Desmontaje Aqara FP300: Análisis

Desmontaje Aqara FP300: Análisis Profundo del Sensor de Presencia Híbrido

El Aqara FP300 se presenta como la más reciente incorporación a la línea de sensores de presencia humana de la compañía. Tras los exitosos FP1 (un radar mmWave de 60GHz con detección por zonas) y el aclamado FP2 (un radar de seguimiento multiobjetivo de 60GHz), el FP300 parece diseñado para abordar las limitaciones de sus predecesores y elevar la experiencia del usuario.

Tecnología Híbrida: La Clave de la Precisión del FP300

A diferencia de los modelos FP1E y FP2, el FP300 adopta un enfoque innovador al combinar un radar de onda milimétrica (mmWave) con un sensor infrarrojo pasivo (PIR). Esta fusión tecnológica permite detectar movimientos sutiles, como la respiración, mientras que el componente PIR actúa como un disparador de movimiento rápido y eficiente.

Esta arquitectura dual no solo mejora la precisión, sino que también añade versatilidad. El sensor está equipado adicionalmente con sensores de temperatura, humedad e iluminancia, lo que le confiere la etiqueta de “multisensor”.

Alimentación y Durabilidad: Tres Años de Autonomía

Uno de los aspectos más notables del FP300 es su funcionamiento a través de dos baterías reemplazables CR2450. Aqara afirma que estas baterías pueden ofrecer una impresionante autonomía de hasta 3 años, un logro significativo para un dispositivo con tanta funcionalidad y capacidades de detección.

El sensor es altamente configurable, ofreciendo numerosas opciones para mitigar interferencias y falsos disparos directamente a través de Zigbee2MQTT, una plataforma muy valorada por los entusiastas de la domótica.

Experiencia de Uso y Conectividad

Este análisis se centra en mi experiencia personal con el Aqara FP300 Presence Multi-Sensor. Siguiendo la tendencia de lanzamientos recientes de Aqara, el FP300 es un sensor de doble protocolo, compatible tanto con Thread como con Zigbee. Está disponible para su adquisición en Amazon y a través de diversos distribuidores autorizados de Aqara.

Aqara FP300 vs FP2 vs FP1E: Una Comparativa Detallada

El FP300 es el tercer sensor de presencia humana lanzado por Aqara. Si bien supera a sus predecesores en muchos aspectos, también presenta concesiones en otros. Se ha elaborado una tabla comparativa detallada entre el FP300, FP2 y FP1E para ilustrar estas diferencias.

Contenido del Paquete y Desmontaje del Aqara FP300

La caja del Aqara FP300 Presence Multi-Sensor es compacta y elegante, e incluye el dispositivo, un manual de usuario, una placa de montaje metálica y un kit de tornillos. Las baterías y el soporte giratorio vienen preinstalados; solo es necesario retirar una cinta plástica para activar el dispositivo.

La primera impresión es de una construcción excepcionalmente robusta. Su peso y diseño compacto transmiten una sensación premium, muy alejada de la fragilidad de dispositivos de menor calidad. El soporte giratorio integrado es firme, asegurando que una vez posicionado, el sensor mantenga su alineación sin derivar.

Acceso a las Baterías y Diseño Interno

Un pequeño mecanismo de bloqueo en la parte inferior desbloquea el compartimento de las baterías. Al levantar y deslizar este mecanismo, se accede al soporte para las dos baterías CR2450. El diseño interior está dominado por estas baterías, que Aqara asegura que proporcionarán hasta tres años de funcionamiento.

Las dimensiones del dispositivo son 42 × 42 × 50 mm, notablemente compacto para un multisensor que alberga tantas tecnologías. La carcasa de plástico es difícil de abrir, requiriendo una fuerza considerable y provocando la rotura de algunos clips. Esto sugiere que el FP300 no está diseñado para ser abierto por el usuario final.

Componentes Internos: PCBs Duales y Antena Externa

El interior del FP300 revela dos PCBs de color negro, una característica habitual en los dispositivos de Aqara. La fabricación es profesional, con componentes claramente etiquetados y organizados. El sensor PIR se ubica en el centro, adyacente al radar mmWave de 60GHz.

Para optimizar el rendimiento de la radio, Aqara ha incorporado una antena externa conectada a través de un cable fino. Las dos PCBs se comunican mediante un conector de 16 pines.

El Corazón del Sensor: Radar mmWave y SoC de Conexión

El FP300 utiliza un radar mmWave de 60GHz, similar al FP2 y FP1, pero con un nuevo sensor: el Possumic RS6130. Este chip integra conectividad inalámbrica multiprotocolo (BLE 5.3, 802.15.4, Thread y Matter) y cuenta con tecnología de ultra baja potencia EFSENS™, que permite un funcionamiento prolongado con baterías tipo botón.

Aunque el RS6130 incluye radio para Thread/Zigbee, el FP300 no la utiliza para su conectividad principal. En su lugar, emplea el SoC Silicon Labs EFR32MG24, un chip avanzado para protocolos de bajo consumo en la banda de 2.4GHz, común en coordinadores modernos como el Home Assistant Connect ZBT-2 y el Sonoff Dongle Plus/Max.

Configuración en Home Assistant

Como es habitual en los dispositivos Aqara recientes, el FP300 soporta tanto Matter-over-Thread como Zigbee. Por defecto, viene configurado en modo Thread, permitiendo una integración directa con controladores Matter y routers de borde Thread.

Actualizaciones de Firmware y Cambio de Protocolo

Es posible integrar el sensor en Home Assistant a través de Thread sin necesidad de la aplicación Aqara. Lo más destacable es que no se requiere un Hub Aqara para actualizar el firmware o cambiar entre Thread y Zigbee. La comunicación Bluetooth con el teléfono permite estas actualizaciones y cambios sin necesidad de emparejamiento previo.

El proceso de cambio de firmware se realiza a través de la aplicación Aqara. Si se opta por el cambio a Thread, la aplicación puede advertir sobre la ausencia de un controlador Matter, pero el cambio puede completarse igualmente volviendo a Zigbee y flasheando el firmware Zigbee más reciente, incluso sin un hub.

Una vez confirmada la actualización en la aplicación, el dispositivo puede ser añadido a Zigbee2MQTT en Home Assistant mientras muestra un indicador LED púrpura/azul.

Integración Matter-over-Thread: Funcionalidad Limitada

Se desaconseja el uso del FP300 a través de Thread. Este protocolo, al ser utilizado con Matter, limita significativamente la funcionalidad del dispositivo. En Home Assistant, mediante Thread, solo se obtienen sensores básicos de humedad, temperatura, iluminancia y ocupación. Las opciones de configuración se restringen al tiempo de retención de presencia y la sensibilidad, con funcionalidades diagnósticas como el porcentaje de batería y el voltaje.

Comparado con el modo Zigbee en Zigbee2MQTT, la funcionalidad disponible a través de Matter es considerablemente inferior.

Integración ZHA: Un Camino con Obstáculos

Tras cambiar el firmware a Zigbee, la primera integración probada fue con ZHA (Zigbee Home Automation). Se esperaba que ZHA manejara un multisensor con endpoints personalizados. Sin embargo, la experiencia fue incluso más limitada que con Matter sobre Thread. ZHA expone sensores de humedad, temperatura e iluminancia, pero carece de un sensor de ocupación o relacionado con el movimiento/presencia.

Actualmente, no existe un “quirk” (pequeño fragmento de código personalizado) para ZHA que habilite todas las funcionalidades. Se requiere el desarrollo e implementación manual de uno. Se puede encontrar un quirk de ZHA funcional para el Aqara FP300.

Integración Zigbee2MQTT: El Máximo Potencial

Zigbee2MQTT (Z2M) destaca por su comunidad activa, que a menudo añade soporte para dispositivos de alta demanda incluso antes de su lanzamiento oficial. Algunas marcas, como ThirdReality, desarrollan sus propios convertidores para asegurar la compatibilidad inmediata de sus productos con Z2M.

El Aqara FP300 es identificado en Z2M como modelo PS-S04D y con el identificador Zigbee lumi.sensor_occupy.agl8 por el fabricante Aqara. La versión de firmware más reciente (5841) data del 05/01/2026, y se anticipan futuras actualizaciones.

Máxima Configuración y Control con Zigbee2MQTT

La integración del Aqara FP300 en Zigbee2MQTT es completa. Se pueden ajustar hasta los detalles más pequeños, como la frecuencia de muestreo de temperatura y humedad. La gran cantidad de entidades y parámetros de configuración puede resultar abrumadora inicialmente.

Sensores y Estados Disponibles en Z2M

• presence: El sensor binario principal para automatizaciones. Combina la información del radar mmWave y PIR. Solo se marca como “Clear” (libre) cuando ambos sensores confirman la ausencia de movimiento. Comportamiento configurable mediante `presence_detection_options`.
• pir_detection: Indica el estado bruto del sensor PIR. Útil para ver si el PIR se activa independientemente del sensor mmWave.
• illuminance: Nivel de luz actual en lux (lx). Ideal para automatizaciones de iluminación.
• humidity: Humedad relativa de la habitación en porcentaje (%).
• temperature: Temperatura ambiente en grados Celsius (°C).
• target_distance: Distancia en tiempo real al objeto o persona detectada más cercana (en metros).
• power_outage_count: Contador de interrupciones de energía desde el último emparejamiento.
• battery: Porcentaje de batería restante (%).
• voltage: Voltaje de la batería en milivoltios (mV).

Configuración de Detección Avanzada

• presence_detection_options: Define qué tecnologías de detección están activas (mmWave, PIR o Ambas). La opción “Ambas” habilita la lógica híbrida para el sensor de presencia.
• motion_sensitivity: Sensibilidad global de detección de movimiento (Baja, Media, Alta). Mayor sensibilidad puede captar movimientos más finos pero aumenta el riesgo de falsos positivos.
• detection_range: Distancia máxima de monitorización. Cualquier movimiento más allá de este rango es ignorado.
• detection_range_composite: Herramienta avanzada para exclusión de zonas. Divide el rango de detección en 24 zonas discretas (incrementos de 0.25m). Permite desactivar zonas específicas para enmascarar áreas con interferencias (ej. un ventilador a 2.0m).
• ai_interference_source_selfidentification: Cuando se activa, el sensor utiliza IA para identificar y descartar fuentes de movimiento repetitivas no humanas (ventiladores, aires acondicionados, robots aspiradores).
• ai_sensitivity_adaptive: Algoritmo que ajusta dinámicamente la sensibilidad según el entorno para reducir falsas alarmas sin intervención manual.
• absence_delay_timer: Período de “enfriamiento” (10-300 segundos). Tras cesar el movimiento, el sensor espera este tiempo antes de cambiar el estado de presencia a “Clear”.
• pir_detection_interval: Frecuencia de escaneo del sensor PIR (2-300 segundos). Un valor menor mejora la detección pero consume más batería.
• track_target_distance: Activa el seguimiento de un objetivo específico a la distancia actual.
• spatial_learning: Dispara el proceso de “Aprendizaje Espacial” de la IA, ayudando al sensor a reconocer el entorno estático de la habitación.

Configuración de Informes y Muestreo

• temp_and_humidity_sampling / light_sampling: Controla la frecuencia de activación del dispositivo para verificar los sensores (Apagado, Bajo, Medio, Alto, o Personalizado). “Personalizado” permite definir el período y umbrales exactos.
• temp_and_humidity_sampling_period / light_sampling_period: Se utiliza cuando el modo de muestreo es “Personalizado”. Define el tiempo exacto (en segundos) entre comprobaciones.
• temp_reporting_interval / humidity_reporting_interval / light_reporting_interval: Controla la frecuencia con la que el dispositivo envía datos a Home Assistant.
• temp_reporting_threshold / humidity_reporting_threshold / light_reporting_threshold: Valor de bypass. Si el sensor detecta un cambio mayor a este valor, enviará los nuevos datos inmediatamente, ignorando el intervalo de reporte.
• temp_reporting_mode / humidity_report_mode / light_report_mode: Determina la lógica de reporte: intervalos de tiempo estrictos, umbrales de cambio o una combinación.

Gestión y Calibración del Dispositivo

• led_disabled_night: Desactiva automáticamente el LED de estado del dispositivo durante la noche para evitar contaminación lumínica.
• schedule_start_time / schedule_end_time: Define el inicio y fin (HH:MM) de la función `led_disabled_night`.
• restart_device: Reinicia el sensor de forma remota.
• identify: Hace que el LED del sensor parpadee, facilitando la identificación de dispositivos.
• identify_timeout: Duración del parpadeo durante la identificación (1-30 segundos).
• illuminance_calibration / humidity_calibration / temperature_calibration: Permite compensar manualmente las lecturas si difieren de un dispositivo de referencia.
• humidity_precision / temperature_precision: Ajusta el número de decimales reportados (0-3). Reducir esto puede minimizar el ruido en la base de datos de Home Assistant.

Instalación, Configuración y Pruebas del Aqara FP300

La configuración de radares mmWave y la eliminación de falsos disparos es un proceso único para cada hogar o espacio. El FP300, como multisensor 5 en 1, requiere ajustes en sus sensores ambientales según las necesidades del usuario.

Configuración de los Sensores Ambientales

Para optimizar la duración de la batería, se configuraron los sensores de temperatura, humedad e iluminación para que solo se actualicen cuando haya un cambio significativo. En Zigbee2MQTT, esto se traduce en:

• Establecer el modo de muestreo de temperatura, humedad y luz en “Personalizado”.
• Definir el período de muestreo de temperatura, humedad y luz en 600 segundos (10 minutos).
• Configurar el modo de reporte de temperatura, humedad y luz en “Umbral”.
• Establecer el umbral de reporte de temperatura, humedad y luz en 1°C, 10% y 40% respectivamente.

Con esta configuración, las actualizaciones basadas en tiempo se ignoran y solo los cambios significativos se transmiten. La medición se realiza cada 10 minutos, enviando una actualización a Zigbee2MQTT. Ajustar estos parámetros puede afectar la duración de la batería.

Configuración de los Sensores de Ocupación

El Aqara FP300 tiene un rango de detección máximo de 6 metros con un ángulo horizontal de 120°. El radar de 60GHz es muy sensible y puede generar falsos disparos si no se ajusta adecuadamente. Aqara proporciona herramientas como las funciones de “Aprendizaje Espacial” y “Autoidentificación de Fuentes de Interferencia por IA” para mitigar estos problemas.

El “Aprendizaje Espacial” es un proceso de calibración manual donde la IA mapea el entorno estático de la habitación. Es crucial para eliminar detecciones fantasma causadas por muebles o paredes. Se recomienda activar esta función y dejarla ejecutándose durante unos minutos.

La “Autoidentificación de Fuentes de Interferencia por IA” utiliza el radar mmWave para identificar y descartar objetivos en movimiento no humanos. Requiere un funcionamiento continuo para ser efectivo y eliminar fuentes de interferencia.

La “Sensibilidad Adaptativa de IA” ajusta dinámicamente la sensibilidad según el nivel de ruido de la habitación. Sin embargo, se experimentaron falsos negativos con esta opción activada, por lo que se prefiere la configuración manual de sensibilidad y rango para obtener mejores resultados. Es recomendable probarla exhaustivamente antes de dejarla habilitada.

A diferencia del FP2, que ofrece un mapa visual, el FP300 en Z2M utiliza un valor “compuesto” (una lista de activadores/desactivadores) para controlar zonas de distancia específicas. El rango se divide en incrementos de 0.25m. Por ejemplo, se pueden desactivar las zonas lejanas para evitar la detección de movimiento a través de una puerta abierta o un pasillo.

Finalmente, se deshabilitó completamente el indicador LED para ahorrar batería, programándolo para estar apagado las 24 horas. Con la detección de presencia configurada en “Ambas”, el FP300 se adaptó de manera óptima a la oficina y funcionó a la perfección.

Pruebas Comparativas: FP300 vs. SwitchBot Presence Sensor

Desde la prueba del SwitchBot Presence Sensor, este ha sido el sensor de ocupación principal en la oficina. El SwitchBot es un dispositivo capaz que utiliza un radar mmWave de 60GHz similar. Su principal limitación es la conectividad Bluetooth, que puede causar retrasos en la detección si la cobertura no es óptima.

Resultados Antes de la Optimización

Antes de optimizar el FP300, los resultados comparativos con el SwitchBot (ya optimizado) mostraron:

El Aqara FP300, sin optimizar, luchó con la consistencia en comparación con el SwitchBot. Mientras que el SwitchBot mantuvo un estado “Detectado” sólido e ininterrumpido durante toda la sesión de trabajo, el FP300 era propenso a falsos negativos. Se observaron claros huecos en la línea de tiempo donde el sensor de Aqara dejaba caer el estado de ocupación a “Clear”, a pesar de permanecer en la habitación. Esto indicaba que inicialmente filtraba demasiado los micromovimientos o tenía una sensibilidad demasiado baja debido a la configuración de IA adaptativa.

Resultados Después de la Optimización

Una vez que se dedicó tiempo a configurar adecuadamente el dispositivo, los resultados mejoraron significativamente:

Tras ajustar manualmente la sensibilidad y habilitar el aprendizaje de interferencias por IA, el FP300 logró mantener un estado de presencia continuo que reflejaba casi a la perfección el del SwitchBot. Las caídas por “falsos negativos” desaparecieron casi por completo, y ambos sensores se activaron y desactivaron en sincronía casi perfecta, una vez ajustados para el entorno específico.

Reflexiones Finales sobre el Aqara FP300

El Aqara FP300 es, sin duda, un multisensor de presencia altamente capaz. La elección de dos baterías CR2450 es una decisión inteligente que augura una longevidad considerable, aunque podría implicar una menor frecuencia de muestreo y reporte para los sensores ambientales.

Lo más destacable es el enfoque de doble protocolo de Aqara, que ofrece al usuario la elección entre Thread y Zigbee, una iniciativa a seguir por otros fabricantes. Para muchos, Zigbee sigue siendo el estándar de oro, ofreciendo un nivel de control y granularidad que actualmente no se encuentra en Matter sobre Thread, siendo la opción preferente para usuarios avanzados que buscan acceso completo a todas las configuraciones.

Es necesario estar dispuesto a experimentar y ajustar el dispositivo para obtener los mejores resultados. La experiencia inicial es aceptable, pero el sensor realmente brilla tras dedicar tiempo a calibrar la sensibilidad y las zonas de interferencia. No es una solución mágica instantánea, pero funciona de manera confiable una vez ajustado, lo cual es común en cualquier sensor de presencia mmWave. Los falsos disparos desaparecieron por completo tras ajustar la configuración para el entorno de la oficina.

En resumen, Aqara ha realizado un excelente trabajo con el FP300. Se posiciona como uno de los mejores sensores de presencia alimentados por batería probados hasta la fecha. Combina la precisión del mmWave con la velocidad del PIR en un paquete compacto y multifuncional. Si buscas un sensor de presencia confiable y estás dispuesto a utilizar Zigbee para sacarle el máximo partido, el FP300 es una opción muy recomendable.

Aquí es donde puedes adquirirlo:

Aqara FP300 Presence Multi-Sensor

• Thread, Zigbee, Bluetooth
• Ángulo de 120°, rango de 6m
• 2x CR2450, batería de 3 años de duración
• Compatible con Matter, Zigbee2MQTT, ZHA

También disponible en Amazon NL, Amazon UK, Amazon CA, Amazon FR, Domadoo.

Resumen Rápido: Pros y Contras del Aqara FP300

✅ Pros

• Tecnología Híbrida: Combina la precisión del mmWave con la velocidad del PIR para una detección instantánea.
• Excelente Duración de Batería: Hasta 3 años con dos baterías CR2450.
• Multisensor 5 en 1: Sensores integrados PIR, mmWave, Temperatura, Humedad y Luz.
• Doble Protocolo: Soporta Zigbee 3.0 y Matter-over-Thread.
• Control Zigbee2MQTT: Integración y soporte sobresalientes en Zigbee2MQTT.
• Construcción Premium: Sensación densa y de alta calidad con un soporte magnético robusto.

❌ Contras

• Funcionalidad Limitada en Thread: Matter no soporta características de configuración importantes.
• Integración ZHA Limitada: Requiere el desarrollo e implementación de un “quirk” personalizado.
• Requiere Calibración: Necesita ajustes manuales (sensibilidad/interferencia) para funcionar de manera óptima.