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sensor-fusion

sensor-fusion

github.com/alphaonedev数据与数据库94 次安装
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关于 sensor-fusion

通过 Kalman 等方法融合 IoT 传感器读数的技能，适用于需要实时降噪、状态估计和结构化输出的场景。

主要功能

  1. 01Kalman 与扩展 Kalman 滤波
  2. 02融合多达 10 种传感器数据
  3. 03可配置实时更新频率
  4. 04输出 CSV 和 JSON
  5. 05自适应阈值检测故障读数
  6. 06提供可视化调试接口

适用场景

  1. 01融合 GPS 与加速度计数据
  2. 02平滑含噪传感器读数
  3. 03监测智能家居环境
  4. 04支持工业预测性维护

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill sensor-fusion

安装后在 Claude Code 中输入/sensor-fusion确认已加载。

详细介绍

传感器融合

用途

此技能可使用 Kalman 滤波器等算法融合 IoT 传感器数据，从而提高实时应用中的准确性和可靠性。它会处理来自多个传感器的输入，应用融合技术，并输出经过优化的数据流，供下游使用。

适用场景

当传感器数据存在噪声或不一致时，可使用此技能，例如在自动驾驶汽车中检测障碍物、在智能家居系统中监测环境，或在工业 IoT 中进行预测性维护。对于需要实时平滑数据的场景，例如合并 GPS 和加速度计数据，或传感器冗余有助于改善决策的场景，也可使用此技能。

主要功能

  • 实现 Kalman 和 Extended Kalman 滤波器，用于状态估计和降噪。
  • 支持通过 JSON 输入流融合多达 10 种传感器类型的数据（例如温度、湿度、运动）。
  • 支持实时处理，并可配置更新频率（例如 10-100 Hz）。
  • 提供 CSV 或 JSON 等标准格式的输出，便于集成。
  • 内置自适应阈值处理，可检测并忽略故障传感器读数。
  • 提供可视化钩子，便于调试融合后的数据输出。

使用模式

使用此技能前，先设置用于身份验证的环境变量：export OPENCLAW_API_KEY=your_api_key。然后通过 CLI 或 API 调用，并在 JSON 文件中提供传感器配置。使用 CLI 时，直接通过管道传入传感器数据；使用 API 时，发送包含数据负载的 POST 请求。务必在命令或请求正文中指定融合算法和传感器，以免使用默认值。

示例模式 1：用于融合两个传感器的 CLI 命令：

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

示例模式 2：在脚本中调用 API：

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())

常用命令/API

  • CLI：claw sensor-fusion fuse --sensors <list> --algorithm <name> --rate <Hz>：使用指定算法和更新频率融合所选传感器（例如，使用 --rate 50 设置为 50 Hz）。
  • CLI：claw sensor-fusion simulate --data <file> --output results.csv：模拟融合示例数据文件，并将输出保存到文件中。
  • API 端点：POST /api/sensor-fusion：需要类似 {"sensors": ["temp", "pressure"], "algorithm": "ekf", "config": {"noise_variance": 0.01}} 的 JSON 正文；返回融合后的数据数组。
  • API 端点：GET /api/sensor-fusion/status：使用查询参数 job_id 检查融合任务状态，例如 GET /api/sensor-fusion/status?job_id=123。
  • 配置格式：JSON，例如 {"sensors": [{"name": "temp", "type": "analog", "weight": 0.5}], "algorithm": {"type": "kalman", "parameters": {"Q": 0.01, "R": 0.1}}}。 所有 API 调用的标头中都要使用 $OPENCLAW_API_KEY。

集成说明

在项目中导入 OpenClaw SDK 进行集成：pip install openclaw。在代码中通过 from openclaw.skills import sensor_fusion 引用此技能。确保传感器数据格式为由 {timestamp, value} 对象组成的数组。对于多技能工作流，可通过共享变量传递输出，与其他 IoT 技能串联，例如将 output_fused_data 设为下游分析技能的输入。处理 NumPy 等依赖项，以支持矩阵运算。首先在沙盒环境中使用模拟传感器数据测试集成，以验证融合准确性。

错误处理

解析响应代码以检查错误：HTTP 400 表示传感器列表无效，HTTP 401 表示 $OPENCLAW_API_KEY 身份验证失败。在 CLI 中，如果 --sensors 标志与实际传感器不匹配，可能会出现 “Sensor not found” 等错误；使用 --verbose 进行调试。处理特定于算法的错误，例如，如果 Kalman 滤波器发散，可在代码中使用 try-except 捕获：

try: fused_data = sensor_fusion.fuse(data, algorithm='kalman')
except ValueError as e: print(f"Error: {e} - Check sensor data format")
``` Implement retries for transient issues, like network failures in API calls, using exponential backoff.

## 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)

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