用途
该技能用于融合物联网（IoT）传感器数据，采用卡尔曼滤波等算法，在实时应用中提升数据的准确性与可靠性。它处理来自多个传感器的输入，应用融合技术，并输出精炼后的数据流供下游使用。
适用场景
当处理有噪声或不一致的传感器数据时使用该技能，例如自动驾驶车辆中的障碍物检测、智能家居系统中的环境监测，或工业物联网中的预测性维护。在需要实时数据平滑的场景中应用，例如合并 GPS 与加速度计数据，或在传感器冗余有助于改进决策时使用。
主要能力
- 实现卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波，用于状态估计与降噪。
- 支持通过 JSON 输入流融合最多 10 种传感器类型（如温度、湿度、运动）的数据。
- 支持实时处理，更新速率可配置（例如 10-100 Hz）。
- 以 CSV 或 JSON 等标准化格式提供输出，便于集成。
- 包含自适应阈值，用于检测并忽略故障传感器读数。
- 提供可视化钩子，用于调试融合后的数据输出。
使用方式
使用该技能前，先设置用于认证的环境变量：export OPENCLAW_API_KEY=your_api_key。然后通过 CLI 或 API 调用，在 JSON 文件中提供传感器配置。CLI 方式可直接管道传入传感器数据；API 方式则发送带数据负载的 POST 请求。务必在命令或请求体中指定融合算法与传感器，以避免使用默认值。
示例模式 1：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：脚本中的 API 调用：
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>：使用指定算法与更新速率融合指定传感器（例如 --rate 50 表示 50 Hz）。
- CLI：claw sensor-fusion simulate --data <file> --output results.csv：在样本数据文件上模拟融合并保存输出。
- API 端点：POST /api/sensor-fusion：需要 JSON 请求体，如 {"sensors": ["temp", "pressure"], "algorithm": "ekf", "config": {"noise_variance": 0.01}}；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 调用在请求头中使用 $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 引用该技能。确保传感器数据格式为 {timestamp, value} 对象数组。对于多技能工作流，可与其他 IoT 技能串联，通过共享变量传递输出，例如将 output_fused_data 设为下游分析技能的输入。处理 NumPy 等矩阵运算依赖。先在沙箱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
通过解析响应码检查错误：HTTP 400 表示传感器列表无效，401 表示使用 $OPENCLAW_API_KEY 认证失败。在 CLI 中，若 --sensors 标志不匹配，会出现 "Sensor not found" 等错误；使用 --verbose 进行调试。处理算法特定错误，例如若卡尔曼滤波发散，可在代码中用 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")
图谱关系
- 相关于：iot-cluster（共享 IoT 功能的父集群）
- 连接到：data-processing（用于预处理传感器输入）
- 关联：machine-learning（用于在融合数据上训练高级算法）