Präsenzmelder kaufen war gestern, jetzt soll es das WLAN richten: RuView verspricht, mit ein paar ESP32-Platinen für rund 9 Dollar Menschen im Raum zu erkennen, zu zählen und sogar Atmung und Puls zu messen. Ohne Kamera, durch Wände, im Dunkeln. Das Projekt hat auf GitHub inzwischen rund 100.000 Sterne gesammelt und taucht gerade wieder in den Trends auf. Ausprobiert haben wir es nicht. Das hier ist eine Einordnung nach README, Issues und Doku, und die fällt gemischt aus.
So soll es funktionieren
Jeder Mensch im Raum verändert, wie sich WLAN-Signale ausbreiten. Ein ESP32-S3 kann diese Veränderungen als sogenannte Channel State Information (CSI) mitlesen, und RuView wertet sie aus. Das Prinzip ist wissenschaftlich gut belegt, das ist nicht der Haken. Laut README braucht es dafür einen ESP32-S3 (ältere ESP32 und der C3 sind zu schwach), empfohlen werden 3 bis 6 Knoten. Wer keine Hardware hat, kann den Docker-Container starten, der läuft dann aber mit simulierten Daten.
Für Home Assistant gibt es eine eigene Anleitung: RuView meldet sich per MQTT Discovery an, du brauchst also den Mosquitto-Broker (wie bei Zigbee2MQTT). Pro Knoten tauchen bis zu 15 Entitäten auf, darunter Anwesenheit, Personenzahl, Bewegung, Sturz sowie Atem- und Herzfrequenz. Die beiden Vitalwerte liefert RuView erst nach einer Kalibrierung und nur, wenn genau eine Person im Raum ist.
Der Haken: Was davon ist belegt?
Hier wird es spannend, und zwar nicht im guten Sinn. Schon im März berichtete CNX Software, dass ein Entwickler das Projekt früher als Scam bezeichnet hatte, weil manche Werte damals mit Zufallsdaten gefüllt waren. Seitdem hat sich einiges getan, aber die Liste der Korrekturen ist lang:
- Anwesenheit: Die einst beworbenen „100 % Genauigkeit“ wurden zurückgezogen, sie stammten aus einer Aufnahme mit nur einer Klasse. In einem kontrollierten Nachtest lag die Präsenzerkennung auf Zufallsniveau. Der Maintainer bestätigt dort sinngemäß: Das veröffentlichte Präsenz-Modell kann rechnerisch gar nicht „niemand da“ ausgeben.
- Atmung und Puls: Laut der neuen Beleg-Übersicht des Projekts sind die Algorithmen umgesetzt, die Genauigkeit ist aber nicht gemessen.
- Körperhaltung: Das Modell auf dem Gerät erreicht laut README 3 % (PCK@20), Ziel sind 35 %. Die Strichfigur im Dashboard ist also eher künstlerische Freiheit.
Immerhin ist das Projekt inzwischen ehrlicher geworden: Es kennzeichnet sich selbst als Beta und listet seine Grenzen auf. Trotzdem lohnt ein Blick auf die Rahmendaten. Über 500 offene Issues und Pull Requests, Release-Nummern jenseits der 3.400, mehrere Antworten des Maintainers tragen den Stempel „Generated by Claude Code“. Dazu gibt es ein Partnerprogramm, das Creatorn 25 % Provision auf die zugehörige Cognitum-Hardware zahlt. Das erklärt vielleicht die vielen Videos über RuView. Echte Praxis-Demos fand CNX Software dagegen kaum.
Was heißt das für Home Assistant?
Als Bastelprojekt für Neugierige mit ein paar übrigen ESP32-S3 auf dem Schreibtisch: warum nicht. Als Präsenzmelder, der morgens zuverlässig das Bad-Licht schaltet: lieber nicht, zumindest nicht nach heutiger Papierlage. Wer WLAN-Sensing bodenständiger ausprobieren will, schaut sich ESPectre an. Das Projekt verspricht deutlich weniger, nämlich „nur“ Bewegung, läuft dafür über ESPHome oder MQTT und meldet sich wahlweise als Matter-Belegungssensor. Grundlagen zum Flashen stehen in unserem ESPHome-Einstieg. Getestet haben wir auch ESPectre nicht.
Wer heute verlässliche Anwesenheit im Raum braucht, ist mit einem mmWave-Präsenzmelder weiter besser bedient. Welche taugen, steht im großen Präsenzmelder-Vergleich, und in der Community gibt es Praxiserfahrung zum Beispiel im Thread zum Aqara FP300. Projekt und Doku: github.com/ruvnet/RuView.
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