In diesem Beitrag fasse ich ausschließlich das zusammen, was ich im Video gesagt habe — keine Ergänzungen, keine externen Fakten. Wenn du das Gerät selbst getestet hast oder ich etwas übersehen habe, schreibe es gern in die Kommentare, dann ergänze ich den Beitrag.
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Kurz zusammengefasst
Der Aqara FP300 ist ein batteriebetriebener Präsenz-/Bewegungsmelder mit mehreren interessanten Sensoren und einem Millimeter-Wave-Radar. Wichtig: Viele erweiterte Funktionen stehen nur im Zigbee-Modus zur Verfügung — nicht im Matter-Modus. Im Video zeige ich, wie ich das Gerät per Aqara App ins Pairing bringe, die Firmware wechsle und anschließend mit Zigbee2MQTT nutze, um die vollen Optionen freizuschalten.
Funktionen des Geräts
- Bewegungs- und Präsenzerkennung (PIR + mmWave)
- Zusätzliche Messwerte: Licht, Temperatur, Feuchtigkeit
- AI Power Detection: Anlern-Funktion, um Störeinflüsse (z. B. Lüftungsanlage) zu ignorieren
- Batteriebetrieben (Batteriewechsel über kleine Sicherungseinheit)
- Zwei Varianten:
- Zigbee-Variante (~3 Jahre Batterielaufzeit)
- Thread/Matter-Variante (~2 Jahre Batterielaufzeit)
Warum Zigbee statt Matter?
Matter liefert nur Basis-Funktionen. Zigbee bietet deutlich mehr Einstellungsmöglichkeiten und mehr Entitäten/Infos. Deshalb habe ich das Gerät in den Zigbee-Modus gebracht und dann über Zigbee2MQTT eingebunden.
So bringst du den FP300 in den Zigbee-Modus
- Gerät in den Pairing-Modus versetzen: Taste lange drücken bis es blinkt oder Kabel ziehen bei der ersten Installation
- In der Aqara App Gerät hinzufügen (Bluetooth/ESP32)
- Auf Zigbee umstellen – Firmware lädt automatisch und Gerät startet neu
- Installation abbrechen und stattdessen in Zigbee2MQTT anlernen
Wichtige Konfigurationsmöglichkeiten
Präsenz vs Bewegung
- PIR (Bewegung) reagiert schnell, mmWave (Präsenz) langsamer
- Empfehlung: beide aktivieren – PIR weckt das Gerät auf, mmWave erfasst stabile Präsenz
Zeit-/Timeout-Einstellungen
- Ab wann wieder „abwesend“ angezeigt wird – im Video z. B. 10 Sekunden
Mess- und Meldefrequenzen (Temperatur, Feuchte, Helligkeit)
- Messintervall: alle 10 Minuten bis jede Stunde
- Übertragung: alle 3600 Sekunden oder sofort bei Änderung
- Schwellwerte definierbar:
- Temperatur ≥ 1 °
- Feuchtigkeit ≥ 15 %
- Helligkeit ≥ 15 %
- Reporting-Modus: entweder / oder / und kombinierbar
Energiesparen / Deaktivieren von Sensoren
- Temperatur, Feuchte, Helligkeit deaktivieren oder seltener messen lassen
- Weniger Messungen = längere Batterielaufzeit
Detection Rate & Detection Range Composite (Zonenmanagement)
- Detection Rate: numerischer Wert zur Reichweite
- Detection Range Composite: Zone definieren (z. B. nur 1–4 m im 120° Feld)
- Track Distance: testen, ob die Zone korrekt erkannt wird
- Target Distance: geschätzte Distanz der Erkennung anzeigen (z. B. 25 cm)
AI Learning / Störquellen
- AI Power Detection: Störquellen ignorieren, z. B. Lüftung
- Hilfreich bei falsch-positiven Erkennungen
Praxistipps
- Beide Sensorarten aktivieren (PIR + mmWave)
- Feinjustierung der Detection-Range (nur gewünschte Zone überwachen)
- Track Distance zur Kalibrierung der Zone nutzen
- Sensoren deaktivieren / Intervall erhöhen für längere Batterielaufzeit
Verfügbarkeit & Preis
- Zum Zeitpunkt der Videoaufnahme: nicht auf Amazon verfügbar
- Zielpreis: ca. 45–50 €
- Alternativen: FP2 oder andere Geräte, je nach Batteriebedarf oder Feature-Wunsch
Mein Fazit
- Batteriebetrieb + Präsenzerkennung / Zonenmanagement = klare Empfehlung
- Zigbee2MQTT bringt volle Funktionalität
- Optik und Montage (Schrauben oder magnetisch) praktisch
- AI-Learning & Zonensteuerung = echte Stärke des Geräts
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