建议是按照规格书的摆放位置设计，规格书上的参数设计都是已经经过测试验证的

如果是我们的测试套件，可以直接按底板的es0按键进入at模式；如果是单模块可以可以直接将第5引脚拉低1s来进入at模式；以上两种硬件情况均可以用下图发送指令的方式进入at

这个摄像头目前没有进行单独销售，一般都是配合我们的开发套件进行售卖，有需求可以联系我们的销售客服

初步来看没有什么问题，具体可以根据需求参考手册里的推荐电路

C29为0R电阻，pcb文件可以用pads来打开

你可以先用我们的B40app去调试看看，然后可以检查一下发送数据的时候，蓝牙通讯和链接建立是否正常

如果模块只是进入了普通休眠模式，是可以做连接操作的，但是相应的功耗也就增加

模块的触发是有累计触发要求的：
模组要求连续累计触发次数达到设定值（本例为5次）才会输出目标信号。当检测速度阈值设为1km/h时，目标（人）以较慢的速度通过检测区域，能够在足够长的时间内被连续采集到，从而达到累计触发次数；而当阈值提高到2km/h时，目标可能因为通过检测区域的时间缩短，未能达到连续触发次数，从而无法输出信号。

实际径向速度与设置阈值的差异
LD2451模组对“检测速度”的判断是基于目标的径向分量（即与模组安装方向的夹角有关）。如果目标的实际运动方向与雷达正对方向存在偏差，即使整体速度高于2km/h，实际测量到的径向速度可能不足以超过2km/h，从而导致检测不到。

信号处理和延时参数
检测延时设置为4秒可能会影响到累计触发的计算方式。如果目标移动速度较快，虽然整体速度超过2km/h，但在延时时间内未能持续稳定地输出目标信号，也会导致无法触发报警。

综上所述，当检测速度设置为2km/h时，目标可能因通过检测区域时间过短或实际径向速度低于设定阈值，未能连续满足累计触发次数，从而导致未能触发信号输出。请根据实际应用场景调整检测速度、累计触发次数以及检测延时等参数，以便获得更稳定的检测效果。

可以确认一下是否为以下原因：

指纹模板质量不佳：​如果在注册指纹时，采集次数过低、采集的图像质量较差，可能导致生成的特征点不够精确或包含噪声，从而增加不同指纹之间的相似度，导致误匹配。​

匹配阈值设置过低：​指纹识别系统通常通过设定匹配阈值来判断指纹是否匹配。如果阈值设置过低，系统可能会接受相似度较高但实际不同的指纹，从而导致误识别。​

为解决上述问题，建议采取以下措施：

重新注册指纹：​确保在光线充足、手指清洁的情况下重新采集指纹，以提高图像质量和特征提取的准确性。​

增加指纹模板数量：​如果条件允许，为每个用户注册多个手指的指纹，以提高识别的准确性和系统的鲁棒性。​

通过上述方法，可以有效降低一个模板匹配多根手指的情况，提高指纹识别系统的准确性和可靠性。

这个目前确实存在这个问题，这个属于适配从机的问题，B25蓝牙模块当主机目前还无法适配所有的从机，如果需要和其他从机通讯的话，需要我们研发这边抓log打印做一个适配。

目前出厂模块默认是支持移远和广和通的5G模块；WiFi6模块可以看一下我们的RM60、RM65这两款；

如需uboot可以联系此邮箱获取源码：zhangminglong@hlktech.com

模块供电请以最新版本为准，旧版本可能会有一些数据上的错误，所以会有更新；原理图设计正常，没有问题

目前B35默认出货版本并不支持MQTT,如果有需求可以联系我们的业务洽谈

根据LD6002C模组的协议和规格说明
出现负值通常是由以下原因引起的：

坐标系定义
模组内部采用了一个带有正负方向定义的三维坐标系。也就是说，传感器会根据预设的坐标原点和轴向来表示目标的位置。

当 x、z 坐标出现负数时，说明检测到的目标位于传感器定义的负方向。类似地，x 和 y 坐标为负表示目标在相应轴的反方向上。
这种设计是常见的，目的在于完整地描述目标相对于传感器的空间位置。
速度的符号含义
速度作为一个矢量，其符号同样反映了运动的方向。

当检测结果中速度出现负数时，说明目标沿着传感器坐标系中定义的负方向运动。这不仅表示速度大小，同时也传达运动方向的信息。
例如，如果正方向定义为向前运动，那么负速度则表示目标正在后退，或者反之，具体取决于模组内部坐标轴的设定。
类别（0，1，2等）的含义
模组在跌倒检测时会对目标进行状态分类，不同的类别码通常对应不同的检测状态或事件类型。虽然具体定义可能因算法版本略有不同，但一般可以理解为：

类别 0：通常代表“正常状态”或“无异常”，即当前检测到的状态不符合跌倒（或异常）事件；
类别 1：可能表示“预警状态”或“疑似跌倒”，检测到的信号达到一定阈值但尚未确认为跌倒；
类别 2：一般表示“跌倒事件”，也就是检测系统确认发生了跌倒行为；
其他类别（如 3、4 等）如果有，可能对应更细分的状态或其他异常情况，具体需参考最新的协议说明。
总结来说，出现负值（包括速度）是由于模组采用了有符号数表示坐标和运动方向，这可以准确反映目标在空间中的相对位置和运动趋势；而类别则用来对检测状态进行归类（如正常、疑似跌倒、确认跌倒等）。