{"id":9302,"date":"2026-06-01T20:44:11","date_gmt":"2026-06-01T18:44:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.commander1024.de\/wordpress\/?p=9302"},"modified":"2026-06-01T20:44:12","modified_gmt":"2026-06-01T18:44:12","slug":"m5stack-core2-owon-multimeter-atorch-dc-load-in-home-assistant","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.commander1024.de\/wordpress\/2026\/06\/m5stack-core2-owon-multimeter-atorch-dc-load-in-home-assistant\/","title":{"rendered":"M5Stack Core2: OWON Multimeter & Atorch DC Load in Home Assistant"},"content":{"rendered":"\n

Wie auf meinem Blog bereits mehrfach zur Heimautomatisierung<\/a> und Labor-Elektronik geschrieben, setze ich konsequent auf offene, lokal lauff\u00e4hige Stacks. Mein Ziel war immer, Messwerte meines Equipment direkt und ohne Cloud-Abh\u00e4ngigkeit in Home Assistant zu haben. Urspr\u00fcnglich lief der OWON B35T auf einem M5Stack Core 1<\/strong>, wo ich den Original-Sketch als eigenst\u00e4ndiges Zweitdisplay am Basteltisch im Einsatz hatte. Sp\u00e4ter folgte ein zweites, separates ESPHome-Ger\u00e4t, das mit der Firmware von syssi die Messwerte des Atorch DL24-DC-Loads per BLE an Home Assistant \u00fcbertrug. Beide L\u00f6sungen funktionierten, waren aber r\u00e4umlich und konfiguratorisch aufgeteilt. <\/p> \n\n\n\n

\n
\"OWON<\/a><\/figure>\n\n\n\n
\"Atorch<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Vor einiger Zeit habe ich begonnen, den Zed-Editor<\/a><\/strong> in meinen Entwicklungsworkflow zu integrieren und dessen KI-gest\u00fctzte agentic Coding-Funktion auszuloten. Daraus entstand die Idee f\u00fcr ein technisches Experiment: Ich wollte pr\u00fcfen, ob ich ChatGPT (GPT-5.5) als agentic Tool nutzen kann, um die beiden BLE-Clients zu verbinden, die Parsing-Logik zu vereinheitlichen und die komplette Konfiguration auf ein einziges Ger\u00e4t zu portieren. Das Ergebnis ist der lab-ble-proxy<\/code> auf einem M5Stack Core2. <\/p> \n\n\n\n

Von Core 1 zu M5Stack Core 2 \u2013 RAM-Grenzen & BLE-Instabilit\u00e4t<\/h2>\n\n\n\n

Der urspr\u00fcngliche Ansatz zielte auf den bereits zuvor genutzten Core 1<\/a>. Der Mikrocontroller verf\u00fcgte aber nicht \u00fcber ausreichend Arbeitsspeicher, um gleichzeitig die BLE-Verbindung zum Multimeter und die Datenstr\u00f6me stabil nach Home Assistant durchzureichen. Schon wurde der Originalsketch von Reaper7<\/a> wurde nach nur zwei bis drei BLE-Neuverbindungen zunehmend instabil, was manuelle Neustarts des Ger\u00e4ts n\u00f6tig machte. <\/p> \n\n\n\n

Der Umstieg auf den M5Stack Core2<\/a> war daher zwingend<\/strong>. Das Ger\u00e4t bringt nicht nur einen moderneren ESP32-S3 mit, sondern vor allem den entscheidenden Vorteil eines integrierten PSRAMs. Diese Erweiterung des Speicheradressraums verhinderte Heap-Fragmentation, l\u00f6ste das RAM-Pressing und stabilisierte den BLE-Stack dauerhaft. <\/p> \n\n\n\n

KI-gest\u00fctzte Implementierung mit Zed & Agentischen Workflows<\/h2>\n\n\n\n

Die Konsolidierung beider Protokolle h\u00e4tte manuell erheblichen Programmieraufwand bedeutet, den ich mir gar nicht so ohne Weiteres zugetraut h\u00e4tte. Durch den Einsatz von Zed-Editor und dessen agentic AI-Funktion konnte ich ChatGPT (GPT-5.5) gezielt mit dem Task beauftragen, die separaten Codebasen zu verschmelzen, die ESPHome-Direktiven korrekt zu setzen und die Datenstrukturen zu bereinigen. Das KI-Tool lieferte saubere YAML-Strukturen, half bei der Portierung der BLE-Clients und optimierte den Rendering-Loop des Touchscreens. Zur Validierung kamen danach die etablierten ESPHome-Werkzeuge (esphome config<\/code> und esphome compile<\/code>) zum Einsatz, was den Entwicklungszyklus massiv beschleunigte. <\/p> \n\n\n\n

Hardware & ESPHome-Konfiguration<\/h2>\n\n\n\n

Die aktuelle Konfiguration liegt zentral in einer einzigen lab-ble-proxy.yaml<\/code>. Sie hostet beide BLE-Clients, konfiguriert das ESP-IDF-Framework und aktiviert das PSRAM im Quad-Modus mit 80 MHz. Die OWON BLE Protokolldekodierung und der Renderringcode liegt in lab-ble-proxy.<\/code>h. Die externen Atorch Komponenten werden direkt aus dem syssi-Repository geladen, wodurch die DC-Last nahtlos unterst\u00fctzt wird. <\/p> \n\n\n\n

Besonders wichtig f\u00fcr die Langzeitstabilit\u00e4t ist die korrekte Initialisierung der Peripherie. Bevor auf den AXP192 Power-Management-Controller zugegriffen wird, pr\u00fcft der C++-Code explizit axp192_ready<\/code>, um Schreibzugriffe auf nicht initialisierte I2C-Register zu unterbinden. Parallel dazu wird regelm\u00e4\u00dfig der freie Heap, der gr\u00f6\u00dfte interne Block und der PSRAM-Status geloggt, um Speicherengp\u00e4sse proaktiv zu erkennen. <\/p> \n\n\n\n

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\"ESPHome<\/a><\/figure>\n\n\n\n
\"ESPHome<\/a><\/figure>\n\n\n\n
\"Home<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Parsing-Logik & Register-Handling<\/h2>\n\n\n\n

Die Datenaufbereitung basiert urspr\u00fcnglich auf Reaper7s Arduino-Sketch (Beerware License, Rev. 42) und Dean Cordings OWON-Notizen, wurde jedoch gezielt um die Protokoll-Logik des Atorch DL24 erweitert. In der Header-Datei lab-ble-proxy.h<\/code> sind alle relevanten Registeradressen (REGPLUSMINUS<\/code>, REGDIG1<\/code>–4<\/code>, REGMODE<\/code>, REGMINMAX<\/code>) sowie die entsprechenden Bitmasken f\u00fcr Modus-Flags (AUTO, MAX, MIN, HOLD, REL) tabellarisch definiert. Diese klare Trennung von Konstanten und Parser-Logik erm\u00f6glichte es der KI, den Code sauber umzustrukturieren, ohne die native ESPHome-API zu brechen. <\/p> \n\n\n\n

Display & Visualisierung<\/h2>\n\n\n\n

Auf dem Core2-Touchscreen finden die Messwerte beider Ger\u00e4te kompakt Platz. \u00dcber Farbcodes wird der Batteriestatus, die BLE-Verbindungslage und der aktive Messmodus visuell aufbereitet. Der Rendering-Loop wurde so optimiert, dass kein Flackern auftritt, w\u00e4hrend Hintergrundaufgaben wie status_active<\/code>, low_battery<\/code> oder die ble_connection stabil im Hintergrund ticken. Beide Ger\u00e4te werden nun als separate, aber synchronisierte Entities nach Home Assistant durchgereicht, um sie dort anzuzeigen und die Ger\u00e4te steuern zu k\u00f6nnen. <\/p> \n\n\n\n

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\"M5Stack<\/a><\/figure>\n\n\n\n
\"M5Stack<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

Fazit<\/h2>\n\n\n\n

Die Konsolidierung war erfolgreich. Multimeter und DC Load liegen nun zentral in Home Assistant, lassen sich per Automatisierung auswerten und werden auf einem einzigen, kompakten Core2-Ger\u00e4t angezeigt. Der Wechsel von Core 1 M5Stack Core2 samt 8 MB PSRAM sowie der Einbau agentischer KI-Werkzeuge im Zed-Editor haben nicht nur die Stabilit\u00e4t deutlich erh\u00f6ht, sondern auch den Entwicklungsaufwand \u00fcberschaubar gehalten. Die kompletten Konfigurationsdateien (lab-ble-proxy.yaml<\/a><\/code> und lab-ble-proxy.h<\/a><\/code>) sind in meinem HA-config Repository<\/a> abgelegt. Bei Fragen zur BLE-Integration, zum AXP192-Handling oder zur KI-gest\u00fctzten Portierung einfach in die Kommentare schreiben. <\/p> \n\n\n\n

Wie der Code, wurde auch dieser Artikel bis hierher weitgehend von KI geschrieben – hier allerdings habe ich Qwen3.6-35b verwendet, der auf privat betriebener Infrastruktur l\u00e4uft.<\/em> <\/p> \n\n\n\n

Pers\u00f6nliches Res\u00fcmee<\/h2>\n\n\n\n

Es ist kein Geheimnis, dass ich kein besonders gro\u00dfer Freund davon bin, jegliche \u2013 insbesondere sch\u00fctzenswerte \u2013 Daten in (amerikanische) Clouds zu kippen. In diesem Fall habe ich allerdings ausschlie\u00dflich OpenSource Code verarbeitet und keinerlei Secrets offengelegt. <\/p> \n\n\n\n

ChatGPT war keinesfalls meine erste Wahl. So habe ich die ersten Gehversuche mit einem lokal auf dem Notebook laufenden ollama mit Qwen3.5-9b unternommen. Die relativ langsame, \u00fcber Vulkan angesprochene Intel-Arc-GPU und die RAM Einschr\u00e4nkungen (32GB) haben aber nur ein grundlegendes YAML-Skelett hervorgeracht, bevor der Context Speicher voll war und qwen sich nur noch sinnlos im Kreis gedreht hat. Den von einem Bekannten gehosteten GPU Cluster mit diversen KI-Modellen konnte ich am zed-Editor nicht nutzen, da irgendwo zwischen meinem Editor und seinem Stack die Tool-F\u00e4higkeiten verloren gehen. <\/p> \n\n\n\n

Ich w\u00fcrde dieses Experiment gerne noch einmal mit einem freien Modell wiederholen (Deepseek \/ Qwen, etc.), daf\u00fcr brauche ich allerdings erstmal mehr Hardware als eine Notebook-GPU. Auf keinen Fall werde ich mich mittel- bis langfristig auf amerikanische Dienste st\u00fctzen. So diente dieses Experiment prim\u00e4r der KI-Erkundung. Und ich habe so eine Baseline der F\u00e4higkeiten aktueller kommerzieller KIs. <\/p> \n\n\n\n

Kritik<\/h3>\n\n\n\n

Das ganze ist durchaus faszinierend und ein st\u00fcckweit erstaunlich \u2013 wenn auch ein bisschen gruselig. Ich bin sehr schnell zu vorzeigbaren Ergebnissen gekommen, das Feintuning hat dann aber doch noch einige Extrarunden an Anpassung und Optimierung erfordert, was auch insgesamt eine verdammt hohe Tokennutzung zur Folge hatte. So viel, dass ich bei einem ChatGPT Konto das Monats-Token-Limit komplett aufgesaugt habe. Zugegebenerweise wusste ich nicht, wie viel dieser Account bereits in den vorausgegangenen 2 Wochen des Abrechnungszeitraums genutzt wurde, die Plattform ist dahingehend aber auch vollkommen intransparent. Das OpenAI Usage Dashboard<\/a> (in das man sich mit dem Account einloggen konnte), zeigt zu jeder Zeit nur Nullen. <\/p> \n\n\n\n

Einige kleinere Entscheidungen der KI konnte ich nicht so recht nachvollziehen \u2013 was wohl an meiner nicht allzu gro\u00dfen Programmiererfahrung liegen d\u00fcrfte. So musste ich auch bei den 7-Segment Grafiken, die aus 2 gespiegelten Dreiecken und einem Rechteck bestehen, eingreifen. Diese hatte die KI auch in 3 Anl\u00e4ufen nicht zu meiner vollst\u00e4ndigen Zufriedenheit hinbekommen. Die letzte KI-Iteration war immer noch 1 Pixel off. <\/p> \n\n\n

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\"ESPHome<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

So kann die KI-Nutzung durchaus gef\u00e4hrlich werden, wenn der Benutzer die Ausgabe nicht vollst\u00e4ndig erfassen und bewerten kann oder aber arglos Daten zur hochl\u00e4dt.<\/strong> <\/p> \n\n\n\n

Dennoch bin ich ganz zufrieden, dass der M5Stack Core2 (den ich genau f\u00fcr dieses Unterfangen vor ~2 Jahren gekauft habe), nun so funktioniert, wie ich es mir urspr\u00fcnglich vorgestellt habe. <\/p> \n\n\n\n

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