ruvnet/RuView · 上手攻略

• 仓库：ruvnet/RuView
• 链接：https://github.com/ruvnet/RuView
• 分类：multimodal / IoT
• 作者：Tom
• 更新：2026-07-05

这是什么

RuView 是一个基于 WiFi CSI（信道状态信息） 的空间智能感知系统——利用普通路由器发出的无线信号，经墙壁反射后的人体扰动来检测：有人在与否、呼吸频率、心率、跌倒、活动姿态、房间占用情况。全程不需要任何摄像头、麦克风或可穿戴设备。

核心技术：用 ESP32 板子 + Cognitum Seed（边缘 AI 协处理器）读取 WiFi CSI 数据，通过 RuVector 模型在本地完成推断，输出 21 种感知实体（entity）。支持直连 Home Assistant、Apple Home（HomeKit HAP）、Google Home + Alexa（通过 Matter 协议），让 Siri 和 Google Assistant 也能直接查询"客厅有人吗"。

能解决什么问题

• 隐私敏感场景的智能家居：不想装摄像头但需要存在感知的养老监护、婴儿房监控
• 跌倒检测：独居老人场景，WiFi 穿墙感知，无需佩戴任何设备
• 睡眠监测：非接触式呼吸频率+心率+睡眠分期，替代小米手环
• 房间占用：智能空调/灯光自动控制，知道哪个房间有人
• 零售客流分析：实体店铺统计进店人数、排队长度（多客流专用 Cog 模块）

快速安装

硬件准备

⚠️ 节点数量：官方建议每个房间至少 1 个 ESP32-C6 节点，节点越多感知越精准。覆盖 3 室 1 厅约需 4-6 个节点。

软件安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ruvnet/RuView.git
cd RuView

# 方式一：通过 Home Assistant 安装（推荐）
# 用 MCP bridge 或 MQTT publisher 接入 HA
# 详细步骤见 docs/integrations/home-assistant.md

# 方式二：直接安装 Python 依赖（Apple Home / 本地开发）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install HAP-python

# 方式三：Docker 部署
docker pull ruvnet/wifi-densepose
docker run -d --network host \
  --name ruview \
  ruvnet/wifi-densepose

固件烧录到 ESP32-C6

# 设置 ESP32-C6 的 WiFi 连接目标路由
python firmware/esp32-csi-node/provision.py \
  --port /dev/ttyUSB0 \
  --ssid "YourWiFiSSID" \
  --password "YourWiFiPassword" \
  --target-ip 192.168.1.20   # 运行 RuView server 的机器 IP

# 验证节点在线
ping 192.168.1.20

Home Assistant 接入（一行命令）

# 在 Home Assistant OS 上，添加 MQTT 集成后运行：
ruview --mqtt broker_ip --room living_room

Home Assistant 会自动发现 21 种实体：呼吸频率、心率、存在感、跌倒风险、活动状态、房间占用等。

核心用法

1. 基础 REST API 查询

# 查询存在感
curl http://localhost:8000/api/v1/presence
# {"node_id": 1, "presence": true, "confidence": 0.94}

# 查询呼吸频率
curl http://localhost:8000/api/v1/vitals
# {"breathing_rate": 14, "heart_rate": 68, "timestamp": "..."}

# 查询跌倒事件
curl http://localhost:8000/api/v1/bfld
# {"fall_detected": false, "risk_level": "low"}

2. MCP 工具（Claude Code 集成）

RuView 提供 MCP Server，可让 Claude Code 等 AI Agent 查询空间感知数据：

# 启动 MCP 服务
python scripts/ruview-mcp-server.py --port 8080

# Claude Code 中使用（示例）
# "检查主卧当前有没有人，查看最近的跌倒风险"

⚠️ MCP 工具需要 Claude Code 环境支持，详见 docs/mcp/ 目录（2026-07-05 时为较新功能，可能存在接口变化）。

3. HomeKit / Apple Home（无需 Home Assistant）

# 终端 1：CSI 节点 watcher
python c6-presence-watcher.py \
  --node-id 1 \
  --esp32-ip 192.168.1.20 \
  --privacy-class 2

# 终端 2：HAP Bridge
python ruview-hap-bridge.py \
  --room "Living Room" \
  --hap-bridge-name "RuView-Living"

# 之后在 iPhone Home app 中发现设备，Siri 可用：
# "Hey Siri, is anyone in the living room?"

4. 自定义 Cog 模块

RuView 提供了 105 个边缘智能模块（Cog），覆盖健康、安全、建筑、零售、工业、研究、AI、 swarm 等领域：

# 示例：使用 occupancy-zones Cog 统计房间人数
from ruview.cogs import OccupancyZonesCog

cog = OccupancyZonesCog()
result = cog.run(csi_data)
print(result)  # {"zone": "living_room", "count": 2}

典型适用场景

坑与注意

1. WiFi 信号质量是根本：节点与路由器之间障碍物多、信号弱，CSI 数据噪声大，感知精度大幅下降。建议选 WiFi 信号强的位置放置节点，或使用 Mesh 路由器。
2. 隐私合规：全程无摄像头是卖点，但 CSI 感知间接暴露了人的生活行为轨迹，在部分国家/地区（如德国 GDPR 严格解释）可能涉及隐私合规问题，使用前了解当地法规。
3. Cognitum Seed 非必选但强烈推荐：没有 Seed 时所有计算在 ESP32 本地，有延迟上限；加上 Seed 后支持更大的 AI 模型（OccWorld 世界预测模型等），但需要额外购买硬件。
4. HomeKit 配对需要 macOS：如果用 Apple Home 集成，必须有一台 Mac 作为 Home Hub 配置中枢（HomePod/Apple TV 也可）。
5. Matter 协议支持状态：2026-07-05 查看文档，Matter Bridge 集成在 docs/integrations/home-assistant.md 中有说明，具体设备兼容列表和固件版本要求建议以最新 release 为准。
6. OccWorld 模型资源需求：OccWorld 世界预测模型需 RTX 5080 + 3.4 GB VRAM，普通树莓派无法运行基础版，边缘部署需注意硬件门槛。

与同类对比

结论：RuView 在"无摄像头+穿墙+生命体征"三角交集里几乎没有同类对手。如果你的智能家居需要存在感知但不接受摄像头，RuView 是目前开源生态里最完整的方案。

一句话推荐

WiFi 变雷达，ESP32 做传感器——RuView 把家里现有的路由器信号变成了一套完整的空间感知系统，存在感、呼吸、跌倒检测开箱即用，不装一个摄像头。