夜雨聆风OpenClaw时空感知（Spatial Agent Memory）是机器人/硬件侧的具身智能能力，和桌面端OpenClaw（AI助手）是两套系统，下面给你机器人侧的完整使用流程（2026.3最新）。
🧰 一、准备条件（必选）
- 硬件：带激光雷达+双目/RGB相机的机器人（人形/四足/AGV/巡检机）
- 系统：Linux（Ubuntu 20.04+）、ROS2、Python 3.9+
- 算力：本地GPU（≥16G显存）或边缘计算盒
- 模型：接入大模型API（GPT-4V、Claude 3、DeepSeek-VL等）
🚀 二、5步快速部署（机器人侧）
1. 安装OpenClaw时空感知SDK
bash
# 拉取开源仓库
git clone https://github.com/openclaw/spatial-agent-memory.git
cd spatial-agent-memory
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 编译ROS2包
colcon build
source install/setup.bash
2. 硬件驱动与校准
- 接入雷达/相机，启动驱动
bash
ros2 launch openclaw_sensors sensor_launch.py
- 执行空间校准（厘米级定位）
bash
ros2 run openclaw_calib spatial_calib --robot your_robot_type
3. 启动时空记忆引擎（核心）
bash
# 启动Spatial Agent Memory服务
ros2 launch openclaw_spatial spatial_memory.launch.py
# 启动SpatialRAG语义检索
ros2 launch openclaw_rag spatial_rag.launch.py
- 自动构建3D体素时空库（带坐标+语义+时间戳）
4. 接入大模型与交互入口
bash
# 配置模型API
openclaw config set llm.api_key "你的API Key"
openclaw config set llm.model "gpt-4o"
# 启动交互服务（语音/文本）
ros2 launch openclaw_interact interact.launch.py
5. 本地Web控制台（可视化）
bash
openclaw dashboard
# 访问 http://127.0.0.1:18789
- 查看3D地图、时空轨迹、历史事件、执行问答
🎯 三、核心使用方式（3种）
1. 自然语言交互（最常用）
- 直接语音/文本提问：
- “钥匙丢在哪了？”
- “昨天18点谁来过客厅？”
- “带我去昨天放杯子的地方”
- 机器人检索时空库→推理→执行/回答
2. 编程API调用（开发者）
python
from openclaw_spatial import SpatialMemory
sm = SpatialMemory()
# 时空查询
result = sm.query(
what="钥匙",
where="客厅",
time="2026-03-05 18:00:00"
)
# 路径规划
path = sm.get_path(start="卧室", end="厨房")
3. 自动任务（无人值守）
- 配置定时/触发任务：
- 每小时巡检设备，记录状态
- 老人长时间不动自动报警
- 仓库异常入侵回溯时间线
- 机器人自主感知→记忆→推理→执行
📌 四、快速验证（1分钟测试）
1. 启动后，在控制台看到3D地图+实时定位
2. 移动机器人，观察时空轨迹自动记录
3. 提问：“我现在在哪？” → 返回坐标+语义位置
4. 提问：“刚才经过了什么？” → 返回事件序列
⚠️ 五、常见问题
- 定位不准：重新校准雷达/相机，确保无遮挡
- 记忆丢失：开启本地持久化（默认开启）
- 推理慢：升级GPU或用边缘计算加速
- 硬件不兼容：OpenClaw支持ROS2标准，多数机器人可适配
✅ 一句话总结
硬件接入→驱动校准→启动时空引擎→接入大模型→自然交互/API调用，5步让机器人拥有看空间、记时间、会推理的能力。
需要我给你一份可直接复制的一键启动脚本，并标注关键参数与常见报错排查吗？