sensor-fusion

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目的

このスキルは、カルマンフィルターなどのアルゴリズムを使用して IoT センサーデータを融合し、リアルタイムアプリケーションの精度と信頼性を高めます。複数のセンサーからの入力を処理し、融合技術を適用して、後続処理で使用するための精製されたデータストリームを出力します。

使用するタイミング

自律走行車の障害物検出、スマートホームシステムの環境モニタリング、産業用 IoT の予知保全など、ノイズの多いセンサーデータや一貫性のないセンサーデータを扱うときにこのスキルを使用します。GPS データと加速度計データの統合など、リアルタイムのデータ平滑化が必要なシナリオや、センサーの冗長性によって意思決定が改善される場合に適用します。

主な機能

• 状態推定とノイズ低減のために、カルマンフィルターと拡張カルマンフィルターを実装します。
• JSON 入力ストリームを介して、最大 10 種類のセンサー（温度、湿度、動作など）からのデータ融合に対応します。
• 設定可能な更新レート（例：10～100 Hz）でリアルタイム処理を行います。
• 簡単に統合できるよう、CSV や JSON などの標準形式で出力します。
• 適応型しきい値処理により、故障したセンサーの読み取り値を検出して無視します。
• 融合データの出力をデバッグするための可視化フックを提供します。

使用パターン

このスキルを使用するには、まず認証用の環境変数を設定します：export OPENCLAW_API_KEY=your_api_key。次に、CLI または API 経由で呼び出し、JSON ファイルでセンサー設定を指定します。CLI の場合はセンサーデータを直接パイプで渡し、API の場合はデータペイロードを含む POST リクエストを送信します。デフォルト値が適用されないよう、コマンドまたはリクエスト本文で必ず融合アルゴリズムとセンサーを指定してください。

使用例 1：2 つのセンサーを融合する CLI コマンド：

claw sensor-fusion fuse --sensors temp,humidity --algorithm kalman --config config.json

使用例 2：スクリプトでの API 呼び出し：

import requests
response = requests.post('https://api.openclaw.io/sensor-fusion', headers={'Authorization': f'Bearer {os.environ["OPENCLAW_API_KEY"]}'}, json={'sensors': ['temp', 'humidity'], 'algorithm': 'kalman'})
print(response.json())

一般的なコマンド／API

• CLI：claw sensor-fusion fuse --sensors <list> --algorithm <name> --rate <Hz>：指定されたアルゴリズムと更新レートで、指定されたセンサーを融合します（例：--rate 50 は 50 Hz）。
• CLI：claw sensor-fusion simulate --data <file> --output results.csv：サンプルデータファイルで融合をシミュレートし、結果を保存します。
• API エンドポイント：POST /api/sensor-fusion：{"sensors": ["temp", "pressure"], "algorithm": "ekf", "config": {"noise_variance": 0.01}}のような JSON 本文が必要です。融合されたデータ配列を返します。
• API エンドポイント：GET /api/sensor-fusion/status：クエリパラメーターjob_idを使用して融合ジョブのステータスを確認します。例：GET /api/sensor-fusion/status?job_id=123。
• 設定形式：JSON。例：{"sensors": [{"name": "temp", "type": "analog", "weight": 0.5}], "algorithm": {"type": "kalman", "parameters": {"Q": 0.01, "R": 0.1}}}。 すべての API 呼び出しのヘッダーで$OPENCLAW_API_KEYを使用してください。

統合に関する注意

プロジェクトに OpenClaw SDK をインポートして統合します：pip install openclaw。コード内ではfrom openclaw.skills import sensor_fusionを使ってこのスキルを参照します。センサーデータは{timestamp, value}オブジェクトの配列としてフォーマットしてください。複数のスキルを組み合わせるワークフローでは、共有変数を介して出力を渡し、他の IoT スキルと連鎖させます。たとえば、下流の分析スキルの入力としてoutput_fused_dataを設定します。行列演算用の NumPy などの依存関係を処理してください。まずサンドボックス環境で統合をテストし、モックセンサーデータを使って融合精度を検証します。

エラー処理

応答コードを解析してエラーを確認します。センサーリストが無効な場合は HTTP 400、$OPENCLAW_API_KEYによる認証に失敗した場合は HTTP 401 です。CLI では、--sensorsフラグの指定が一致しないと「Sensor not found」などのエラーが表示されます。デバッグには--verboseを使用します。カルマンフィルターが発散する場合など、アルゴリズム固有のエラーを処理します。コード内で try-except を使って捕捉します：```python try: fused_data = sensor_fusion.fuse(data, algorithm='kalman') except ValueError as e: print(f"Error: {e} - Check sensor data format")

## Graph Relationships
- Related to: iot-cluster (parent cluster for shared IoT functionalities)
- Connected to: data-processing (for preprocessing sensor inputs)
- Links with: machine-learning (for advanced algorithm training on fused data)