat, bitte zuerst die Datei „DreameHome JSON Dekoder.zip“ herunterladen und – wie oben beschrieben – zuerst testen, bevor ihr weiterarbeitet oder Fehler meldet.

        DreameHome JSON Dekoder.zip

        M Offline
        M Offline
        MrHenker27
        schrieb am zuletzt editiert von
        #83

        @wawyo

        Ich hoffe du findest schnell ne Lösung. Aber die IDs passen, ich habe 5 Räume.

        Ist ein dreame D10 Plus Gen 2 falls die Info dir weiter hilft.

        1 Antwort Letzte Antwort
        0
        • wawyoW wawyo

          @ltsalvatore
          Um eine gezielte Raumreinigung zu starten, hast du aktuell drei Möglichkeiten:


          1. Über den Map-Ordner

          a. Gehe in dreamehome.0.xxxxx.map.0.<Raumname> und passe dort die gewünschten Reinigungseinstellungen (z. B. Saugleistung, Wischintensität, Durchgänge) an.
          1c091d4f-c279-4ebb-9524-36a754364c53-grafik.png
          b. Setze anschließend dreamehome.0.xxxxx.map.0.<Raumname>.Cleaning auf true.
          c. Wiederhole das für alle Räume, die du reinigen möchtest.
          d. Starte die Reinigung, indem du dreamehome.0.xxxxx.map.StartCleaningByRoomConfig auf true setzt.
          5f2450b6-83fc-48e7-bc92-378c85020621-grafik.png


          2. Über die VIS-Oberfläche

          a. Räume direkt in der VIS-Karte auswählen (durch Anklicken).
          b. Im Menü die gewünschten Einstellungen ändern.
          5149b5bd-b4cf-4966-9538-d5a70afd1baa-grafik.png

          c. Unter dem Reinigungsmenü „Selected“ auswählen, um die gewählten Räume zu starten.

          d73b76f1-7c49-4b52-b933-7d764fe19c02-grafik.png


          3. Über natürliche Sprache

          Du kannst auch Sprachbefehle über den Datenpunkt
          dreamehome.0.xxxxx.control.NaturalLanguageCommand
          verwenden.
          8a1c57f7-5446-4f45-a660-f5866145982b-grafik.png

          Beispiel:

          Wohnzimmer stark saugen und Küche feucht wischen
          
          L Offline
          L Offline
          ltsalvatore
          schrieb am zuletzt editiert von
          #84

          @wawyo sagte in Test DreameHome: 3D-Visualisierung und Alexa-Steuerung:

          @ltsalvatore
          Um eine gezielte Raumreinigung zu starten, hast du aktuell drei Möglichkeiten:


          1. Über den Map-Ordner

          a. Gehe in dreamehome.0.xxxxx.map.0.<Raumname> und passe dort die gewünschten Reinigungseinstellungen (z. B. Saugleistung, Wischintensität, Durchgänge) an.
          1c091d4f-c279-4ebb-9524-36a754364c53-grafik.png
          b. Setze anschließend dreamehome.0.xxxxx.map.0.<Raumname>.Cleaning auf true.
          c. Wiederhole das für alle Räume, die du reinigen möchtest.
          d. Starte die Reinigung, indem du dreamehome.0.xxxxx.map.StartCleaningByRoomConfig auf true setzt.
          5f2450b6-83fc-48e7-bc92-378c85020621-grafik.png


          2. Über die VIS-Oberfläche

          a. Räume direkt in der VIS-Karte auswählen (durch Anklicken).
          b. Im Menü die gewünschten Einstellungen ändern.
          5149b5bd-b4cf-4966-9538-d5a70afd1baa-grafik.png

          c. Unter dem Reinigungsmenü „Selected“ auswählen, um die gewählten Räume zu starten.

          d73b76f1-7c49-4b52-b933-7d764fe19c02-grafik.png


          3. Über natürliche Sprache

          Du kannst auch Sprachbefehle über den Datenpunkt
          dreamehome.0.xxxxx.control.NaturalLanguageCommand
          verwenden.
          8a1c57f7-5446-4f45-a660-f5866145982b-grafik.png

          Beispiel:

          Wohnzimmer stark saugen und Küche feucht wischen
          

          Danke, dass du dir die Zeit genommen hast, mir das etwas genauer zu erklären. Ich denke, damit kann ich mein Vorhaben nun umsetzen.
          Nur der Vollständigkeit halber:
          Wenn ich z. B. Küche und Wohnzimmer reinigen möchte, setze ich für beide zuerst den Datenpunkt cleaning auf true und starte anschließend mit StartCleaningByRoomConfig die Reinigung der beiden Räume? So könnte ich das Ganze in einem Script hinterlegen und mit einem extra erstellten Objekt über einen physischen Schalter verknüpfen!?

          Den NaturalLanguageCommand finde ich auch ganz interessant. Spricht dieser Datenpunkt quasi den von Dreame integrierten Sprachassistenten an? Ich frage mich gerade, wie ich das nutzen kann, um über Alexa die Befehle auszuführen. Braucht man dafür einen extra Alexa-Skill und ein Startwort, so wie bei Dreame mit „OK Dreame“?

          wawyoW 1 Antwort Letzte Antwort
          0
          • L ltsalvatore

            @wawyo sagte in Test DreameHome: 3D-Visualisierung und Alexa-Steuerung:

            @ltsalvatore
            Um eine gezielte Raumreinigung zu starten, hast du aktuell drei Möglichkeiten:


            1. Über den Map-Ordner

            a. Gehe in dreamehome.0.xxxxx.map.0.<Raumname> und passe dort die gewünschten Reinigungseinstellungen (z. B. Saugleistung, Wischintensität, Durchgänge) an.
            1c091d4f-c279-4ebb-9524-36a754364c53-grafik.png
            b. Setze anschließend dreamehome.0.xxxxx.map.0.<Raumname>.Cleaning auf true.
            c. Wiederhole das für alle Räume, die du reinigen möchtest.
            d. Starte die Reinigung, indem du dreamehome.0.xxxxx.map.StartCleaningByRoomConfig auf true setzt.
            5f2450b6-83fc-48e7-bc92-378c85020621-grafik.png


            2. Über die VIS-Oberfläche

            a. Räume direkt in der VIS-Karte auswählen (durch Anklicken).
            b. Im Menü die gewünschten Einstellungen ändern.
            5149b5bd-b4cf-4966-9538-d5a70afd1baa-grafik.png

            c. Unter dem Reinigungsmenü „Selected“ auswählen, um die gewählten Räume zu starten.

            d73b76f1-7c49-4b52-b933-7d764fe19c02-grafik.png


            3. Über natürliche Sprache

            Du kannst auch Sprachbefehle über den Datenpunkt
            dreamehome.0.xxxxx.control.NaturalLanguageCommand
            verwenden.
            8a1c57f7-5446-4f45-a660-f5866145982b-grafik.png

            Beispiel:

            Wohnzimmer stark saugen und Küche feucht wischen
            

            Danke, dass du dir die Zeit genommen hast, mir das etwas genauer zu erklären. Ich denke, damit kann ich mein Vorhaben nun umsetzen.
            Nur der Vollständigkeit halber:
            Wenn ich z. B. Küche und Wohnzimmer reinigen möchte, setze ich für beide zuerst den Datenpunkt cleaning auf true und starte anschließend mit StartCleaningByRoomConfig die Reinigung der beiden Räume? So könnte ich das Ganze in einem Script hinterlegen und mit einem extra erstellten Objekt über einen physischen Schalter verknüpfen!?

            Den NaturalLanguageCommand finde ich auch ganz interessant. Spricht dieser Datenpunkt quasi den von Dreame integrierten Sprachassistenten an? Ich frage mich gerade, wie ich das nutzen kann, um über Alexa die Befehle auszuführen. Braucht man dafür einen extra Alexa-Skill und ein Startwort, so wie bei Dreame mit „OK Dreame“?

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            wawyo
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            schrieb am zuletzt editiert von wawyo
            #85

            @ltsalvatore

            Ja, genau so ist es 👍
            Wenn du z. B. Küche und Wohnzimmer reinigen möchtest, setzt du für beide zuerst den Datenpunkt
            ...map.0.<Raumname>.Cleaning = true
            und startest anschließend mit
            ...map.StartCleaningByRoomConfig = true
            die Reinigung der beiden Räume.

            Zu den Sprachbefehlen:
            Das Ganze läuft bei mir über meinen eigenen Code, der auf alle von mir gepflegten Synonyme reagiert.
            Ich habe dazu eine ausführliche Anleitung geschrieben:
            👉 Anleitung: Sprachbefehle für deinen Dreame Robot Sauger

            Wichtig ist, dass du den Alexa-Adapter installiert hast.
            Frag einfach mal „Alexa, Roboter Hilfe“ – ich habe den Adapter mit möglichst vielen Infos gefüttert, damit er eigenständig viele Fragen beantworten kann.

            Danach kannst du einfach loslegen mit deinen Befehlen im NaturalLanguageCommand-Objekt oder noch einfacher direkt über Alexa.

            1 Antwort Letzte Antwort
            0
            • M Offline
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              MrHenker27
              schrieb am zuletzt editiert von MrHenker27
              #86

              moin moin,

              was ich bei dem anderem Dreame Adapter noch gesehen habe:

              unter "status" sind noch folgende Werte abrufbar:
              total-clean-times
              total-clean-time
              total-clean-area

              first-clean-time gibt es auch noch, der muss aber nicht wirklich sein. Ggf. kannst du die Werte ja einbauen. Leider zeigt bei mir CurrentRoomCleaningName und CurrentRoomCleaningNumber nichts an. Liegt wohl bei mir an der nicht lesbaren Karte.

              Die Raumreiniegung starte ich über StartCustom

               [                 {                     "piid": 1,                     "value": 18                 },                 {                     "piid": 10,                     "value": "{\"selects\":[[XXX,1,1,2,1]]}"                 }             ]
              

              wobei XXX dann die Raum ID ist. Wiederholungen, Saugleistung und Saugen oder wischen lässt sich beim D10 Plus GEN2 nicht übertragen. Da nimmt er die Werte, welche in der APP als "standart" hinterlegt sind.

              1 Antwort Letzte Antwort
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              • wawyoW Offline
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                wawyo
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                schrieb am zuletzt editiert von wawyo
                #87

                Update 1.1.0 (07.12.2025)

                • Systemanforderungs-Update: Die Mindestversion von Node.js ist jetzt 20.x.

                • Dreame Matrix10 Ultra: Teppichbefehle werden jetzt vollständig unterstützt.

                • Polygon-Teppich-Erkennung: Es können jetzt Teppiche in Polygonform erkannt und verarbeitet werden.

                • Fehlerbehebungen: Ein Problem wurde behoben, bei dem der Roboter nicht auf Befehle reagierte, die über die HTML/Vis-Oberfläche gesendet wurden.

                • Hilfe-Menü-Update: Das Sprach-/Chat-Hilfe-Menü (Alexa/Telegram) wurde um "Esstisch"-Reinigungsoptionen erweitert.

                • Neue Esstisch-Funktion: Automatische Erkennung und Reinigung auf Befehl. Für die Esstisch-Reinigung verwende diese Befehle:


                🇩🇪 Deutsche Befehle:

                • "Alexa, reinige den Esstisch im {ROOM}"
                • "Alexa, sauge unter dem Küchentisch" (nur Saugen)
                • "Alexa, wische rund um den Esstisch" (nur Wischen)
                • "Alexa, reinige den Esstisch gründlich" (Saugen & Wischen)

                • Erlaubte Synonyme für "Esstisch":
                  • "Esstisch", "Esszimmertisch", "Küchentisch", "Tischt", "Speisetisch"

                • Erlaubte Synonyme für "Reinigung" und "Reinigungsaktionen":
                  • "reinigen", "säubern", "saugen", "wischen", "putzen", "sauber machen"

                • Erlaubte Synonyme für spezifische Reinigungsarten:
                  • Für Saugen: "saugen", "staubsaugen", "trocken", "trocken reinigen", "aufsaugen"
                  • Für Wischen: "wischen", "nass", "nass reinigen", "abwischen", "feucht"
                  • Für Schnellreinigung: "schnell", "kurz", "leicht", "flüchtig"
                  • Für Standardreinigung: "standard", "normal", "regulär"
                  • Für Gründliche Reinigung: "gründlich", "tief", "intensiv", "vollständig"
                1 Antwort Letzte Antwort
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                  schrieb am zuletzt editiert von wawyo
                  #88

                  Update – Intelligentes Ressourcenmanagement & KI-Lernen

                  Update-Übersicht
                  Mit dem kommenden Update erweitere ich den Dreamehome Adapter um ein umfassendes, intelligentes Ressourcenmanagement-System. Das System implementiert KI-gestütztes Lernen für Wasser- und Reinigungsmittelverbrauch, vollständiges Wischpad-Tracking und persönliche Gewohnheitsanalyse.

                  Kernfunktionen

                  1. KI-optimiertes Wasser-Tracking

                  • Adaptive Verbrauchsanalyse: Lernt raumspezifischen Wasserverbrauch (Küche vs. Bad vs. Wohnzimmer)
                  • Prädiktive Füllstandsberechnung: Exakte Vorhersage verbleibender Reinigungszyklen
                  • Modellspezifische Optimierung: Automatische Anpassung an Tankkapazitäten (2L-5L)
                  • Intelligente Nachfüllerkennung: Erkennt Tankentnahme und berechnet Nachfüllmengen

                  2. Präzises Reinigungsmittel-Management

                  • Exaktes Dosierungstracking: 5ml/10ml/12ml/15ml je nach Wischstufe
                  • Tankkapazitätserkennung: 290ml (L10s Serie) oder 520ml (Matrix/L20/X-Serie)
                  • Zyklusberechnung: 29 bzw. 52 Reinigungszyklen pro Tankfüllung
                  • SmartAutoWash-Integration: Automatische Anpassung basierend auf Verschmutzungsgrad

                  3. Vollständiges Wischpad-Tracking

                  • Matrix/X-Serie: Separate Tracking für Pad-Typen A/B/C mit je 300h Lebensdauer
                  • Alle Modelle: Komplettes 300h-Lebensdauer-Monitoring
                  • Echtzeit-Status: Prozentuale und zeitbasierte Anzeige
                  • Proaktive Warnungen: Benachrichtigungen bei niedrigen Restlebensdauern

                  4. Persönliches KI-Lernsystem

                  • Zeitliche Musteranalyse: Lernt bevorzugte Reinigungszeiten
                  • Modus-Statistiken: Trackt Nutzungshäufigkeit aller Reinigungsmodi
                  • Raumspezifische Profile: Individuelle Optimierung pro Raum
                  • Gewohnheitserkennung: Identifiziert persönliche Reinigungsroutinen

                  Praktische Vorteile im Alltag

                  1. Intelligente Auto-Vervollständigung

                  Ihr sagt: "Alexa, Wohnzimmer reinigen"
                  System ergänzt automatisch: "Standard saugen + Medium wischen (2x)"
                   Spart Zeit bei häufigen Befehlen!
                  

                  2. Natürlichere Sprachbefehle

                  Funktioniert jetzt:
                  • "Küche intensiv putzen"
                  • "Bad zweimal gründlich"
                  • "Schlafzimmer leise sauber machen"
                  • "Flur schnell saugen"
                  

                  3. Personalisierte Empfehlungen

                  Frage: "Alexa, wie soll ich das Gästezimmer reinigen"
                  Antwort: "Empfehlung: Standard saugen, Niedrig wischen (basierend auf 3 vorherigen Reinigungen, 75% Sicherheit)"
                  

                  Neue Sprachbefehle im Detail

                  Lernsystem abfragen und steuern:

                  • "Was hast du gelernt" – Zeigt gesammelte Lernerkenntnisse
                  • "Zeige Lernstatistiken" – Detaillierte Auswertung des Lernfortschritts
                  • "Wie oft wurde [Raum] gereinigt" – Raumspezifische Reinigungshistorie
                  • "Empfehlung für [Raum]" – Persönliche Reinigungsempfehlung
                  • "Lösche Lernhistorie" – Setzt die Lernhistorie zurück
                  • "Zurücksetzen Lernsystem" – Setzt das gesamte Lernsystem zurück
                  • "Ignoriere letzte Reinigung" – Letzte Reinigung wird nicht gelernt
                  • "Welche Räume gelernt" – Zeigt alle erlernten Räume an
                  • "Vertrauenswürdigkeit" – Zeigt Genauigkeit der KI-Vorhersagen
                  • "Optimale Einstellungen" – Empfiehlt beste Reinigungsparameter
                  • "Welcher Raum ist [Reinigungsart]" – Raumerkennung basierend auf Einstellungen
                  • "Wie erkennst du Räume" – Erklärung der Raumdetektionslogik
                  

                  Wiederholungssteuerung:

                  • "Wohnzimmer zweimal reinigen"
                  • "Küche dreimal gründlich"
                  • "Flur mehrmals saugen"
                  • "Wie viele Wiederholungen für das Schlafzimmer"
                  

                  Ressourcenabfrage:

                  • "Roboter, Wasserstand anzeigen"
                  • "Roboter, Reinigungsmittel-Status"
                  • "Roboter, Wischpad-Status"
                  

                  Das System wird mit der Zeit besser

                  Datenqualitäts-Stufen:

                   Neu (0-2 Reinigungen): Basisempfehlungen
                   Gut (3-5 Reinigungen): Erkennbare Muster
                   Sehr gut (5+ Reinigungen): Persönliche Optimierung
                  

                  Für alle Modelle optimiert: Matrix/X-Serie / L20/L30 Serie:


                  Zusammenfassung
                  Ich verwandele euren Dreame-Roboter mit dem nächsten Update von einem einfachen, sprachgesteuerten Gerät in einen intelligenten, lernenden Reinigungsassistenten, der:

                  Versteht deine Gewohnheiten (Wann, wie oft, welcher Modus)
                  Lernt persönliche Vorlieben (Zeiten, Stufen, Wiederholungen)
                  Spart Zeit durch intelligente Auto-Vervollständigung
                  Wird immer besser je mehr du ihn nutzt
                  Ermöglicht natürliche Kommunikation

                  Ich habe dafür ein vollständiges Ressourcenmanagement-System entwickelt, das deinen Roboter zu einem kompletten Smart-Home-Assistenten macht.


                  Häufige Fragen

                  Q: Muss ich etwas aktivieren?
                  A: Nein, das System startet automatisch mit der ersten Reinigung.

                  Q: Werden meine Daten gespeichert?
                  A: Nur lokal im ioBroker, keine Cloud-Übertragung.

                  Q: Kann ich das Lernsystem zurücksetzen?
                  A: Ja, mit "Lösche Lernhistorie" oder "Zurücksetzen Lernsystem".

                  Q: Werden Pad-Typen erkannt?
                  A: Ja! Matrix: A/B/C separat, andere: Standard-Tracking.

                  Q: Lernt das System wirklich meine Zeiten?
                  A: Ja! Es merkt sich, wann du typischerweise putzt, und passt Vorschläge an.


                  Dreamehome1.2.0.gif

                  Ich plane die vollständige Veröffentlichung für Q1 2026.!

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                  • mcm1957M Online
                    mcm1957M Online
                    mcm1957
                    schrieb am zuletzt editiert von mcm1957
                    #89

                    Adapter sollte als DEPRECATED betrachtet werden

                    Der Adapter wurde im November 2025 einem Review unterzogen. Die dabei angemerkten Issues wurden bis heute nicht als behoiben gemeldet und der Dev hat seit längerer Zeit auch auf explizite Nachfragen NICHT mehr reagiert. Es ist daher davon auszugehen, dass er den Adapetr nicht finalisiseren will / wird.

                    @wawyo
                    Falls dich die mehrfachen Nachrichten auf Github nicht erreicht haben hier nochmal der Link zum PR:
                    https://github.com/ioBroker/ioBroker.repositories/pull/5182

                    Sollte auf Github keinerlei Reaktion bis spätesten 15.2.2026 erfolgen, wird der PR zuer Aufnahme in die Repositories geschlossen.


                    Generell gilt auch hier:
                    Von direkten Installation von GitHub - insbesondere auf produktiven Systemen - wird explizit abgeraten.

                    GitHub Versionen können sich jederzeit (auch kurzfristig) ändern und durchaus auch in sich inkonsistent und fehlerhaft sein. Versionsangaben von GitHub Installationen sind Schall und Rauch da die Versionsnummer zumindest bei Verwendung der standardmäßigen Umgebung erst im Zuge der Releaseerstellung geändert wird.

                    Auf explizite Aufforderung durch den Entwickler kann eine GitHub Installation zur Fehlereingrenzung oder zum Test neuer Funktionalität - unter Inkaufnahme des erhöhten Risikos - natürlich erfolgen.

                    Adapter die nur via GitHub oder npm (also NICHT aus einem der beiden Repositories) installierbar sind sind mit erhöhter Vorsicht zu betrachten. Hier sollte der Entwickler drum ersucht werden eine Aufnahme in die Repositories zu veranlassen indem z.B. ein Issue im Adapterrepository erstellt wird.

                    EDIT:

                    Lt. Kommentar hier: https://github.com/spayrosam/ioBroker.dreamehome/issues/31#issuecomment-3797152660 arbetet spayrosam sehr wohl am Adapter und plant eine repositorygeeignete Version bis Ende März 2026 fertigzustellen.

                    DANKE an ihn für seine Arbeit und Zeitspenden.

                    Entwicklung u Betreuung: envertech-pv, hoymiles-ms, ns-client, pid, snmp Adapter;
                    Support Repositoryverwaltung.

                    Wer Danke sagen will, kann nen Kaffee spendieren: https://paypal.me/mcm1957atiobroker

                    LESEN - gute Forenbeitrage

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