技术载体: 分段式小模型: YOLO + 前馈MLP + 13段状态机 + 原子技能 + 安全限幅
分级定义: L2 车道保持+ACC (驾驶员监控, 系统辅助单段) → 分段技能辅助 (人在环/保底执行)
| 编号 | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
| L2-A01 | 目标检测 | YOLO 检测光模块/插孔/末端 (真实模型推理, 每帧) |
| L2-A02 | 2D→3D 解算 | 检测框反投影 3D 位姿 (真实深度模型) |
| L2-A03 | 触觉感知 | 力/触觉通道 → 接触感知 |
| L2-A04 | 状态融合 | 多传感融合 → 统一状态向量 (obs) |
| L2-A05 | 前馈建议 | 左脑 MLP 前馈 u_ff (蒸馏权重真推理, 域内) |
| L2-A06 | 状态机调度 · 13段 | 13 段状态机 (插→拔→AOI→回放) 逐段推进, insert/full 双模式 |
| L2-A07 | 安全边界 | 饱和限幅/否决/力保护 — 单段执行不越界 (三层安全) |
| L2-A08 | 原子技能 | SK01-08 固定模板快速执行 (技能库 skills/atomic_skills.py) |
| L2-A09 | 插拔工艺 | 拔出两段式 (沿孔轴拉出→抬离) — full 链后续动作 |
| L2-A10 | AOI 检测流程 | 镜头对焦保持 + 检测报告 (真实过程指标 PASS/FAIL, 光学判定留真机接口) |
| L2-A11 | 物理执行 | 执行器→物理世界闭环 (metaworld 真实物理) |
| L2-A12 | 3D 视觉引导 | 视觉引导闭环 (视觉伺服): 2D→3D 解算位姿 → 引导向量 → 伺服收敛。实测 (真物理引擎 seed104 400 步): 横向偏差前1/3中位 140.8mm → 后1/3 38.5mm (**0.27×**), 末端法向偏离 148.3mm → **0.3mm** (mani_dperp 首末)。位姿来源: R0 几何真值 / R1 真帧 YOLO detect_3d (F-C01/C02 另测)。**如实标注**: "静态目标向量 vs 逐帧速度"方向一致率仅 12.3% → 该口径不合适, 判据用**偏差收敛 + 法向偏离归零** (用例 F-B12)。 |
| L2-A13 | 触觉反馈闭环 | 力/触觉 → 接触概率 → 力保护闭环。实测: corr(contact_p, |force|) = **0.974** (力→接触概率真实联动) · 插入段 contact_p 中位 **0.9918** · 力上界 **0.672N** (≤1.0 力保护未越界); 触觉通道 obs[39:43] = [原始开度, grasped, 0, 0] 与状态**互补一致率 1.000** (夹紧度=1−开度, 既有约定) · grasped 一致率 0.995。**缺口如实标**: 通道 2/3 (前向/侧向力) 在引擎恒 0 —— 真机触觉才有 (用例 F-B13)。 |
技术载体: 端到端: SmolVLM 通用视觉编码 + Flow-Matching DiT ActionHead (smolvla_lew)
分级定义: L3 高速 NOA (特定场景自主) → 端到端 VLM+DiT (域内自主, 出域交还 L2)
| 编号 | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
| L3-B01 | 通用视觉编码 | VLM 场景目标识别 (光模块/插孔/AOI 设备) → 潜空间 z (教学演示层; 真实权重接入点=smolvla_lew) |
| L3-B02 | 任务规划 | 任务指令 → 技能序列 (任务规划器/技能编排, 规则+LLM 可插拔) |
| L3-B03 | 动作头解码 | DiT 解码 z→action 块; 教学演示 (轨迹实算 u_mani); 真实 DiT 权重推理=smolvla_lew 接入点 |
| L3-B04 | 双通路执行 | DiT action 双下行: ①执行端直通 (画布 lkdc_act) ②前馈层肌肉记忆固化 (lkdc_ff) |
| L3-B05 | 端到端演示 | 端到端自主演示链 (全流程自动执行; 仿真链已通, 真 VLM+DiT 权重接管后验收) |
| L3-B06 | LoRA 微调 (L3) | SmolVLA 本域 LoRA 微调 (VLM 注意力 + action expert / flow-matching 头, tools/lora_inject.py): 200 步 / loss 0.192 / action_loss 0.2368 / 显存 3.75GB (batch2); 产物 outputs/train/smolvla_lew_lora_200r4/checkpoints — 需与统一主干/MOE 同口径评测后才进默认档 |
技术载体: 世界模型: 潜空间预测/流形导航/标定/自主恢复/肌肉记忆 (右脑, 辅助非决策)
分级定义: L4 城区 NOA + 自主恢复 → 世界模型技术 (复杂场景全自主+恢复, 无需人在环)
| 编号 | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
| L4-C01 | 状态估计 | 自适应状态估计器 (潜状态跟踪, 卡尔曼 predict/update) |
| L4-C02 | 先验预测 | 先验动力学预测 next_obs (右脑 WM 真权重) |
| L4-C03 | 接触流形导航 | 接触流形 e∥/e⊥ 分解 + 风险 (导航地图, 插拔安全通道) |
| L4-C04 | 性能流形导航 | 性能流形 V_p/η 对准代价 (光耦合效率) |
| L4-C05 | 潜空-流形标定 | 潜空间/世界模型流形标定 (维度/速度场 prior_A; 输入 L4 接触/性能流形) |
| L4-C06 | 校正恢复 | 状态校正器残差闭环 (恢复偏离) + 滑脱重抓/遇阻分级重试 |
| L4-C07 | 肌肉记忆 | 标杆模板固化 → 前馈快通道 (越练越顺, 引擎级小脑机制) |
| L4-C08 | 真实化运行 | R1 视觉闭环 (逐帧 YOLO 真感知; 真实化断言组) |
| L4-C09 | 抗干扰作业 | 来料外力干扰注入: 移位±3.5cm/转向±15° (引擎随机) + 来料转台水平旋转90° (演示场景, 夹爪绕z转90°姿态适配回正抓取) — 现场几何重读自主适应, 多布局 attempts 兜底 (L4 档自动触发; 90° 全真物理链路已实测) |
| L4-C10 | 流形预测器 | JEPA 世界模型预测流形 (z+a→z'→流形6D): 训练 v1→v5 (CY 等距正则修复版, 抗干扰 64.6%/clean 43.3%, detach bug 消融实锤), 引擎每帧毫秒级真调, 权重 models/l4_mani_predictor_v5.pt |
| L4-C11 | 记忆分层 · BLMA | 三层记忆带 (小脑肌肉/海马情景/额叶筹划) + 总装记忆中枢: 引擎每轮真实化自动写库 (流程经验/预测质量), 真源 src/lerobot/memory, 总装上下文喂 LLM |
| L4-C12 | 光耦合精密操作 | 精细交互类: 光模块送件压电定位台 (参照芯明天: 底座+叠堆+载物台+光纤基准) → 真空治具吸附 → 压电 x/y 微动伺服 (行程±2mm) 使 δ(模块头−光纤基准)→0, η=exp(−δ²/2σ²) 性能流形收敛报告 (实测 η0.89→1.0000, 6 轮微动) |
| L4-C13 | 阶段专家 MOE | 7 阶段专属专家 (接近/对位/下降/抓取/抬起/转移/插入) + 先验门控路由, 主干 SigLIP 768d 冻结, 只训专家+门控: 留出 观测 0.0093/动作 0.0503 vs 平凡基线 0.0366/0.0955 (优 75%/47%); **建设中** — 门控分化诊断/密集基线A/B/引擎闭环三项待跑; 真源 tools/stage_moe_backbone.py |
| L4-C14 | LoRA 微调 (L4) | INTACT 本域 LoRA 微调 (r8/α16, 注入 112 层线性; tools/lora_inject.py) + 产物 merge 后才可部署 (tools/merge_lora_ckpt.py): 200 步产物 A/B **未证明提升** → 不切在役指针 (2026-09-24 Δu 诊断定位根因: 幅值比中位 5.8×被 L2 收口闸逐帧否决) |
| L4-C15 | 流形引擎 | L4 核心内核: 高维状态→低维流形 (编码→投影→度量/梯度→测地线导航→有界反馈 五阶段真跑)。ready 流形 7 种 (euclidean/sphere/torus/so3/se3/su2/latent_flat, 复用 su2.py 群 + lie_intent SO3/SE3 + manifold_layer 势能 + fiber_bundle 提升); calabi_yau/hyperbolic **如实登记为 planned** (缺 Ricci-flat 度量/双曲图卡, 不造数)。实测延迟: 端到端 0.056ms/帧 · 投影 0.019ms · 测地线T=16 0.24ms · 约束违例 1.1e-16 (真跑引擎轨迹); 解码器岭回归**只在标定分布内可信** (训练段逐维相关 0.76~0.94) ⇒ 只读旁路, 未接管动作。真源 src/lerobot/manifold/manifold_engine.py |
| 几何类 | 纤维丛语义 | 覆盖功能域 | 功能 | 用例 |
|---|---|---|---|---|
| LFP 局部精细感知类 | Local Fine-grained Perception 底空间局部场的高分辨率采样 (chart): 视觉检出/3D解算/触觉/融合/状态编码/外观质检 — 本体无关, 换本体仅重标定外参 | 5 域 | 32 | 159 |
| LFO 局部精细操作类 | Local Fine-grained Operation 低维物理动作空间的局部截面+联络 (平行移动): 前馈引导/状态机调度/安全限幅/执行驱动/标定对齐/接触·性能流形监测 — 绑定本体运动学, 换本体旧联络失效需重标定 | 7 域 | 35 | 175 |
| HDM 全局高维流形泛化类 | Global High-Dimensional Manifold Generalization 高维语义-动作联合流形上的全局拓扑映射: 任务规划(S2 waypoints)/技能编排/异常诊断/潜空间表征/状态空间世界模型(本体无关动力学内核)/数据飞轮/仿真锚点 — 跨本体微调即新截面, 无致命奇点 | 9 域 | 46 | 228 |
| 精密作业 | HDM 泛化功能 (跨本体不重训) | 几何定位 |
|---|---|---|
| SC-01 FW Loading · 光模块金手指插拔 | EST-01 · PRD-01 · COR-02 · SKL-02 | COR · EST · PRD · SKL |
| SC-02 ATS 测试 · 光纤连接插拔 | PRD-01 · COR-03 · RSN-01 · SKL-01 | COR · PRD · RSN · SKL |
| SC-05 光耦合 · 主动对准与光功率调节 | LAT-01 · LAT-03 · EST-01 · EST-03 · PRD-01 · COR-03 · RSN-02 | COR · EST · LAT · PRD · RSN |
| 场景 | 工位/产线段 | 作业对象 | 实现状态 | 支撑功能 |
|---|---|---|---|---|
| SC-01 FW Loading · 光模块金手指插拔 | 固件烧录工位 (产线烧录段) | 光模块 × FW Loading 烧录治具 (金手指插槽) | ✅ 已实现链路 (仿真+真机同构) | 21 个功能 (见下详表) |
| SC-02 ATS 测试 · 光纤连接插拔 | 自动测试工位 (ATS, 光/电性能测试段) | 光模块 × ATS 测试座 + 光纤跳线/光口接头 (柔性) | 🔶 规划中 (需柔性形变感知; 现力控 ≤2N 级) | 17 个功能 (见下详表) |
| SC-03 老化墙 · 批量光模块插拔 | 老化测试段 (Burn-in 老化墙/老化箱) | 批量光模块 × 老化墙槽位矩阵 (多层柜体) | ✅ 已实现链路 (插拔/取放) · 老化长时序配方迭代中 | 18 个功能 (见下详表) |
| SC-04 上下料 · 跨工位流转与分拣 | 产线首尾与工位间 (自动上下料/流转段) | 料盘/料盒/托盘 × 光模块 (多规格混料, 含不规则来料) | ✅ 已实现链路 (夹持锁存+随动检测) | 17 个功能 (见下详表) |
| SC-05 光耦合 · 主动对准与光功率调节 | 光耦合精密工位 (光学耦合段) | 光组件/光纤阵列 × 耦合平台 (纳米级运动平台 + 光功率计) | 🔶 设计验证中 (性能流形 η 已建模发布; 需光功率计实测标定 σ/W) | 17 个功能 (见下详表) |
| 作业对象 | 环境与约束 | 量化目标 (验收锚点) |
|---|---|---|
| 光模块 × FW Loading 烧录治具 (金手指插槽) | 高密度模块小间距排布; 金手指零划痕要求; 电子车间 ESD 防护 | · 对位重复定位 ≤±0.02mm (精密装配工位) · 插拔力控保护 ≤2N 级, 力控分辨率亚牛顿 (金手指防划伤) · 烧录/插拔节拍 ≤6s 级 (整线 UPH≥400 分摊) · AOI 金手指检测 0 漏杀 |
| 编号 | 功能 | 几何类 | 详细说明 | 验证方法 |
|---|---|---|---|---|
| VIS-01 FNyolo01 | 目标类别检出 VIS | LFP | 视觉系统中的目标检测器对每一帧图像执行检测, 从画面中找出机械手、光模块与插孔这三类目标, 输出每个目标的类别标签与在图像中的位置, 供后续解算环节读取。 | VerificationLayer.t_F_C01() VerificationLayer.t_yolo_cls() VerificationLayer.t_yolo_box() |
| VIS-02 FNyolo02 | 检测置信输出 VIS | LFP | 该检测模块对外输出目标检测模型真实计算出的置信度，不再像旧做法那样把置信度直接写死为固定的 0.99。 | VerificationLayer.t_yolo_conf() VerificationLayer.t_yolo_nofake() VerificationLayer.t_yolo_th() |
| VIS-06 FN2d01 | 像素反投影解算 VIS | LFP | 视觉系统把图像平面上目标检测框给出的目标位置, 结合深度信息进行反投影解算, 换算成三维空间中的世界坐标, 使机械臂能够依据真实空间位置规划抓取与插入动作。 | VerificationLayer.t_2d3d_formula() VerificationLayer.t_2d3d_cam() VerificationLayer.t_2d3d_depth() |
| VIS-08 FN2d03 | 相机模型标定 VIS | LFP | 相机标定把相机内参矩阵、垂直视场角和相机外参这些参数精确标定并相互对齐,保证图像平面上的像素点能够投影到三维空间中的正确位置上。 | VerificationLayer.t_2d3d_intrin() VerificationLayer.t_2d3d_fovy() VerificationLayer.t_2d3d_extrin() |
| OBS-02 FNobs02 | 视觉段位映射 OBS | LFP | 状态估计器把视觉系统识别出的机械手、圆柱销、插孔与目标物这四类对象, 分别按几何属性与工件属性进行分段, 再把各段量测数值映射进统一状态向量的对应位置, 得到完整的场景状态。 | VerificationLayer.t_F_C02() VerificationLayer.t_sobs_peg() VerificationLayer.t_sobs_target() VerificationLayer.t_sobs_unit() VerificationLayer.t_sobs_realalign() |
| SCH-01 FNsched01 | 八阶段作业调度 SCH | LFO | 动作调制器把整条光模块插拔作业拆成八个阶段并依次推进: 接近目标、位置对位、夹爪下降、抓取光模块、抬起、转移至目标位置、对准插入、完成收尾, 前一阶段达成之后才进入下一阶段。 | VerificationLayer.t_F_A01() VerificationLayer.t_F_B07() VerificationLayer.t_sched_stage() VerificationLayer.t_sched_real() |
| FFW-01 FNff01 | 比例引导驱动 FFW | LFO | 前馈加速器用约 54.7 万参数的动作决策网络做前向推理, 逼近解析教师的比例控制增益乘误差引导律, 在训练域内输出近似引导动作以加快响应; 若状态越出训练域, 解析控制律降级为域外守卫, 把 D_GUARD 标志置为 0.25。 | VerificationLayer.t_F_B02() VerificationLayer.t_ff_zero() VerificationLayer.t_ff_kp() VerificationLayer.t_ff_dim() |
| EST-01 FNest01 | 潜状态递归预测 EST HDM | HDM | 自适应状态估计器以递归方式维护潜状态, 并按世界模型执行卡尔曼滤波的预测步骤, 提前推算下一时刻潜状态的均值与协方差, 为随后到来的观测校正提供先验依据。 | VerificationLayer.t_F_B03() VerificationLayer.t_est_dim() VerificationLayer.t_est_rec() VerificationLayer.t_est_bounded() |
| PRD-01 FNpred01 | 先验状态预测 PRD HDM | HDM | 先验动力学预测器在获得新观测之前先做猜测, 按状态转移方程 x̂₋ = A·x + B·u 推算: 用状态转移矩阵 A 乘当前状态 x, 再加上控制矩阵 B 与控制输入 u 的乘积, 得到下一步的先验状态估计 x̂₋。 | VerificationLayer.t_F_B04() VerificationLayer.t_pred_u() VerificationLayer.t_pred_free() VerificationLayer.t_pred_bounded() |
| COR-02 FNinn02 | 卡尔曼校正融合 COR HDM | HDM | 状态校正器把卡尔曼增益 K 乘以新息残差 r 所得的修正量, 叠加到预测阶段得到的先验状态估计值 x̂₋ 上, 得到校正之后的后验估计值 x̂₊, 完成对状态的融合更新。 | VerificationLayer.t_F_B05() VerificationLayer.t_inn_k0() VerificationLayer.t_inn_k1() VerificationLayer.t_est_loop() |
| TAC-01 FNtac01 | 夹持状态感知 TAC | LFP | 触觉感知模块以夹爪开合状态的观测值为基础, 用一减去该观测值得到夹紧度, 夹紧度数值越大代表夹持越紧, 从而判断工件是否已被夹爪可靠地抓住。 | VerificationLayer.t_tac_grip() VerificationLayer.t_tac_deep() VerificationLayer.t_tac_shallow() VerificationLayer.t_tac_real() |
| TAC-02 FNtac02 | 接触检测判定 TAC | LFP | 该模块根据几何位置关系与夹持状态这两路信号判断接触是否建立，只有当信号满足接触条件时才判定末端已经与工件接触。 | VerificationLayer.t_tac_contact() VerificationLayer.t_tac_pre() VerificationLayer.t_tac_event() |
| TAC-05 FNtac05 | 抓握质量估计 TAC | LFP | 触觉感知系统根据夹爪夹持光模块过程中的触觉反馈估计当前的抓握质量, 并随夹持动作同步进行跟随式验证, 用于判断夹持是否可靠、能否安全进入后续的转移与插入环节。 | VerificationLayer.t_tac_follow() VerificationLayer.t_F_A06() VerificationLayer.t_tac_gf() VerificationLayer.t_tac_slip() |
| SAF-01 FNlim01 | 动作饱和限幅 SAF | LFO | 安全边界层在动作送出之前对其执行饱和限幅, 把动作向量每个维度的数值都限制在正负 0.6 的物理允许范围以内, 从源头杜绝超出安全边界的指令进入执行环节。 | VerificationLayer.t_F_B11() VerificationLayer.t_lim_bound() VerificationLayer.t_lim_cfg() |
| SAF-02 FNlim02 | 速度安全钳制 SAF | LFO | 安全边界层对所有即将下发的速度指令进行上限检查, 一旦指令数值超过预先设定的安全速度上限, 就把它强制钳制在上限值, 确保机械臂的运动速度始终处于安全范围之内。 | VerificationLayer.t_lim_vel() VerificationLayer.t_lim_noclip() VerificationLayer.t_F_A04() |
| ACT-01 FNact01 | 动作指令下发 ACT | LFO | 机器人执行器把经过限幅后的动作向量 u_vec 当作速度指令, 正式下发给底层执行层, 由底层执行层据此驱动机械臂与夹爪产生对应的运动。 | VerificationLayer.t_act_dim() VerificationLayer.t_act_consumed() VerificationLayer.t_act_pass() VerificationLayer.t_act_real() |
| ACT-02 FNact02 | 夹爪开合执行 ACT | LFO | 机器人执行器接收名为 gripper_cmd 的夹爪控制指令, 依据指令中的开合要求驱动夹爪执行闭合或张开动作, 从而在作业流程的适当时机抓住或释放目标工件。 | VerificationLayer.t_act_grip() VerificationLayer.t_act_ungrip() VerificationLayer.t_act_th() VerificationLayer.t_act_realgrip() |
| MAN-01 FNmc01 | 通道轴分解 MAN | LFO | 接触流形模块把当前的对准误差分解到切向与法向两个通道上, 切向通道负责平行于接触面的偏差, 法向通道负责垂直于接触面的偏差, 分别输出误差分量以指导接触调整。 | VerificationLayer.t_F_E03() VerificationLayer.t_mc_axis() |
| MAN-02 FNmc02 | 法向偏离测量 MAN | LFO | 该模块测量接触点在法线方向上的偏离量 e⊥，并以该偏离量的大小作为法向偏离风险的度量依据。 | VerificationLayer.t_mc_risk() VerificationLayer.t_mc_th() VerificationLayer.t_mc_bound() |
| AOI-01 FNaoi01 | 外观缺陷检出 AOI | LFP | 外观质量检测模块对拍摄到的 AOI 图像执行真实的图像处理与分析, 从画面中检出存在的各类外观缺陷项, 并输出缺陷判定结论, 供质量记录与拦截处理使用。 | VerificationLayer.t_F_C04() VerificationLayer.t_aoi_items() VerificationLayer.t_aoi_grade() |
| SKL-02 FNskill02 | 工艺参数注入 SKL HDM | HDM | 该编排器在技能执行过程中读取工艺要求的性能参数，用这些参数覆盖系统默认设定，例如力的上限与节拍时间等。 | VerificationLayer.t_skill_param() VerificationLayer.t_skill_tact() VerificationLayer.t_skill_override() |
| 作业对象 | 环境与约束 | 量化目标 (验收锚点) |
|---|---|---|
| 光模块 × ATS 测试座 + 光纤跳线/光口接头 (柔性) | 光纤端面微米级划痕容忍; 柔性尾纤弯折半径限制; 测试座高密度排布 | · 柔性接触力控: 六维力亚牛顿级分辨率, 精度 ≤ 全量程 0.5% · 双孔对准角度 ≤0.3° (双工接口) · 端面检测 FA/APC 划痕微米级 (0 漏杀) · 新纤型/新盘成功率 ≥ 基线 85% (G_data, 需 ≥2000 demo) |
| 编号 | 功能 | 几何类 | 详细说明 | 验证方法 |
|---|---|---|---|---|
| VIS-01 FNyolo01 | 目标类别检出 VIS | LFP | 视觉系统中的目标检测器对每一帧图像执行检测, 从画面中找出机械手、光模块与插孔这三类目标, 输出每个目标的类别标签与在图像中的位置, 供后续解算环节读取。 | VerificationLayer.t_F_C01() VerificationLayer.t_yolo_cls() VerificationLayer.t_yolo_box() |
| VIS-06 FN2d01 | 像素反投影解算 VIS | LFP | 视觉系统把图像平面上目标检测框给出的目标位置, 结合深度信息进行反投影解算, 换算成三维空间中的世界坐标, 使机械臂能够依据真实空间位置规划抓取与插入动作。 | VerificationLayer.t_2d3d_formula() VerificationLayer.t_2d3d_cam() VerificationLayer.t_2d3d_depth() |
| OBS-02 FNobs02 | 视觉段位映射 OBS | LFP | 状态估计器把视觉系统识别出的机械手、圆柱销、插孔与目标物这四类对象, 分别按几何属性与工件属性进行分段, 再把各段量测数值映射进统一状态向量的对应位置, 得到完整的场景状态。 | VerificationLayer.t_F_C02() VerificationLayer.t_sobs_peg() VerificationLayer.t_sobs_target() VerificationLayer.t_sobs_unit() VerificationLayer.t_sobs_realalign() |
| SEN-01 FNsens01 | 多源观测融合 SEN | LFP | 传感器融合模块把视觉系统给出的 39 维图像平面观测与触觉系统给出的 4 维触觉观测拼接融合, 合成一个 43 维的统一观测向量, 供统一状态编码环节使用。 | VerificationLayer.t_F_B01() VerificationLayer.t_sssensor_tactile() VerificationLayer.t_sssensor_visual() VerificationLayer.t_sssensor_zero() VerificationLayer.t_sssensor_real() |
| OBS-01 FNobs01 | 统一状态编码 OBS | LFP | 状态编码器按照状态空间的观测方程, 把视觉、触觉等多源传感器送来的观测统一编码为单一的 43 维状态向量, 使机器人各下游模块都基于同一份状态表示开展工作。 | VerificationLayer.t_F_B01() VerificationLayer.t_sobs_layout() VerificationLayer.t_sobs_determ() VerificationLayer.t_F_F02() |
| SCH-01 FNsched01 | 八阶段作业调度 SCH | LFO | 动作调制器把整条光模块插拔作业拆成八个阶段并依次推进: 接近目标、位置对位、夹爪下降、抓取光模块、抬起、转移至目标位置、对准插入、完成收尾, 前一阶段达成之后才进入下一阶段。 | VerificationLayer.t_F_A01() VerificationLayer.t_F_B07() VerificationLayer.t_sched_stage() VerificationLayer.t_sched_real() |
| FFW-01 FNff01 | 比例引导驱动 FFW | LFO | 前馈加速器用约 54.7 万参数的动作决策网络做前向推理, 逼近解析教师的比例控制增益乘误差引导律, 在训练域内输出近似引导动作以加快响应; 若状态越出训练域, 解析控制律降级为域外守卫, 把 D_GUARD 标志置为 0.25。 | VerificationLayer.t_F_B02() VerificationLayer.t_ff_zero() VerificationLayer.t_ff_kp() VerificationLayer.t_ff_dim() |
| PRD-01 FNpred01 | 先验状态预测 PRD HDM | HDM | 先验动力学预测器在获得新观测之前先做猜测, 按状态转移方程 x̂₋ = A·x + B·u 推算: 用状态转移矩阵 A 乘当前状态 x, 再加上控制矩阵 B 与控制输入 u 的乘积, 得到下一步的先验状态估计 x̂₋。 | VerificationLayer.t_F_B04() VerificationLayer.t_pred_u() VerificationLayer.t_pred_free() VerificationLayer.t_pred_bounded() |
| COR-03 FNinn03 | 接触概率估计 COR HDM | HDM | 该模块把残差乘以增益得到的结果送入 σ 函数进行变换，σ 函数输出的数值就作为接触发生概率的估计值。 | VerificationLayer.t_F_B06() VerificationLayer.t_inn_01() VerificationLayer.t_F_A07() VerificationLayer.t_inn_low() |
| TAC-02 FNtac02 | 接触检测判定 TAC | LFP | 该模块根据几何位置关系与夹持状态这两路信号判断接触是否建立，只有当信号满足接触条件时才判定末端已经与工件接触。 | VerificationLayer.t_tac_contact() VerificationLayer.t_tac_pre() VerificationLayer.t_tac_event() |
| TAC-04 FNtac04 | 力觉语义映射 TAC | LFP | 触觉感知模块会把传感器输出的力觉信号映射为接触概率这一语义，用接触概率的大小来描述当前是否发生了接触。 | VerificationLayer.t_tac_force() VerificationLayer.t_tac_fprob() VerificationLayer.t_tac_sep() |
| SAF-01 FNlim01 | 动作饱和限幅 SAF | LFO | 安全边界层在动作送出之前对其执行饱和限幅, 把动作向量每个维度的数值都限制在正负 0.6 的物理允许范围以内, 从源头杜绝超出安全边界的指令进入执行环节。 | VerificationLayer.t_F_B11() VerificationLayer.t_lim_bound() VerificationLayer.t_lim_cfg() |
| ACT-01 FNact01 | 动作指令下发 ACT | LFO | 机器人执行器把经过限幅后的动作向量 u_vec 当作速度指令, 正式下发给底层执行层, 由底层执行层据此驱动机械臂与夹爪产生对应的运动。 | VerificationLayer.t_act_dim() VerificationLayer.t_act_consumed() VerificationLayer.t_act_pass() VerificationLayer.t_act_real() |
| PER-03 FNmp03 | 完成态判定 PER | LFO | 性能流形模块用完成度指标η来判定任务是否完成,当η的数值超过设定的高判据时,系统就认定装配插入动作已经圆满完成。 | VerificationLayer.t_F_E04() VerificationLayer.t_mp_done() |
| CAL-02 FNcal02 | 斥力参数标定 CAL | LFO | 该标定层负责标定卡尔曼增益 K_kalman、接触增益与否决阈值等参数，并明确此处的斥力数值直接取状态预测的结果。 | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_rep() VerificationLayer.t_cal_default() |
| RSN-01 FNrsn01 | 异常类型诊断 RSN HDM | HDM | 异常推理器在作业发生异常时, 根据当前的状态与观测特征对异常进行分类诊断, 判断异常属于力控问题、对准问题、插入问题还是未接触问题, 并输出诊断类型供恢复机制参考。 | VerificationLayer.t_F_D02() VerificationLayer.t_rsn_cat() VerificationLayer.t_rsn_trig() |
| SKL-01 FNskill01 | 场景技能匹配 SKL HDM | HDM | 技能编排器根据系统当前所处的作业场景, 在预设的八种场景模板中匹配最合适的技能序列, 再把匹配到的各项技能按顺序编排执行, 以完成当前场景对应的整套作业。 | VerificationLayer.t_F_D03() VerificationLayer.t_skill_lib() VerificationLayer.t_skill_all() |
| 作业对象 | 环境与约束 | 量化目标 (验收锚点) |
|---|---|---|
| 批量光模块 × 老化墙槽位矩阵 (多层柜体) | 高温老化环境; 槽位小间距; 24h 连续无人化; 举升高度 0-2.5m | · 高层槽位视觉引导对位, 移动-操作解耦驻停后抓取毫米级 · 夹持可靠: 抓握质量实时估计, 夹持丢失 5 帧自动回退重抓 · 老化过程数据逐颗上报 MES 可追溯 · 全向底盘流转, 导航精度 ≤±10mm |
| 编号 | 功能 | 几何类 | 详细说明 | 验证方法 |
|---|---|---|---|---|
| VIS-01 FNyolo01 | 目标类别检出 VIS | LFP | 视觉系统中的目标检测器对每一帧图像执行检测, 从画面中找出机械手、光模块与插孔这三类目标, 输出每个目标的类别标签与在图像中的位置, 供后续解算环节读取。 | VerificationLayer.t_F_C01() VerificationLayer.t_yolo_cls() VerificationLayer.t_yolo_box() |
| VIS-06 FN2d01 | 像素反投影解算 VIS | LFP | 视觉系统把图像平面上目标检测框给出的目标位置, 结合深度信息进行反投影解算, 换算成三维空间中的世界坐标, 使机械臂能够依据真实空间位置规划抓取与插入动作。 | VerificationLayer.t_2d3d_formula() VerificationLayer.t_2d3d_cam() VerificationLayer.t_2d3d_depth() |
| OBS-02 FNobs02 | 视觉段位映射 OBS | LFP | 状态估计器把视觉系统识别出的机械手、圆柱销、插孔与目标物这四类对象, 分别按几何属性与工件属性进行分段, 再把各段量测数值映射进统一状态向量的对应位置, 得到完整的场景状态。 | VerificationLayer.t_F_C02() VerificationLayer.t_sobs_peg() VerificationLayer.t_sobs_target() VerificationLayer.t_sobs_unit() VerificationLayer.t_sobs_realalign() |
| SCH-01 FNsched01 | 八阶段作业调度 SCH | LFO | 动作调制器把整条光模块插拔作业拆成八个阶段并依次推进: 接近目标、位置对位、夹爪下降、抓取光模块、抬起、转移至目标位置、对准插入、完成收尾, 前一阶段达成之后才进入下一阶段。 | VerificationLayer.t_F_A01() VerificationLayer.t_F_B07() VerificationLayer.t_sched_stage() VerificationLayer.t_sched_real() |
| SKL-02 FNskill02 | 工艺参数注入 SKL HDM | HDM | 该编排器在技能执行过程中读取工艺要求的性能参数，用这些参数覆盖系统默认设定，例如力的上限与节拍时间等。 | VerificationLayer.t_skill_param() VerificationLayer.t_skill_tact() VerificationLayer.t_skill_override() |
| ACT-01 FNact01 | 动作指令下发 ACT | LFO | 机器人执行器把经过限幅后的动作向量 u_vec 当作速度指令, 正式下发给底层执行层, 由底层执行层据此驱动机械臂与夹爪产生对应的运动。 | VerificationLayer.t_act_dim() VerificationLayer.t_act_consumed() VerificationLayer.t_act_pass() VerificationLayer.t_act_real() |
| ACT-02 FNact02 | 夹爪开合执行 ACT | LFO | 机器人执行器接收名为 gripper_cmd 的夹爪控制指令, 依据指令中的开合要求驱动夹爪执行闭合或张开动作, 从而在作业流程的适当时机抓住或释放目标工件。 | VerificationLayer.t_act_grip() VerificationLayer.t_act_ungrip() VerificationLayer.t_act_th() VerificationLayer.t_act_realgrip() |
| TAC-01 FNtac01 | 夹持状态感知 TAC | LFP | 触觉感知模块以夹爪开合状态的观测值为基础, 用一减去该观测值得到夹紧度, 夹紧度数值越大代表夹持越紧, 从而判断工件是否已被夹爪可靠地抓住。 | VerificationLayer.t_tac_grip() VerificationLayer.t_tac_deep() VerificationLayer.t_tac_shallow() VerificationLayer.t_tac_real() |
| TAC-05 FNtac05 | 抓握质量估计 TAC | LFP | 触觉感知系统根据夹爪夹持光模块过程中的触觉反馈估计当前的抓握质量, 并随夹持动作同步进行跟随式验证, 用于判断夹持是否可靠、能否安全进入后续的转移与插入环节。 | VerificationLayer.t_tac_follow() VerificationLayer.t_F_A06() VerificationLayer.t_tac_gf() VerificationLayer.t_tac_slip() |
| SAF-01 FNlim01 | 动作饱和限幅 SAF | LFO | 安全边界层在动作送出之前对其执行饱和限幅, 把动作向量每个维度的数值都限制在正负 0.6 的物理允许范围以内, 从源头杜绝超出安全边界的指令进入执行环节。 | VerificationLayer.t_F_B11() VerificationLayer.t_lim_bound() VerificationLayer.t_lim_cfg() |
| SAF-02 FNlim02 | 速度安全钳制 SAF | LFO | 安全边界层对所有即将下发的速度指令进行上限检查, 一旦指令数值超过预先设定的安全速度上限, 就把它强制钳制在上限值, 确保机械臂的运动速度始终处于安全范围之内。 | VerificationLayer.t_lim_vel() VerificationLayer.t_lim_noclip() VerificationLayer.t_F_A04() |
| FFW-02 FNff02 | 近距收敛闭合 FFW | LFO | 前馈加速器以机械臂末端与目标之间的平面距离 d_xy 小于 0.03 作为近距离判据, 一旦满足该判据就启动闭合控制, 让末端在接近目标时迅速收敛到期望位置。 | VerificationLayer.t_ff_close() VerificationLayer.t_ff_converge() VerificationLayer.t_ff_far() VerificationLayer.t_ff_damp() |
| EST-03 FNest03 | 状态平滑估计 EST HDM | HDM | 该估计器对传感器送来的观测进行平滑处理，以抑制观测中夹杂的噪声，从而输出平滑、稳定的状态估计值，供后续模块使用。 | VerificationLayer.t_est_ema() VerificationLayer.t_est_lag() VerificationLayer.t_est_err() |
| MAN-02 FNmc02 | 法向偏离测量 MAN | LFO | 该模块测量接触点在法线方向上的偏离量 e⊥，并以该偏离量的大小作为法向偏离风险的度量依据。 | VerificationLayer.t_mc_risk() VerificationLayer.t_mc_th() VerificationLayer.t_mc_bound() |
| WLD-04 FNworld04 | 末端编码器读 WLD HDM | HDM | 物理世界模块读取机械臂末端手爪上位置编码器的数值,并且按照与真实机器人完全相同的读取方式来读取,保证仿真环境与真机数据同构一致。 | VerificationLayer.t_world_hand() VerificationLayer.t_world_noise() VerificationLayer.t_world_cross() |
| WLD-05 FNworld05 | 物理约束可审计 WLD HDM | HDM | 物理世界模块中使用的物理常量与物理约束都同设计规格保持一致，并且这些常量与约束都可以被审计核对。 | VerificationLayer.t_world_const() VerificationLayer.t_world_noconf() VerificationLayer.t_world_seed() |
| DAT-04 FNdata04 | 数据流转发布 DAT HDM | HDM | 数据源模块把采集到的每一帧数据逐帧发布到数据世界中去,画布显示、三维空间渲染和总线传输所读到的都是同一份数据,保证三处内容同源一致。 | VerificationLayer.t_ssdata_iotrace() VerificationLayer.t_ssdata_keys() VerificationLayer.t_ssdata_noframe() |
| CAL-01 FNcal01 | 引力参数标定 CAL | LFO | 标定层针对需要快速动作的引力型操作, 标定与之匹配的比例控制增益以及各个作业阶段的速度上限, 使机械臂在执行快速发力动作时既跟得上节奏又不会突破安全速度边界。 | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_kp() VerificationLayer.t_cal_cap() |
| 作业对象 | 环境与约束 | 量化目标 (验收锚点) |
|---|---|---|
| 料盘/料盒/托盘 × 光模块 (多规格混料, 含不规则来料) | 多工位循环流转; 混线不停机换配方; 与 MES/产线设备协同 | · 抛料率 ≤1% (夹持损伤零容忍) · 换料盘/换规格不重训 (G_skill 技能复用) · 移动抓取综合误差毫米级; 双臂协同负载 ≥10kg · 取放节拍支撑整线 UPH≥400 |
| 编号 | 功能 | 几何类 | 详细说明 | 验证方法 |
|---|---|---|---|---|
| VIS-01 FNyolo01 | 目标类别检出 VIS | LFP | 视觉系统中的目标检测器对每一帧图像执行检测, 从画面中找出机械手、光模块与插孔这三类目标, 输出每个目标的类别标签与在图像中的位置, 供后续解算环节读取。 | VerificationLayer.t_F_C01() VerificationLayer.t_yolo_cls() VerificationLayer.t_yolo_box() |
| VIS-06 FN2d01 | 像素反投影解算 VIS | LFP | 视觉系统把图像平面上目标检测框给出的目标位置, 结合深度信息进行反投影解算, 换算成三维空间中的世界坐标, 使机械臂能够依据真实空间位置规划抓取与插入动作。 | VerificationLayer.t_2d3d_formula() VerificationLayer.t_2d3d_cam() VerificationLayer.t_2d3d_depth() |
| OBS-02 FNobs02 | 视觉段位映射 OBS | LFP | 状态估计器把视觉系统识别出的机械手、圆柱销、插孔与目标物这四类对象, 分别按几何属性与工件属性进行分段, 再把各段量测数值映射进统一状态向量的对应位置, 得到完整的场景状态。 | VerificationLayer.t_F_C02() VerificationLayer.t_sobs_peg() VerificationLayer.t_sobs_target() VerificationLayer.t_sobs_unit() VerificationLayer.t_sobs_realalign() |
| ACT-01 FNact01 | 动作指令下发 ACT | LFO | 机器人执行器把经过限幅后的动作向量 u_vec 当作速度指令, 正式下发给底层执行层, 由底层执行层据此驱动机械臂与夹爪产生对应的运动。 | VerificationLayer.t_act_dim() VerificationLayer.t_act_consumed() VerificationLayer.t_act_pass() VerificationLayer.t_act_real() |
| ACT-02 FNact02 | 夹爪开合执行 ACT | LFO | 机器人执行器接收名为 gripper_cmd 的夹爪控制指令, 依据指令中的开合要求驱动夹爪执行闭合或张开动作, 从而在作业流程的适当时机抓住或释放目标工件。 | VerificationLayer.t_act_grip() VerificationLayer.t_act_ungrip() VerificationLayer.t_act_th() VerificationLayer.t_act_realgrip() |
| ACT-03 FNact03 | 执行状态反馈 ACT | LFO | 执行器每完成一次动作，该模块就回读执行之后的状态，其中包括末端位置、夹爪状态与受力情况，并把它们作为执行反馈。 | VerificationLayer.t_act_pos() VerificationLayer.t_act_grp() VerificationLayer.t_act_force() VerificationLayer.t_act_loop() |
| TAC-05 FNtac05 | 抓握质量估计 TAC | LFP | 触觉感知系统根据夹爪夹持光模块过程中的触觉反馈估计当前的抓握质量, 并随夹持动作同步进行跟随式验证, 用于判断夹持是否可靠、能否安全进入后续的转移与插入环节。 | VerificationLayer.t_tac_follow() VerificationLayer.t_F_A06() VerificationLayer.t_tac_gf() VerificationLayer.t_tac_slip() |
| WLD-01 FNworld01 | 真实物理推进 WLD HDM | HDM | 物理世界模块把机器人执行器送来的动作交给仿真环境, 通过 metaworld 的 env.step 单步接口推进仿真, 由 MuJoCo 引擎按真实物理动力学结算机械臂、夹爪与光模块的位姿变化, 使动作在物理世界中真实生效。 | VerificationLayer.t_world_env() VerificationLayer.t_world_step() VerificationLayer.t_world_stable() VerificationLayer.t_world_render() |
| WLD-02 FNworld02 | 接触力合成 WLD HDM | HDM | 物理世界模块在没有力传感器的条件下, 依据机械臂与工件之间的几何接触关系来合成夹持力与接触力, 并把推算出的力信息作为反馈数据提供给上层控制环节使用。 | VerificationLayer.t_world_force() VerificationLayer.t_world_contact() VerificationLayer.t_world_prob() VerificationLayer.t_world_realcontact() |
| WLD-03 FNworld03 | 工件位姿演化 WLD HDM | HDM | 该模块在物理世界中按照力学规律推进销、孔与机械臂末端位姿的演化，让每一步动作都体现为这些对象位置与姿态的实际变化。 | VerificationLayer.t_F_A06() VerificationLayer.t_world_hole() VerificationLayer.t_world_cont() |
| WLD-04 FNworld04 | 末端编码器读 WLD HDM | HDM | 物理世界模块读取机械臂末端手爪上位置编码器的数值,并且按照与真实机器人完全相同的读取方式来读取,保证仿真环境与真机数据同构一致。 | VerificationLayer.t_world_hand() VerificationLayer.t_world_noise() VerificationLayer.t_world_cross() |
| SAF-02 FNlim02 | 速度安全钳制 SAF | LFO | 安全边界层对所有即将下发的速度指令进行上限检查, 一旦指令数值超过预先设定的安全速度上限, 就把它强制钳制在上限值, 确保机械臂的运动速度始终处于安全范围之内。 | VerificationLayer.t_lim_vel() VerificationLayer.t_lim_noclip() VerificationLayer.t_F_A04() |
| SCH-01 FNsched01 | 八阶段作业调度 SCH | LFO | 动作调制器把整条光模块插拔作业拆成八个阶段并依次推进: 接近目标、位置对位、夹爪下降、抓取光模块、抬起、转移至目标位置、对准插入、完成收尾, 前一阶段达成之后才进入下一阶段。 | VerificationLayer.t_F_A01() VerificationLayer.t_F_B07() VerificationLayer.t_sched_stage() VerificationLayer.t_sched_real() |
| SKL-02 FNskill02 | 工艺参数注入 SKL HDM | HDM | 该编排器在技能执行过程中读取工艺要求的性能参数，用这些参数覆盖系统默认设定，例如力的上限与节拍时间等。 | VerificationLayer.t_skill_param() VerificationLayer.t_skill_tact() VerificationLayer.t_skill_override() |
| DAT-05 FNdata05 | 工程数据接入 DAT HDM | HDM | 工程数据接入功能保证本模块读取的数据与训练阶段和评估阶段所用的数据链路保持一致，并且数据格式与 LeRobotDataset 数据集格式相兼容。 | VerificationLayer.t_ssdata_meta() VerificationLayer.t_ssdata_norm() VerificationLayer.t_ssdata_npz() VerificationLayer.t_ssdata_disk() |
| EST-01 FNest01 | 潜状态递归预测 EST HDM | HDM | 自适应状态估计器以递归方式维护潜状态, 并按世界模型执行卡尔曼滤波的预测步骤, 提前推算下一时刻潜状态的均值与协方差, 为随后到来的观测校正提供先验依据。 | VerificationLayer.t_F_B03() VerificationLayer.t_est_dim() VerificationLayer.t_est_rec() VerificationLayer.t_est_bounded() |
| CAL-03 FNcal03 | 潜空间参数标定 CAL | LFO | 标定层对潜空间相关的参数进行标定,这些参数包括潜空间的维度latent_dim、力通道的配置以及先验矩阵prior_A,标定完成之后这些参数即投入后续计算。 | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_prior() VerificationLayer.t_F_E02() |
| 作业对象 | 环境与约束 | 量化目标 (验收锚点) |
|---|---|---|
| 光组件/光纤阵列 × 耦合平台 (纳米级运动平台 + 光功率计) | 精密光学环境 (防尘防振); 温度漂移; 单模/多模器件混产 | · 单模对准 ≤50nm / 多模 ≤100nm (纳米级运动平台) · 寻峰收敛 ≤5s (自 200μm 初始偏差起) · 解耦/重耦功率重复定位方差达标; 耦合寻优轨迹平滑无抖 · 新器件批次寻峰成功率 ≥ 基线 90% (G_data) |
| 编号 | 功能 | 几何类 | 详细说明 | 验证方法 |
|---|---|---|---|---|
| PER-01 FNmp01 | 对准代价评估 PER | LFO | 性能流形模块评估机械臂末端夹持的光模块头部与插孔底部之间的对准程度, 用偏差的加权二次代价函数量化失准大小, 代价数值越小表示当前的对准状态越理想。 | VerificationLayer.t_mp_v() VerificationLayer.t_mp_w() VerificationLayer.t_mp_nonneg() |
| PER-02 FNmp02 | 耦合效率映射 PER | LFO | 该模块将耦合过程近似为高斯光束的传播过程，并依据该近似用公式 η=exp(−V/σ²) 计算当前状态所对应的耦合效率 η。 | VerificationLayer.t_F_E04() VerificationLayer.t_mp_eta() VerificationLayer.t_mp_sigma() |
| PER-03 FNmp03 | 完成态判定 PER | LFO | 性能流形模块用完成度指标η来判定任务是否完成,当η的数值超过设定的高判据时,系统就认定装配插入动作已经圆满完成。 | VerificationLayer.t_F_E04() VerificationLayer.t_mp_done() |
| PER-04 FNmp04 | 性能退化监测 PER | LFO | 性能流形模块会持续监测性能指标 η，一旦发现 η 的数值偏低或者长期不再上升，就把它视为质量发生退化的信号。 | VerificationLayer.t_mp_degrade() VerificationLayer.t_mp_nofalse() VerificationLayer.t_mp_cont() |
| LAT-01 FNlat01 | 潜坐标提取 LAT HDM | HDM | 潜空间模块把仿真引擎输出的原始运动轨迹编码转换为低维的潜状态坐标, 使连续轨迹在潜空间中呈现为紧凑而平滑的状态序列, 供状态预测与技能复用环节直接读取。 | VerificationLayer.t_lat_coord() VerificationLayer.t_F_E02() VerificationLayer.t_lat_cont() |
| LAT-03 FNlat03 | 速度场估计 LAT HDM | HDM | 潜空间模块把先验分布prior与预测得到的先验状态估计x̂₋相减,用两者之间的差值来估计潜空间中的速度场,并据此推进状态的后续演化。 | VerificationLayer.t_lat_vel() VerificationLayer.t_lat_dir() VerificationLayer.t_lat_field() |
| EST-01 FNest01 | 潜状态递归预测 EST HDM | HDM | 自适应状态估计器以递归方式维护潜状态, 并按世界模型执行卡尔曼滤波的预测步骤, 提前推算下一时刻潜状态的均值与协方差, 为随后到来的观测校正提供先验依据。 | VerificationLayer.t_F_B03() VerificationLayer.t_est_dim() VerificationLayer.t_est_rec() VerificationLayer.t_est_bounded() |
| EST-03 FNest03 | 状态平滑估计 EST HDM | HDM | 该估计器对传感器送来的观测进行平滑处理，以抑制观测中夹杂的噪声，从而输出平滑、稳定的状态估计值，供后续模块使用。 | VerificationLayer.t_est_ema() VerificationLayer.t_est_lag() VerificationLayer.t_est_err() |
| PRD-01 FNpred01 | 先验状态预测 PRD HDM | HDM | 先验动力学预测器在获得新观测之前先做猜测, 按状态转移方程 x̂₋ = A·x + B·u 推算: 用状态转移矩阵 A 乘当前状态 x, 再加上控制矩阵 B 与控制输入 u 的乘积, 得到下一步的先验状态估计 x̂₋。 | VerificationLayer.t_F_B04() VerificationLayer.t_pred_u() VerificationLayer.t_pred_free() VerificationLayer.t_pred_bounded() |
| FFW-01 FNff01 | 比例引导驱动 FFW | LFO | 前馈加速器用约 54.7 万参数的动作决策网络做前向推理, 逼近解析教师的比例控制增益乘误差引导律, 在训练域内输出近似引导动作以加快响应; 若状态越出训练域, 解析控制律降级为域外守卫, 把 D_GUARD 标志置为 0.25。 | VerificationLayer.t_F_B02() VerificationLayer.t_ff_zero() VerificationLayer.t_ff_kp() VerificationLayer.t_ff_dim() |
| FFW-02 FNff02 | 近距收敛闭合 FFW | LFO | 前馈加速器以机械臂末端与目标之间的平面距离 d_xy 小于 0.03 作为近距离判据, 一旦满足该判据就启动闭合控制, 让末端在接近目标时迅速收敛到期望位置。 | VerificationLayer.t_ff_close() VerificationLayer.t_ff_converge() VerificationLayer.t_ff_far() VerificationLayer.t_ff_damp() |
| COR-03 FNinn03 | 接触概率估计 COR HDM | HDM | 该模块把残差乘以增益得到的结果送入 σ 函数进行变换，σ 函数输出的数值就作为接触发生概率的估计值。 | VerificationLayer.t_F_B06() VerificationLayer.t_inn_01() VerificationLayer.t_F_A07() VerificationLayer.t_inn_low() |
| CAL-04 FNcal04 | 平衡势计算 CAL | LFO | 标定层会计算引力势能与斥力势能之间的差值，并把这一差值作为平衡势的偏差量，用来评估当前的平衡状态。 | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_gap() |
| CAL-05 FNcal05 | 引擎写回生效 CAL | LFO | 标定层通过 apply_to_engine 接口把标定得到的参数精确写回引擎源码, 且写入内容与源码中的字面量写法保持一致, 从而确保新的标定值在引擎中真实生效。 | VerificationLayer.t_cal_zerodiff() VerificationLayer.t_cal_noserial() VerificationLayer.t_cal_anchor() |
| TAC-04 FNtac04 | 力觉语义映射 TAC | LFP | 触觉感知模块会把传感器输出的力觉信号映射为接触概率这一语义，用接触概率的大小来描述当前是否发生了接触。 | VerificationLayer.t_tac_force() VerificationLayer.t_tac_fprob() VerificationLayer.t_tac_sep() |
| SAF-01 FNlim01 | 动作饱和限幅 SAF | LFO | 安全边界层在动作送出之前对其执行饱和限幅, 把动作向量每个维度的数值都限制在正负 0.6 的物理允许范围以内, 从源头杜绝超出安全边界的指令进入执行环节。 | VerificationLayer.t_F_B11() VerificationLayer.t_lim_bound() VerificationLayer.t_lim_cfg() |
| RSN-02 FNrsn02 | 恢复建议生成 RSN HDM | HDM | 该模块对运行中出现的异常按类型进行归类，并为每一类异常都生成相应的恢复建议，供操作人员或系统参考处理。 | VerificationLayer.t_rsn_advice() VerificationLayer.t_rsn_act() VerificationLayer.t_rsn_level() |
| 域码 | 功能族 | 英文 | 模型角色 | 几何类 | 覆盖画布节点 | 功能数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DAT | 数据与样本链路 | Data Pipeline | 工程数据 | HDM 全局高维流形泛化类 | 📦 metaworld 数据源 | 5 |
| VIS | 视觉感知与解算 | Vision Perception | 感知模型 | LFP 局部精细感知类 | 🎯 YOLO 目标检测 · 📐 2D→3D 解算 | 11 |
| TAC | 触觉与力觉感知 | Tactile Perception | 感知模型 | LFP 局部精细感知类 | 🖐 触觉感知 | 6 |
| SEN | 多源传感融合 | Sensor Fusion | 感知模型 | LFP 局部精细感知类 | 📡 传感器融合 | 5 |
| OBS | 统一状态编码 | Observation Coding | 状态表征 | LFP 局部精细感知类 | 🧩 43D 统一状态向量 | 5 |
| WLD | 物理世界推进 | World Physics | 引擎仿真 | HDM 全局高维流形泛化类 | 🌍 物理世界 | 6 |
| LAT | 潜空间结构 | Latent Structure | 世界模型 | HDM 全局高维流形泛化类 | 🧮 潜空间 | 5 |
| PRD | 先验动力学预测 | Prior Prediction | 世界模型 | HDM 全局高维流形泛化类 | 📈 先验动力学预测器 | 5 |
| EST | 自适应状态估计 | State Estimation | 世界模型 | HDM 全局高维流形泛化类 | 🔮 自适应状态估计器 | 5 |
| COR | 残差校正新息 | Correction | 世界模型 | HDM 全局高维流形泛化类 | 🧪 状态校正器 | 5 |
| FFW | 前馈引导快路径 | FeedForward | 快路径控制 | LFO 局部精细操作类 | ⚡ 前馈加速器 | 5 |
| SCH | 作业调度状态机 | Scheduler / FSM | 决策规划 | LFO 局部精细操作类 | 🧭 动作调制器 | 5 |
| SAF | 安全执行边界 | Safety Boundary | 安全冗余 | LFO 局部精细操作类 | 🛡 安全执行边界 | 5 |
| ACT | 机器人执行驱动 | Actuation | 执行机构 | LFO 局部精细操作类 | 🤖 机器人执行器 | 5 |
| CAL | 标定与参数写回 | Calibration | 工程标定 | LFO 局部精细操作类 | 🧮 标定层 | 5 |
| MAN | 接触流形监测 | Contact Manifold | 质量监测 | LFO 局部精细操作类 | 🧮 接触流形 | 5 |
| PER | 性能流形评估 | Performance Manifold | 质量监测 | LFO 局部精细操作类 | 🧮 性能流形 | 5 |
| AOI | 外观质量检测 | AOI Inspection | 感知模型 | LFP 局部精细感知类 | 🔍 外观质量检测 | 5 |
| LLM | 任务规划与意图 | Task Planning | 认知模型 | HDM 全局高维流形泛化类 | 🧠 任务规划器 | 5 |
| RSN | 异常诊断与恢复 | Diagnosis | 认知模型 | HDM 全局高维流形泛化类 | 🔍 异常推理器 | 5 |
| SKL | 技能编排与注入 | Skill Orchestration | 认知模型 | HDM 全局高维流形泛化类 | 🛠 技能编排器 | 5 |
| 组合链 | 描述 | 覆盖功能 |
|---|---|---|
| 视觉感知链 | 图像 → YOLO 检出 → 2D→3D 解算 → 观测对齐 (感知到状态) | 目标类别检出 · 检测置信输出 · 像素反投影解算 · 深度图恢复 · 视觉段位映射 |
| 状态闭环链 | 融合 → 前馈/估计 → 预测 → 校正 → 调度 → 限幅 → 执行 (完整控制环) | 多源观测融合 · 比例引导驱动 · 潜状态递归预测 · 先验状态预测 · 卡尔曼校正融合 · 八阶段作业调度 · 动作饱和限幅 · 动作指令下发 |
| 精密插拔工艺 | 八阶段调度 + 接触感知 + 夹持质量 + 流形监测 (光模块插拔核心截面) | 八阶段作业调度 · 接触检测判定 · 抓握质量估计 · 法向偏离测量 · 完成态判定 |
| 质量门链 | AOI 检测 + 性能流形 η + 异常诊断 (良率守门) | 检测结果判定 · 完成态判定 · 异常类型诊断 |
| 边学边练闭环 | 数据源 → 训练 → 部署 → 推理 → 数据回流 (数据闭环截面) | 训练数据探测 · 数据流转发布 · 快路径直映射 · 末端编码器读 |
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| VIS-01 FNyolo01 | 目标类别检出 VIS 视觉系统中的目标检测器对每一帧图像执行检测, 从画面中找出机械手、光模块与插孔这三类目标, 输出每个目标的类别标签与在图像中的位置, 供后续解算环节读取。 | LFP | VerificationLayer.t_F_C01() VerificationLayer.t_yolo_cls() VerificationLayer.t_yolo_box() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01SC-02SC-03SC-04 |
| VIS-01-T1 自动 三类真实检出 VerificationLayer.t_F_C01() | ||||
| VIS-01-T2 自动 类别名映射正确 VerificationLayer.t_yolo_cls() | ||||
| VIS-01-T3 自动 检出框坐标合法 VerificationLayer.t_yolo_box() | ||||
| VIS-01-T4 手动 真实感知视频 步骤: gen_real_yolo_video.py 出视频含 2D 框+conf | ||||
| VIS-01-T5 手动 逐帧检出率统计 步骤: 真实化运行完日志含 YOLO 检出率 | ||||
| VIS-02 FNyolo02 | 检测置信输出 VIS 该检测模块对外输出目标检测模型真实计算出的置信度，不再像旧做法那样把置信度直接写死为固定的 0.99。 | LFP | VerificationLayer.t_yolo_conf() VerificationLayer.t_yolo_nofake() VerificationLayer.t_yolo_th() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01 |
| VIS-02-T1 自动 conf 为真实值 VerificationLayer.t_yolo_conf() | ||||
| VIS-02-T2 自动 无写死高置信 VerificationLayer.t_yolo_nofake() | ||||
| VIS-02-T3 自动 低置信可过滤 VerificationLayer.t_yolo_th() | ||||
| VIS-02-T4 手动 总线显示真实 conf 步骤: 数据总线 YOLO 行 conf 为检测真值非 0.99 | ||||
| VIS-02-T5 手动 遮挡时 conf 下降 步骤: 夹爪遮挡光模块→conf 真实下降/未检出 | ||||
| VIS-03 FNyolo03 | 模型热载缓存 VIS YOLO目标检测模型第一次加载权重时就把权重缓存到内存中,之后每一帧检测都直接使用缓存好的模型,从而避免画面播放过程中出现卡顿现象。 | LFP | VerificationLayer.t_yolo_prewarm() VerificationLayer.t_yolo_weights() VerificationLayer.t_yolo_cache() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| VIS-03-T1 自动 启动预热缓存 VerificationLayer.t_yolo_prewarm() | ||||
| VIS-03-T2 自动 权重路径探测 VerificationLayer.t_yolo_weights() | ||||
| VIS-03-T3 自动 加载后复用 VerificationLayer.t_yolo_cache() | ||||
| VIS-03-T4 手动 首帧加载不卡播放 步骤: GUI 启动即预热→▶运行 YOLO 节点无 >300ms 卡顿 | ||||
| VIS-03-T5 手动 权重缺失显性报错 步骤: 删权重→运行报「YOLO 加载失败」非静默 | ||||
| VIS-04 FNyolo04 | 感知退化诚实 VIS YOLO 目标检测模块在目标物体被遮挡或发生漏检的时候，会如实地标注出当前检测不到目标的状态，而不会伪造虚假的检测结果。 | LFP | VerificationLayer.t_yolo_miss() VerificationLayer.t_yolo_honest() VerificationLayer.t_yolo_stat() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| VIS-04-T1 自动 未检出标 None VerificationLayer.t_yolo_miss() | ||||
| VIS-04-T2 自动 不顶替引擎真值 VerificationLayer.t_yolo_honest() | ||||
| VIS-04-T3 自动 退化统计可查 VerificationLayer.t_yolo_stat() | ||||
| VIS-04-T4 手动 退化真实呈现 步骤: 任务失败视频也交付, 遮挡段检出崩如实可见 | ||||
| VIS-04-T5 手动 RealityGap 量化 步骤: 报告含视觉 光模块 误差/检出率实测量 | ||||
| VIS-05 FNyolo05 | 感知实时性 VIS 视觉系统每收到一帧图像就执行一次 detect_3d 三维目标检测, 单帧处理的总耗时须控制在真实化运行节奏规定的时限以内, 以保证感知的实时性, 不拖慢后续的控制与执行。 | LFP | VerificationLayer.t_yolo_lat() VerificationLayer.t_yolo_gpu() VerificationLayer.t_yolo_size() auto 2 · semi 1 · 手动 2 | 平台通用 |
| VIS-05-T1 自动 单帧 <1s 可接受 VerificationLayer.t_yolo_lat() | ||||
| VIS-05-T2 半自动 GPU 推理正常 VerificationLayer.t_yolo_gpu() | ||||
| VIS-05-T3 自动 分辨率一致 VerificationLayer.t_yolo_size() | ||||
| VIS-05-T4 手动 视频帧率标注 步骤: 真实感知视频 8fps 顶栏显示帧号 | ||||
| VIS-05-T5 手动 真机端侧可行 步骤: Orin 推理延迟记录 (真机验收) | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| VIS-06 FN2d01 | 像素反投影解算 VIS 视觉系统把图像平面上目标检测框给出的目标位置, 结合深度信息进行反投影解算, 换算成三维空间中的世界坐标, 使机械臂能够依据真实空间位置规划抓取与插入动作。 | LFP | VerificationLayer.t_2d3d_formula() VerificationLayer.t_2d3d_cam() VerificationLayer.t_2d3d_depth() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01SC-02SC-03SC-04 |
| VIS-06-T1 自动 反投影公式正确 VerificationLayer.t_2d3d_formula() | ||||
| VIS-06-T2 自动 相机模型加载 VerificationLayer.t_2d3d_cam() | ||||
| VIS-06-T3 自动 深度图参与解算 VerificationLayer.t_2d3d_depth() | ||||
| VIS-06-T4 手动 3D 坐标量级正确 步骤: 解算坐标与场景物体尺寸量级一致 (米) | ||||
| VIS-06-T5 手动 深度缺失回退 步骤: 无深度权重→回退写死 z 并在日志标注 | ||||
| VIS-07 FN2d02 | 深度图恢复 VIS 该模块先让深度模型预测出整幅深度图，再统计目标检测框内各像素的深度值，并取其中位数作为该目标的深度估计结果。 | LFP | VerificationLayer.t_2d3d_dmodel() VerificationLayer.t_2d3d_scale() VerificationLayer.t_2d3d_med() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| VIS-07-T1 自动 深度模型加载 VerificationLayer.t_2d3d_dmodel() | ||||
| VIS-07-T2 自动 深度尺度校准 VerificationLayer.t_2d3d_scale() | ||||
| VIS-07-T3 自动 框内中位数抗噪 VerificationLayer.t_2d3d_med() | ||||
| VIS-07-T4 手动 深度权重漏传修复 步骤: depth_weights 传参在代码中显式传递 (曾漏) | ||||
| VIS-07-T5 手动 深度质量可视化 步骤: 深度图与 RGB 同帧可对照 | ||||
| VIS-08 FN2d03 | 相机模型标定 VIS 相机标定把相机内参矩阵、垂直视场角和相机外参这些参数精确标定并相互对齐,保证图像平面上的像素点能够投影到三维空间中的正确位置上。 | LFP | VerificationLayer.t_2d3d_intrin() VerificationLayer.t_2d3d_fovy() VerificationLayer.t_2d3d_extrin() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01 |
| VIS-08-T1 自动 内参矩阵使用正确 VerificationLayer.t_2d3d_intrin() | ||||
| VIS-08-T2 自动 fovy 换算正确 VerificationLayer.t_2d3d_fovy() | ||||
| VIS-08-T3 自动 外参角差 <1° VerificationLayer.t_2d3d_extrin() | ||||
| VIS-08-T4 手动 真机相机标定 步骤: 真机相机标定记录 (角差 0.00° 验证过 corner2) | ||||
| VIS-08-T5 手动 标定文件版本可溯 步骤: 相机标定参数文件路径可查 | ||||
| VIS-09 FN2d04 | 解算误差评估 VIS 图像平面到三维空间的解算模块会把图像平面反投影得到的三维坐标与真值坐标进行对比，以此量化解算误差的大小。 | LFP | VerificationLayer.t_2d3d_err() VerificationLayer.t_2d3d_errband() VerificationLayer.t_2d3d_drift() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| VIS-09-T1 自动 锚点误差量化 VerificationLayer.t_2d3d_err() | ||||
| VIS-09-T2 自动 误差带统计 VerificationLayer.t_2d3d_errband() | ||||
| VIS-09-T3 自动 深度模型漂移检测 VerificationLayer.t_2d3d_drift() | ||||
| VIS-09-T4 手动 定标探针报告 步骤: YOLO hand 漂移 12-20cm 定标实锤报告可查 | ||||
| VIS-09-T5 手动 误差进日志 步骤: 真实化 R0_TRACE 每帧 光模块 误差打印 | ||||
| VIS-10 FN2d05 | 解算链路同构 VIS 视觉系统在真机与仿真环境中共用同一条从图像平面到三维空间的解算链路, 不分别维护两套并行的处理逻辑, 以保证两种场景下二维到三维解算的行为一致、结果可比。 | LFP | VerificationLayer.t_2d3d_src() VerificationLayer.t_2d3d_sameframe() auto 2 · semi 0 · 手动 3 | 平台通用 |
| VIS-10-T1 自动 源码映射真实 VerificationLayer.t_2d3d_src() | ||||
| VIS-10-T2 自动 检测-解算同帧 VerificationLayer.t_2d3d_sameframe() | ||||
| VIS-10-T3 手动 断点可进 步骤: detect_3d 内断点每步可进 (真实化) | ||||
| VIS-10-T4 手动 画布 2D→3D 节点真实 步骤: 画布该节点 out = 真实反投影非引擎几何 | ||||
| VIS-10-T5 手动 真机同构验证 步骤: gen_insert_video 同链路 YOLO 写 obs[36:39] | ||||
| VIS-11 FN2d06 | 视觉伺服引导闭环 VIS 解算出的三维位姿被直接用作引导信号: 由目标点与末端位姿生成引导向量, 驱动伺服收敛, 使末端在接近、对位、下降与转移各段逐步贴近目标, 横向偏差与法向偏离随过程收敛到毫米以内。 | LFP | VerificationLayer.t_F_B12() auto 3 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| VIS-11-T1 自动 引导向量逐帧在位 VerificationLayer.t_F_B12() | ||||
| VIS-11-T2 自动 横向偏差收敛 (后1/3 ≤ 前1/3×0.5) VerificationLayer.t_F_B12() | ||||
| VIS-11-T3 自动 末端法向偏离 <1mm VerificationLayer.t_F_B12() | ||||
| VIS-11-T4 手动 静态向量方向口径不适用 步骤: 目标向量不含阶段子目标 → 方向一致率仅 ~0.21, 判据用偏差收敛 (已在用例内说明) | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| TAC-01 FNtac01 | 夹持状态感知 TAC 触觉感知模块以夹爪开合状态的观测值为基础, 用一减去该观测值得到夹紧度, 夹紧度数值越大代表夹持越紧, 从而判断工件是否已被夹爪可靠地抓住。 | LFP | VerificationLayer.t_tac_grip() VerificationLayer.t_tac_deep() VerificationLayer.t_tac_shallow() VerificationLayer.t_tac_real() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | SC-01SC-03 |
| TAC-01-T1 自动 夹紧度计算正确 VerificationLayer.t_tac_grip() | ||||
| TAC-01-T2 自动 深夹阈值判定 VerificationLayer.t_tac_deep() | ||||
| TAC-01-T3 自动 浅夹检出 VerificationLayer.t_tac_shallow() | ||||
| TAC-01-T4 半自动 真夹持物理验证 VerificationLayer.t_tac_real() | ||||
| TAC-01-T5 手动 夹持力可视化 步骤: 3D 夹持青球/环境橙球 | ||||
| TAC-02 FNtac02 | 接触检测判定 TAC 该模块根据几何位置关系与夹持状态这两路信号判断接触是否建立，只有当信号满足接触条件时才判定末端已经与工件接触。 | LFP | VerificationLayer.t_tac_contact() VerificationLayer.t_tac_pre() VerificationLayer.t_tac_event() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01SC-02 |
| TAC-02-T1 自动 接触判据正确 VerificationLayer.t_tac_contact() | ||||
| TAC-02-T2 自动 预接触提示 VerificationLayer.t_tac_pre() | ||||
| TAC-02-T3 自动 接触事件可追溯 VerificationLayer.t_tac_event() | ||||
| TAC-02-T4 手动 真实接触演示 步骤: 物理仿真接触瞬间指示环亮起 | ||||
| TAC-02-T5 手动 接触概率联动 步骤: 接触段 contact_p>0.6 画布可见 | ||||
| TAC-03 FNtac03 | 触觉向量合成 TAC 触觉感知模块把抓取状态和接触状态的信息合成为一个四维触觉向量,向量里每个分量的取值都在零到一之间,用来表示抓持和接触的程度。 | LFP | VerificationLayer.t_F_C03() VerificationLayer.t_F_B01() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| TAC-03-T1 自动 触觉 4D 合成 VerificationLayer.t_F_C03() | ||||
| TAC-03-T2 自动 0-1 语义范围 VerificationLayer.t_F_C03() | ||||
| TAC-03-T3 自动 向量并入 43D VerificationLayer.t_F_B01() | ||||
| TAC-03-T4 手动 触觉源真实 步骤: 数据来源=夹爪开度+物理接触非假数据 | ||||
| TAC-03-T5 手动 硬仿真可接入 步骤: 硬件仿真开触觉→段位变化 | ||||
| TAC-04 FNtac04 | 力觉语义映射 TAC 触觉感知模块会把传感器输出的力觉信号映射为接触概率这一语义，用接触概率的大小来描述当前是否发生了接触。 | LFP | VerificationLayer.t_tac_force() VerificationLayer.t_tac_fprob() VerificationLayer.t_tac_sep() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-02SC-05 |
| TAC-04-T1 自动 力合成正确 VerificationLayer.t_tac_force() | ||||
| TAC-04-T2 自动 力-概率单调 VerificationLayer.t_tac_fprob() | ||||
| TAC-04-T3 自动 阈值分离度 VerificationLayer.t_tac_sep() | ||||
| TAC-04-T4 手动 接触实验对照 步骤: 对照探针接触实验记录 (grp 0.66 接触建立) | ||||
| TAC-04-T5 手动 力控保护演示 步骤: 力超限→否决→减速演示 | ||||
| TAC-05 FNtac05 | 抓握质量估计 TAC 触觉感知系统根据夹爪夹持光模块过程中的触觉反馈估计当前的抓握质量, 并随夹持动作同步进行跟随式验证, 用于判断夹持是否可靠、能否安全进入后续的转移与插入环节。 | LFP | VerificationLayer.t_tac_follow() VerificationLayer.t_F_A06() VerificationLayer.t_tac_gf() VerificationLayer.t_tac_slip() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | SC-01SC-03SC-04 |
| TAC-05-T1 自动 随动验证正确 VerificationLayer.t_tac_follow() | ||||
| TAC-05-T2 自动 滑脱检出 VerificationLayer.t_F_A06() | ||||
| TAC-05-T3 自动 grasp_force 语义 VerificationLayer.t_tac_gf() | ||||
| TAC-05-T4 半自动 滑脱强制回退 VerificationLayer.t_tac_slip() | ||||
| TAC-05-T5 手动 抓握质量日志 步骤: 运行日志含 grasped/gf 状态 | ||||
| TAC-06 FNtac06 | 触觉反馈闭环 TAC 触觉与力觉信号构成闭环: 触觉向量与夹持状态保持互补一致, 力信号映射为接触概率并与力值强相关, 接触段接触概率稳定在 0.99 以上; 同时末端力被安全边界约束在阈值内, 力保护在该闭环内真实生效。 | LFP | VerificationLayer.t_F_B13() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| TAC-06-T1 自动 触觉通道↔状态互补一致 (≥0.99) VerificationLayer.t_F_B13() | ||||
| TAC-06-T2 自动 力→接触概率联动 corr(contact_p,|F|) ≥0.8 VerificationLayer.t_F_B13() | ||||
| TAC-06-T3 自动 插入段接触概率中位 ≥0.9 VerificationLayer.t_F_B13() | ||||
| TAC-06-T4 自动 力保护: 接触力上界 ≤1N VerificationLayer.t_F_B13() | ||||
| TAC-06-T5 手动 前向/侧向力通道 步骤: 引擎通道 2/3 恒 0 = 真机触觉缺口 (已如实标注, 未冒充) | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| SEN-01 FNsens01 | 多源观测融合 SEN 传感器融合模块把视觉系统给出的 39 维图像平面观测与触觉系统给出的 4 维触觉观测拼接融合, 合成一个 43 维的统一观测向量, 供统一状态编码环节使用。 | LFP | VerificationLayer.t_F_B01() VerificationLayer.t_sssensor_tactile() VerificationLayer.t_sssensor_visual() VerificationLayer.t_sssensor_zero() VerificationLayer.t_sssensor_real() auto 4 · semi 1 · 手动 0 | SC-02 |
| SEN-01-T1 自动 融合输出恒 43 维 VerificationLayer.t_F_B01() | ||||
| SEN-01-T2 自动 触觉段位透传 VerificationLayer.t_sssensor_tactile() | ||||
| SEN-01-T3 自动 视觉段位保留 VerificationLayer.t_sssensor_visual() | ||||
| SEN-01-T4 自动 零输入不崩溃 VerificationLayer.t_sssensor_zero() | ||||
| SEN-01-T5 半自动 真实帧融合 VerificationLayer.t_sssensor_real() | ||||
| SEN-02 FNsens02 | 时序上下文拼接 SEN 传感器融合模块把当前时刻的观测帧与上一时刻的历史观测帧拼接起来, 构成同时包含时间先后与空间对应关系的上下文结构, 再整体交给状态估计环节使用。 | LFP | VerificationLayer.t_sssensor_first() VerificationLayer.t_sssensor_prev() VerificationLayer.t_sssensor_step() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SEN-02-T1 自动 首帧用自身作历史 VerificationLayer.t_sssensor_first() | ||||
| SEN-02-T2 自动 prev 语义为上一帧 VerificationLayer.t_sssensor_prev() | ||||
| SEN-02-T3 自动 时间步进更新 VerificationLayer.t_sssensor_step() | ||||
| SEN-02-T4 手动 帧序列可回放 步骤: ▶运行→画布该节点 out 显示 cur/prev 双行 | ||||
| SEN-02-T5 手动 与引擎同构 步骤: 比对引擎 state_space_sim._build_obs 的 cur/prev 段 | ||||
| SEN-03 FNsens03 | 触觉力觉并入 SEN 本模块把力传感器测得的力觉数据与 4 维触觉信号合成在一起，并把合成结果统一并入同一个观测向量，供下游模块取用。 | LFP | VerificationLayer.t_sssensor_force() VerificationLayer.t_F_C03() VerificationLayer.t_sssensor_grasp() VerificationLayer.t_sssensor_contact() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| SEN-03-T1 自动 力向量 6 维合成 VerificationLayer.t_sssensor_force() | ||||
| SEN-03-T2 自动 触觉 0-1 语义 VerificationLayer.t_F_C03() | ||||
| SEN-03-T3 自动 夹持标志正确 VerificationLayer.t_sssensor_grasp() | ||||
| SEN-03-T4 自动 接触标志正确 VerificationLayer.t_sssensor_contact() | ||||
| SEN-03-T5 手动 真实力感接入 步骤: 硬件仿真开触觉→融合输出力觉段随接触变化 | ||||
| SEN-04 FNsens04 | 观测质量标记 SEN 传感器融合模块为每一条观测数据都打上感知来源的标记,明确指出这条数据来自编码器、视觉还是触觉,让任何一条观测都能追溯到它的来源。 | LFP | VerificationLayer.t_sssensor_src() VerificationLayer.t_sssensor_miss() VerificationLayer.t_sssensor_clean() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SEN-04-T1 自动 来源标签存在 VerificationLayer.t_sssensor_src() | ||||
| SEN-04-T2 自动 未检出标记诚实 VerificationLayer.t_sssensor_miss() | ||||
| SEN-04-T3 自动 标签不污染数值 VerificationLayer.t_sssensor_clean() | ||||
| SEN-04-T4 手动 总线显示来源 步骤: 数据总线该节点行→out 值旁带来源说明 | ||||
| SEN-04-T5 手动 可视化自解释 步骤: 3D 该图层数值面板标注每个来源名 | ||||
| SEN-05 FNsens05 | 融合延迟可控 SEN 传感器融合功能会把一次融合计算的耗时控制在画面播放节奏允许的时限以内，确保单次融合耗时小于三十毫秒。 | LFP | VerificationLayer.t_sssensor_lat() VerificationLayer.t_sssensor_leak() VerificationLayer.t_sssensor_nosync() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SEN-05-T1 自动 单帧融合 <30ms VerificationLayer.t_sssensor_lat() | ||||
| SEN-05-T2 自动 千帧无累积漂移 VerificationLayer.t_sssensor_leak() | ||||
| SEN-05-T3 自动 无同步重负载 VerificationLayer.t_sssensor_nosync() | ||||
| SEN-05-T4 手动 播放不卡顿 步骤: ▶运行全流程→日志 tick 间隔无 >300ms 尖峰 | ||||
| SEN-05-T5 手动 大轨迹内存受控 步骤: 500 步真实化运行→内存增量 <1GB | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| OBS-01 FNobs01 | 统一状态编码 OBS 状态编码器按照状态空间的观测方程, 把视觉、触觉等多源传感器送来的观测统一编码为单一的 43 维状态向量, 使机器人各下游模块都基于同一份状态表示开展工作。 | LFP | VerificationLayer.t_F_B01() VerificationLayer.t_sobs_layout() VerificationLayer.t_sobs_determ() VerificationLayer.t_F_F02() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-02 |
| OBS-01-T1 自动 观测恒 43 维 VerificationLayer.t_F_B01() | ||||
| OBS-01-T2 自动 段位布局稳定 VerificationLayer.t_sobs_layout() | ||||
| OBS-01-T3 自动 编码确定性 VerificationLayer.t_sobs_determ() | ||||
| OBS-01-T4 自动 画布节点名称一致 VerificationLayer.t_F_F02() | ||||
| OBS-01-T5 手动 与引擎 obs 同构 步骤: 比对引擎 tr['obs'] 段位与画布显示 | ||||
| OBS-02 FNobs02 | 视觉段位映射 OBS 状态估计器把视觉系统识别出的机械手、圆柱销、插孔与目标物这四类对象, 分别按几何属性与工件属性进行分段, 再把各段量测数值映射进统一状态向量的对应位置, 得到完整的场景状态。 | LFP | VerificationLayer.t_F_C02() VerificationLayer.t_sobs_peg() VerificationLayer.t_sobs_target() VerificationLayer.t_sobs_unit() VerificationLayer.t_sobs_realalign() auto 4 · semi 1 · 手动 0 | SC-01SC-02SC-03SC-04 |
| OBS-02-T1 自动 hand 段位 [0:3] VerificationLayer.t_F_C02() | ||||
| OBS-02-T2 自动 peg 段位映射 VerificationLayer.t_sobs_peg() | ||||
| OBS-02-T3 自动 target 段位正确 VerificationLayer.t_sobs_target() | ||||
| OBS-02-T4 自动 几何量纲米制 VerificationLayer.t_sobs_unit() | ||||
| OBS-02-T5 半自动 真实帧对齐 VerificationLayer.t_sobs_realalign() | ||||
| OBS-03 FNobs03 | 触觉段位嵌入 OBS 该模块把夹紧度数值与接触标志这两类信息嵌入 43 维统一状态向量之中，使下游各模块能直接从状态向量里读到这两项触觉信息。 | LFP | VerificationLayer.t_sobs_tacseg() VerificationLayer.t_sobs_tacmono() VerificationLayer.t_sobs_tacbin() VerificationLayer.t_sobs_zero() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| OBS-03-T1 自动 触觉段位 [39:43] VerificationLayer.t_sobs_tacseg() | ||||
| OBS-03-T2 自动 夹紧度单调 VerificationLayer.t_sobs_tacmono() | ||||
| OBS-03-T3 自动 接触标志二值 VerificationLayer.t_sobs_tacbin() | ||||
| OBS-03-T4 自动 全零观测合法 VerificationLayer.t_sobs_zero() | ||||
| OBS-03-T5 手动 真实触觉接入 步骤: 硬件仿真→触觉段随夹爪开合实时变化 | ||||
| OBS-04 FNobs04 | 结构条件叠加 OBS 任务模型行条件与场景结构条件都可以叠加到统一的43维状态向量上,而且这种叠加操作不会破坏原本的基础观测数据,保证基础信息始终完整。 | LFP | VerificationLayer.t_sobs_cond() VerificationLayer.t_sobs_uncond() VerificationLayer.t_sobs_conddim() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| OBS-04-T1 自动 条件注入不越界 VerificationLayer.t_sobs_cond() | ||||
| OBS-04-T2 自动 条件可移除 VerificationLayer.t_sobs_uncond() | ||||
| OBS-04-T3 自动 叠加后维数不变 VerificationLayer.t_sobs_conddim() | ||||
| OBS-04-T4 手动 画布条件节点联动 步骤: 双击结构条件节点注入→该节点 out 显示条件标记 | ||||
| OBS-04-T5 手动 模型行区分 步骤: 多模型画布各行条件互不串扰 | ||||
| OBS-05 FNobs05 | 观测源头追溯 OBS 统一状态向量中的每一个字段都可以追溯到它自己的数据源头，数据源头可能是编码器输出、视觉信息、触觉信息或者真值数据。 | LFP | VerificationLayer.t_sobs_trace() VerificationLayer.t_sobs_honest() VerificationLayer.t_sobs_noghost() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| OBS-05-T1 自动 字段-源映射表 VerificationLayer.t_sobs_trace() | ||||
| OBS-05-T2 自动 引擎真值区标注 VerificationLayer.t_sobs_honest() | ||||
| OBS-05-T3 自动 无幽灵字段 VerificationLayer.t_sobs_noghost() | ||||
| OBS-05-T4 手动 双击节点显示来源 步骤: 双击节点→详情弹窗逐段标来源 | ||||
| OBS-05-T5 手动 3D 面板可查 步骤: 3D 数值面板每行前缀源模块名 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| DAT-01 FNdata01 | 训练数据探测 DAT 数据系统模块负责探测本机 metaworld 数据集, 先确认数据集根目录是否存在且可访问, 再统计其中数据的规模, 以便在训练与评估开始前确认数据资源已经就绪。 | HDM | VerificationLayer.t_ssdata_probe() VerificationLayer.t_ssdata_count() VerificationLayer.t_ssdata_fallback() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| DAT-01-T1 自动 数据源根目录可定位 VerificationLayer.t_ssdata_probe() | ||||
| DAT-01-T2 自动 帧/集/特征计数正确 VerificationLayer.t_ssdata_count() | ||||
| DAT-01-T3 自动 多候选路径容错 VerificationLayer.t_ssdata_fallback() | ||||
| DAT-01-T4 手动 数据源切换生效 步骤: 画布双击数据源节点切换 → 节点徽标更新, 日志打印新源 | ||||
| DAT-01-T5 手动 真实断点可进入 步骤: 右键数据源节点→打开 VSCode 调试→断点设在 datasets/metaworld_data_source.py 首行→运行节点必停 | ||||
| DAT-02 FNdata02 | 现场环境加载 DAT 数据源模块加载 metaworld 仿真环境, 同时载入该环境配套的圆柱销侧向插入任务的第三版, 为整条感知、估计与控制链路准备好统一的仿真运行场景。 | HDM | VerificationLayer.t_ssdata_env() VerificationLayer.t_ssdata_env_render() VerificationLayer.t_ssdata_env_reset() VerificationLayer.t_ssdata_env_singleton() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | 平台通用 |
| DAT-02-T1 自动 任务名解析成功 VerificationLayer.t_ssdata_env() | ||||
| DAT-02-T2 半自动 渲染模式可用 VerificationLayer.t_ssdata_env_render() | ||||
| DAT-02-T3 自动 环境重置无异常 VerificationLayer.t_ssdata_env_reset() | ||||
| DAT-02-T4 自动 环境唯一实例复用 VerificationLayer.t_ssdata_env_singleton() | ||||
| DAT-02-T5 手动 换任务不串状态 步骤: 加载两个任务名→观测维度/动作维度各自正确 | ||||
| DAT-03 FNdata03 | 观测维数对齐 DAT 该数据源输出 39 维的状态流，并依据动作空间 4 维的契约对观测维度进行对齐，保证状态流与动作两者的维数约定一致、顺序对应。 | HDM | VerificationLayer.t_ssdata_dim39() VerificationLayer.t_ssdata_dim4() VerificationLayer.t_ssdata_seg() VerificationLayer.t_ssdata_oob() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| DAT-03-T1 自动 状态流恒 39 维 VerificationLayer.t_ssdata_dim39() | ||||
| DAT-03-T2 自动 动作流恒 4 维 VerificationLayer.t_ssdata_dim4() | ||||
| DAT-03-T3 自动 末端段位语义正确 VerificationLayer.t_ssdata_seg() | ||||
| DAT-03-T4 自动 越界索引防御 VerificationLayer.t_ssdata_oob() | ||||
| DAT-03-T5 手动 数据与画布契约一致 步骤: 比对数据源输出与画布「43D 统一状态向量」节点显示维数 | ||||
| DAT-04 FNdata04 | 数据流转发布 DAT 数据源模块把采集到的每一帧数据逐帧发布到数据世界中去,画布显示、三维空间渲染和总线传输所读到的都是同一份数据,保证三处内容同源一致。 | HDM | VerificationLayer.t_ssdata_iotrace() VerificationLayer.t_ssdata_keys() VerificationLayer.t_ssdata_noframe() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-03 |
| DAT-04-T1 自动 io_trace 帧序列生成 VerificationLayer.t_ssdata_iotrace() | ||||
| DAT-04-T2 自动 模块键名同构 VerificationLayer.t_ssdata_keys() | ||||
| DAT-04-T3 自动 逐帧无抽稀 VerificationLayer.t_ssdata_noframe() | ||||
| DAT-04-T4 手动 总线滚动可见 步骤: ▶运行后切「数据总线」视图→数据源行随帧滚动 | ||||
| DAT-04-T5 手动 3D 同步显示 步骤: ▶运行同时开 3D→数据源图像流帧号与 3D 步号一致 | ||||
| DAT-05 FNdata05 | 工程数据接入 DAT 工程数据接入功能保证本模块读取的数据与训练阶段和评估阶段所用的数据链路保持一致，并且数据格式与 LeRobotDataset 数据集格式相兼容。 | HDM | VerificationLayer.t_ssdata_meta() VerificationLayer.t_ssdata_norm() VerificationLayer.t_ssdata_npz() VerificationLayer.t_ssdata_disk() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-04 |
| DAT-05-T1 自动 数据集元数据可读 VerificationLayer.t_ssdata_meta() | ||||
| DAT-05-T2 自动 归一化参数齐备 VerificationLayer.t_ssdata_norm() | ||||
| DAT-05-T3 自动 npz 权重同源 VerificationLayer.t_ssdata_npz() | ||||
| DAT-05-T4 自动 磁盘占用受控 VerificationLayer.t_ssdata_disk() | ||||
| DAT-05-T5 手动 训练产物可追溯 步骤: 开训练→产物目录名带时间戳→数据源节点信息栏可查 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| WLD-01 FNworld01 | 真实物理推进 WLD 物理世界模块把机器人执行器送来的动作交给仿真环境, 通过 metaworld 的 env.step 单步接口推进仿真, 由 MuJoCo 引擎按真实物理动力学结算机械臂、夹爪与光模块的位姿变化, 使动作在物理世界中真实生效。 | HDM | VerificationLayer.t_world_env() VerificationLayer.t_world_step() VerificationLayer.t_world_stable() VerificationLayer.t_world_render() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | SC-04 |
| WLD-01-T1 自动 物理推进引擎加载 VerificationLayer.t_world_env() | ||||
| WLD-01-T2 自动 每步状态演化 VerificationLayer.t_world_step() | ||||
| WLD-01-T3 自动 动力学稳定 VerificationLayer.t_world_stable() | ||||
| WLD-01-T4 半自动 真实渲染帧 VerificationLayer.t_world_render() | ||||
| WLD-01-T5 手动 物理可信度 步骤: 接触/夹持/插入行为符合真实物理直觉 | ||||
| WLD-02 FNworld02 | 接触力合成 WLD 物理世界模块在没有力传感器的条件下, 依据机械臂与工件之间的几何接触关系来合成夹持力与接触力, 并把推算出的力信息作为反馈数据提供给上层控制环节使用。 | HDM | VerificationLayer.t_world_force() VerificationLayer.t_world_contact() VerificationLayer.t_world_prob() VerificationLayer.t_world_realcontact() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | SC-04 |
| WLD-02-T1 自动 力合成正确 VerificationLayer.t_world_force() | ||||
| WLD-02-T2 自动 接触判据正确 VerificationLayer.t_world_contact() | ||||
| WLD-02-T3 自动 力范数映射概率 VerificationLayer.t_world_prob() | ||||
| WLD-02-T4 手动 物理接触演示 步骤: 3D 接触指示: 夹持青球/环境橙球 | ||||
| WLD-02-T5 半自动 接触力真实化 VerificationLayer.t_world_realcontact() | ||||
| WLD-03 FNworld03 | 工件位姿演化 WLD 该模块在物理世界中按照力学规律推进销、孔与机械臂末端位姿的演化，让每一步动作都体现为这些对象位置与姿态的实际变化。 | HDM | VerificationLayer.t_F_A06() VerificationLayer.t_world_hole() VerificationLayer.t_world_cont() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-04 |
| WLD-03-T1 自动 销随夹爪移动 VerificationLayer.t_F_A06() | ||||
| WLD-03-T2 自动 孔位静态 VerificationLayer.t_world_hole() | ||||
| WLD-03-T3 自动 位姿连续 VerificationLayer.t_world_cont() | ||||
| WLD-03-T4 手动 3D 场景同步 步骤: 3D 场景物体位姿与引擎轨迹同帧 | ||||
| WLD-03-T5 手动 操作视频同源 步骤: 状态空间操作视频与该轨迹同一条 episode | ||||
| WLD-04 FNworld04 | 末端编码器读 WLD 物理世界模块读取机械臂末端手爪上位置编码器的数值,并且按照与真实机器人完全相同的读取方式来读取,保证仿真环境与真机数据同构一致。 | HDM | VerificationLayer.t_world_hand() VerificationLayer.t_world_noise() VerificationLayer.t_world_cross() auto 2 · semi 1 · 手动 2 | SC-03SC-04 |
| WLD-04-T1 自动 hand 段位正确 VerificationLayer.t_world_hand() | ||||
| WLD-04-T2 自动 编码器无漂移 VerificationLayer.t_world_noise() | ||||
| WLD-04-T3 半自动 与 YOLO hand 可交叉验证 VerificationLayer.t_world_cross() | ||||
| WLD-04-T4 手动 真实化 hand 语义 步骤: 真实化运行 hand=obs 编码器真值非视觉 | ||||
| WLD-04-T5 手动 锚点物理含义 步骤: 锚=obs hand (site 虚拟点低 4cm 已弃用) | ||||
| WLD-05 FNworld05 | 物理约束可审计 WLD 物理世界模块中使用的物理常量与物理约束都同设计规格保持一致，并且这些常量与约束都可以被审计核对。 | HDM | VerificationLayer.t_world_const() VerificationLayer.t_world_noconf() VerificationLayer.t_world_seed() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-03 |
| WLD-05-T1 自动 常量与引擎同源 VerificationLayer.t_world_const() | ||||
| WLD-05-T2 自动 约束无冲突 VerificationLayer.t_world_noconf() | ||||
| WLD-05-T3 自动 场景布局可复现 VerificationLayer.t_world_seed() | ||||
| WLD-05-T4 手动 设计文档一致 步骤: 对照 docs/closed_loop_realization_design.md 常量表 | ||||
| WLD-05-T5 手动 跨进程可复现 步骤: 同 seed 两次运行初始布局一致 | ||||
| WLD-06 FNaccept01 | 插入验收·最终指标 WLD 物理世界在插入作业结束后判定能否成功: done 完成标志须为真, 插入阶段耗时须小于 0.5 秒, 最终横向错位须小于 0.5 毫米, 三项须在 12 组扰动集上全部成立; 插深剩余量与横向错位的波形见仿真波形面板对应数据格及底部验收摘要。 | HDM | VerificationLayer.t_accept_insert() auto 1 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| WLD-06-T1 自动 插入成功 12/12 VerificationLayer.t_accept_insert() | ||||
| WLD-06-T2 手动 波形可见数值 步骤: 📊仿真波形: 插深剩余/横向错位曲线过 0.5mm 红虚线, 底部「✅ 插入成功 · 插入段 0.44s · 末横向错位 0.04mm」 | ||||
| WLD-06-T3 手动 多次运行稳定 步骤: ▶运行 3 次: 每次底部摘要均 ✅ 且插入段 <0.5s | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| AOI-01 FNaoi01 | 外观缺陷检出 AOI 外观质量检测模块对拍摄到的 AOI 图像执行真实的图像处理与分析, 从画面中检出存在的各类外观缺陷项, 并输出缺陷判定结论, 供质量记录与拦截处理使用。 | LFP | VerificationLayer.t_F_C04() VerificationLayer.t_aoi_items() VerificationLayer.t_aoi_grade() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01 |
| AOI-01-T1 自动 AOI 处理真实 VerificationLayer.t_F_C04() | ||||
| AOI-01-T2 自动 缺陷项结构完整 VerificationLayer.t_aoi_items() | ||||
| AOI-01-T3 自动 判级输出 VerificationLayer.t_aoi_grade() | ||||
| AOI-01-T4 手动 真实图像验证 步骤: 喂真实采集图像→缺陷检出可目检 | ||||
| AOI-01-T5 手动 缺陷类型分类 步骤: 检出缺陷带类型标签 (划痕/脏污等) | ||||
| AOI-02 FNaoi02 | 检测结果判定 AOI 该模块根据外观质量检测得到的数据进行最终判定，并对外输出合格或不合格的判定结果，供质量统计参考。 | LFP | VerificationLayer.t_aoi_pass() VerificationLayer.t_aoi_cfg() VerificationLayer.t_aoi_repro() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| AOI-02-T1 自动 判级结果正确 VerificationLayer.t_aoi_pass() | ||||
| AOI-02-T2 自动 阈值可配置 VerificationLayer.t_aoi_cfg() | ||||
| AOI-02-T3 自动 判定可复现 VerificationLayer.t_aoi_repro() | ||||
| AOI-02-T4 手动 画布节点显示判定 步骤: 双击 AOI 节点→判定摘要弹窗 | ||||
| AOI-02-T5 手动 产线判定一致 步骤: 与产线 AOI 判定标准对照 (真机验收) | ||||
| AOI-03 FNaoi03 | 图像预处理 AOI 外观质量检测模块先控制光源完成打光,再设置好曝光参数拍摄图像,最后经过一套图像预处理流程,把图像整理成便于后续检测的干净画面。 | LFP | VerificationLayer.t_aoi_size() VerificationLayer.t_aoi_pre() VerificationLayer.t_aoi_ch() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| AOI-03-T1 自动 图像尺寸统一 VerificationLayer.t_aoi_size() | ||||
| AOI-03-T2 自动 预处理可跑 VerificationLayer.t_aoi_pre() | ||||
| AOI-03-T3 自动 灰度/通道处理 VerificationLayer.t_aoi_ch() | ||||
| AOI-03-T4 手动 真实相机接入 步骤: 硬仿真相机帧→AOI 处理不崩 | ||||
| AOI-03-T5 手动 光源参数记录 步骤: 打光角度/曝光参数在检测日志 | ||||
| AOI-04 FNaoi04 | 缺陷项统计 AOI 外观质量检测模块会汇总本次检测涉及的项目数量与各类缺陷的计数，并输出缺陷项统计结果，供后续的质量判断使用。 | LFP | VerificationLayer.t_F_C04() VerificationLayer.t_aoi_sum() VerificationLayer.t_aoi_clean() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| AOI-04-T1 自动 items 计数正确 VerificationLayer.t_F_C04() | ||||
| AOI-04-T2 自动 统计摘要输出 VerificationLayer.t_aoi_sum() | ||||
| AOI-04-T3 自动 零缺陷不误报 VerificationLayer.t_aoi_clean() | ||||
| AOI-04-T4 手动 批量检测统计 步骤: 多图批量→缺陷率统计 | ||||
| AOI-04-T5 手动 数据入总线 步骤: 总线 AOI 行显示判定+items | ||||
| AOI-05 FNaoi05 | 质量标准可配 AOI 外观质量检测系统把判定光模块外观是否合格的阈值与标准做成可配置项, 使现场人员无需修改程序, 即可按不同批次或客户要求调整外观判定的严苛程度。 | LFP | VerificationLayer.t_aoi_param() VerificationLayer.t_aoi_persist() VerificationLayer.t_aoi_guard() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| AOI-05-T1 自动 阈值参数化 VerificationLayer.t_aoi_param() | ||||
| AOI-05-T2 自动 配置持久化 VerificationLayer.t_aoi_persist() | ||||
| AOI-05-T3 自动 越界配置防护 VerificationLayer.t_aoi_guard() | ||||
| AOI-05-T4 手动 现场标定入口 步骤: GUI 配置 AOI 阈值→保存生效 | ||||
| AOI-05-T5 手动 标准文档一致 步骤: 对照需求说明书 AOI 指标 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| LAT-01 FNlat01 | 潜坐标提取 LAT 潜空间模块把仿真引擎输出的原始运动轨迹编码转换为低维的潜状态坐标, 使连续轨迹在潜空间中呈现为紧凑而平滑的状态序列, 供状态预测与技能复用环节直接读取。 | HDM | VerificationLayer.t_lat_coord() VerificationLayer.t_F_E02() VerificationLayer.t_lat_cont() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-05 |
| LAT-01-T1 自动 潜坐标输出 VerificationLayer.t_lat_coord() | ||||
| LAT-01-T2 自动 维数与标定一致 VerificationLayer.t_F_E02() | ||||
| LAT-01-T3 自动 坐标连续 VerificationLayer.t_lat_cont() | ||||
| LAT-01-T4 手动 潜坐标可视化 步骤: 潜空间节点显示坐标/速度场 | ||||
| LAT-01-T5 手动 物理含义可读 步骤: 坐标=位置3+预测力1 (flat-linear) | ||||
| LAT-02 FNlat02 | 有效维度分析 LAT 该模块对潜空间特征做主成分分析，测出数据实际的有效维数，并与预设的潜空间维度 latent_dim 做对比，检查二者是否一致。 | HDM | VerificationLayer.t_F_E02() VerificationLayer.t_lat_2d() VerificationLayer.t_lat_const() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| LAT-02-T1 自动 PCA 有效维校验 VerificationLayer.t_F_E02() | ||||
| LAT-02-T2 自动 2D@95% 实测 VerificationLayer.t_lat_2d() | ||||
| LAT-02-T3 自动 常量维无方差 VerificationLayer.t_lat_const() | ||||
| LAT-02-T4 手动 维数分析报告 步骤: 报告含有效维/方差占比 | ||||
| LAT-02-T5 手动 分析可复现 步骤: 同轨迹两次 PCA 一致 | ||||
| LAT-03 FNlat03 | 速度场估计 LAT 潜空间模块把先验分布prior与预测得到的先验状态估计x̂₋相减,用两者之间的差值来估计潜空间中的速度场,并据此推进状态的后续演化。 | HDM | VerificationLayer.t_lat_vel() VerificationLayer.t_lat_dir() VerificationLayer.t_lat_field() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-05 |
| LAT-03-T1 自动 速度场计算 VerificationLayer.t_lat_vel() | ||||
| LAT-03-T2 自动 方向一致 VerificationLayer.t_lat_dir() | ||||
| LAT-03-T3 自动 场连续 VerificationLayer.t_lat_field() | ||||
| LAT-03-T4 手动 速度场可视化 步骤: 潜空间节点速度场箭头 | ||||
| LAT-03-T5 手动 流形导航语义 步骤: 速度场=流形地图导航读数 | ||||
| LAT-04 FNlat04 | 流形标定校验 LAT 潜空间模块会把标定得到的潜空间维度与实际引擎运行时使用的潜空间维度相互核对，以确保二者保持一致。 | HDM | VerificationLayer.t_F_E02() VerificationLayer.t_lat_prior() VerificationLayer.t_lat_kalman() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| LAT-04-T1 自动 标定-实际一致 VerificationLayer.t_F_E02() | ||||
| LAT-04-T2 自动 prior_A 单源 VerificationLayer.t_lat_prior() | ||||
| LAT-04-T3 自动 重构卡尔曼正确 VerificationLayer.t_lat_kalman() | ||||
| LAT-04-T4 手动 标定表操作 步骤: 潜空间组维度 spin 改→校验提示 | ||||
| LAT-04-T5 手动 引擎锚点单一 步骤: PriorDynamicsPredictor(A= 只有一处锚点 | ||||
| LAT-05 FNlat05 | 潜空间发布消费 LAT 潜空间模块把状态估计器维护的潜状态按帧封装成数据消息, 经专用 channel 逐帧发布给下游消费方, 使它们能够实时读取并使用最新的潜状态表示。 | HDM | VerificationLayer.t_lat_bus() VerificationLayer.t_lat_link() auto 2 · semi 0 · 手动 3 | 平台通用 |
| LAT-05-T1 自动 io channel 发布 VerificationLayer.t_lat_bus() | ||||
| LAT-05-T2 自动 画布连线去向 VerificationLayer.t_lat_link() | ||||
| LAT-05-T3 手动 总线滚动可查 步骤: 总线潜空间行随帧滚动 | ||||
| LAT-05-T4 手动 3D 图层 步骤: 3D 潜空间/流形图层可开关 | ||||
| LAT-05-T5 手动 Scope 潜空间格 步骤: Scope 含潜空间 V/η 格 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| FFW-01 FNff01 | 比例引导驱动 FFW 前馈加速器用约 54.7 万参数的动作决策网络做前向推理, 逼近解析教师的比例控制增益乘误差引导律, 在训练域内输出近似引导动作以加快响应; 若状态越出训练域, 解析控制律降级为域外守卫, 把 D_GUARD 标志置为 0.25。 | LFO | VerificationLayer.t_F_B02() VerificationLayer.t_ff_zero() VerificationLayer.t_ff_kp() VerificationLayer.t_ff_dim() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-01SC-02SC-05 |
| FFW-01-T1 自动 指向目标方向 VerificationLayer.t_F_B02() | ||||
| FFW-01-T2 自动 完成态近似归零 VerificationLayer.t_ff_zero() | ||||
| FFW-01-T3 自动 误差大→动作大 (≥95%) VerificationLayer.t_ff_kp() | ||||
| FFW-01-T4 自动 输出 4 维动作 VerificationLayer.t_ff_dim() | ||||
| FFW-01-T5 手动 真权重替换生效 步骤: 有训练权重 npz → ▶运行日志打「已加载训练模型」 | ||||
| FFW-02 FNff02 | 近距收敛闭合 FFW 前馈加速器以机械臂末端与目标之间的平面距离 d_xy 小于 0.03 作为近距离判据, 一旦满足该判据就启动闭合控制, 让末端在接近目标时迅速收敛到期望位置。 | LFO | VerificationLayer.t_ff_close() VerificationLayer.t_ff_converge() VerificationLayer.t_ff_far() VerificationLayer.t_ff_damp() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-03SC-05 |
| FFW-02-T1 自动 近距判据触发 VerificationLayer.t_ff_close() | ||||
| FFW-02-T2 自动 近距增速收敛 VerificationLayer.t_ff_converge() | ||||
| FFW-02-T3 自动 远距不误闭合 VerificationLayer.t_ff_far() | ||||
| FFW-02-T4 自动 闭合无振荡 VerificationLayer.t_ff_damp() | ||||
| FFW-02-T5 手动 真机近距行为 步骤: 真机/物理仿真接近段末端无明显来回抖动 | ||||
| FFW-03 FNff03 | 输出幅值限幅 FFW 前馈加速器的输出在完成反归一化之后会被截断，把幅值限制在正负 0.6 以内；旧的解析控制律按正负 0.5 限幅，现已随主路径一起退役，不再生效。 | LFO | VerificationLayer.t_ff_clip() VerificationLayer.t_ff_dir() VerificationLayer.t_ff_cal() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| FFW-03-T1 自动 限幅 ±0.6 生效 VerificationLayer.t_ff_clip() | ||||
| FFW-03-T2 自动 限幅后方向不变 VerificationLayer.t_ff_dir() | ||||
| FFW-03-T3 自动 标定幅值匹配 VerificationLayer.t_ff_cal() | ||||
| FFW-03-T4 手动 画布显示限幅值 步骤: 节点详情参数区限幅与源码一致 (±0.6) | ||||
| FFW-03-T5 手动 与安全层协同 步骤: 前馈输出经 🛡 安全执行边界后不再放大 | ||||
| FFW-04 FNff04 | 快路径直映射 FFW 前馈加速器把观测数据直接映射为前馈动作量并输出,整个映射过程不做任何递归迭代计算,这正是快慢两条路径分离方案中的快路径,动作响应非常直接迅速。 | LFO | VerificationLayer.t_ff_stateless() VerificationLayer.t_ff_lat() VerificationLayer.t_ff_w() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| FFW-04-T1 自动 无状态依赖 VerificationLayer.t_ff_stateless() | ||||
| FFW-04-T2 自动 单次前向 <1ms VerificationLayer.t_ff_lat() | ||||
| FFW-04-T3 自动 权重复用训练产物 VerificationLayer.t_ff_w() | ||||
| FFW-04-T4 手动 断点可进源码 步骤: 右键→VSCode→断点设 parallel.py FeedforwardAccelerator.forward→运行节点必停 | ||||
| FFW-04-T5 手动 训练后行为可测 步骤: 训出模型后评估: 前馈主导段成功率对比 | ||||
| FFW-05 FNff05 | 动作可解释性 FFW 前馈加速器输出的动作带有明确的物理含义，例如目标运动方向和目标运动大小，因此使用者能够理解每一个输出的作用。 | LFO | VerificationLayer.t_ff_meaning() VerificationLayer.t_ff_corr() auto 2 · semi 0 · 手动 3 | 平台通用 |
| FFW-05-T1 自动 方向语义正确 VerificationLayer.t_ff_meaning() | ||||
| FFW-05-T2 自动 幅值与距离相关 VerificationLayer.t_ff_corr() | ||||
| FFW-05-T3 手动 日志逐帧数值 步骤: ▶运行日志含 u_ff 数值行 | ||||
| FFW-05-T4 手动 3D 箭头可视化 步骤: 3D 前馈图层箭头方向指向目标点 | ||||
| FFW-05-T5 手动 Scope 波形可查 步骤: Scope 前馈曲线随阶段切换有界 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| EST-01 FNest01 | 潜状态递归预测 EST 自适应状态估计器以递归方式维护潜状态, 并按世界模型执行卡尔曼滤波的预测步骤, 提前推算下一时刻潜状态的均值与协方差, 为随后到来的观测校正提供先验依据。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B03() VerificationLayer.t_est_dim() VerificationLayer.t_est_rec() VerificationLayer.t_est_bounded() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-01SC-04SC-05 |
| EST-01-T1 自动 predict 数值手算一致 VerificationLayer.t_F_B03() | ||||
| EST-01-T2 自动 潜状态 4 维 VerificationLayer.t_est_dim() | ||||
| EST-01-T3 自动 递归状态演进 VerificationLayer.t_est_rec() | ||||
| EST-01-T4 自动 预测有界 VerificationLayer.t_est_bounded() | ||||
| EST-01-T5 手动 真机状态跟随 步骤: 真实化运行→估计潜状态随物理位置收敛 | ||||
| EST-02 FNest02 | 卡尔曼增益更新 EST 自适应状态估计器在每次更新时先做门控判断, 根据预测与观测的一致程度决定更相信先验预测还是更相信新到的观测, 并利用可标定的卡尔曼增益 K 调节两者的融合比例。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B03() VerificationLayer.t_est_k() VerificationLayer.t_est_kcal() VerificationLayer.t_est_smooth() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | 平台通用 |
| EST-02-T1 自动 update 数值手算一致 VerificationLayer.t_F_B03() | ||||
| EST-02-T2 自动 K 越大越信观测 VerificationLayer.t_est_k() | ||||
| EST-02-T3 自动 增益标定生效 VerificationLayer.t_est_kcal() | ||||
| EST-02-T4 手动 标定表改 K 生效 步骤: 标定表格 K_kalman 改值→保存→▶运行日志 K 变化 | ||||
| EST-02-T5 半自动 噪声下状态平滑 VerificationLayer.t_est_smooth() | ||||
| EST-03 FNest03 | 状态平滑估计 EST 该估计器对传感器送来的观测进行平滑处理，以抑制观测中夹杂的噪声，从而输出平滑、稳定的状态估计值，供后续模块使用。 | HDM | VerificationLayer.t_est_ema() VerificationLayer.t_est_lag() VerificationLayer.t_est_err() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-03SC-05 |
| EST-03-T1 自动 残差 EMA 滤波 VerificationLayer.t_est_ema() | ||||
| EST-03-T2 自动 无相位滞后发散 VerificationLayer.t_est_lag() | ||||
| EST-03-T3 自动 估计误差收敛 VerificationLayer.t_est_err() | ||||
| EST-03-T4 手动 3D 轨迹平滑 步骤: 3D 估计层轨迹 vs 原始观测: 抖动明显更小 | ||||
| EST-03-T5 手动 量化信噪比 步骤: 噪声 5mm vs 步位移 0.35mm→显示系统占比% | ||||
| EST-04 FNest04 | 模型参数标定 EST 自适应状态估计器允许在机器人现场直接标定A、K、B等模型参数,标定完成之后这些新参数立即生效,并被用于后续的状态估计计算之中。 | HDM | VerificationLayer.t_est_caldefault() VerificationLayer.t_est_writeback() VerificationLayer.t_est_range() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| EST-04-T1 自动 标定默认=引擎真值 VerificationLayer.t_est_caldefault() | ||||
| EST-04-T2 自动 写回引擎生效 VerificationLayer.t_est_writeback() | ||||
| EST-04-T3 自动 参数范围校验 VerificationLayer.t_est_range() | ||||
| EST-04-T4 手动 标定表编辑→引擎 步骤: 标定表格改估计器参数→保存→引擎文件字面量变化 | ||||
| EST-04-T5 手动 重启后持久 步骤: 重启 GUI→标定表仍显新值 | ||||
| EST-05 FNest05 | 估计偏差反馈 EST 自适应状态估计器会把估计值与观测值之间的残差反馈给校正层，该残差作为闭环控制的输入，用于修正后续的状态估计。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B05() VerificationLayer.t_est_loop() VerificationLayer.t_est_dir() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| EST-05-T1 自动 残差输出正确 VerificationLayer.t_F_B05() | ||||
| EST-05-T2 自动 估计-校正闭环 VerificationLayer.t_est_loop() | ||||
| EST-05-T3 自动 偏差方向正确 VerificationLayer.t_est_dir() | ||||
| EST-05-T4 手动 链路日志可查 步骤: ▶运行日志: 估计→校正两步数值连打 | ||||
| EST-05-T5 手动 画布连线同源 步骤: 画布 估计→校正→预测 连线与引擎数据流一致 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| PRD-01 FNpred01 | 先验状态预测 PRD 先验动力学预测器在获得新观测之前先做猜测, 按状态转移方程 x̂₋ = A·x + B·u 推算: 用状态转移矩阵 A 乘当前状态 x, 再加上控制矩阵 B 与控制输入 u 的乘积, 得到下一步的先验状态估计 x̂₋。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B04() VerificationLayer.t_pred_u() VerificationLayer.t_pred_free() VerificationLayer.t_pred_bounded() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-01SC-02SC-05 |
| PRD-01-T1 自动 先验数值手算一致 VerificationLayer.t_F_B04() | ||||
| PRD-01-T2 自动 控制量响应正确 VerificationLayer.t_pred_u() | ||||
| PRD-01-T3 自动 无控制恒速外推 VerificationLayer.t_pred_free() | ||||
| PRD-01-T4 自动 预测有界不发散 VerificationLayer.t_pred_bounded() | ||||
| PRD-01-T5 手动 预测误差可视化 步骤: 3D 预测层箭头: 先验点-观测点连线 | ||||
| PRD-02 FNpred02 | 潜空间速度场 PRD 先验动力学预测器在潜空间里用一个速度恒定不变的速度场来外推未来状态, 该速度场的转移系数 A 取值为 1.0, 使预测满足匀速推进的物理自洽约束, 不会偏离真实运动趋势太远。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B04() VerificationLayer.t_pred_vel() VerificationLayer.t_pred_latcont() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| PRD-02-T1 自动 恒速 A=1.0 成立 VerificationLayer.t_F_B04() | ||||
| PRD-02-T2 自动 速度场方向正确 VerificationLayer.t_pred_vel() | ||||
| PRD-02-T3 自动 潜坐标连续 VerificationLayer.t_pred_latcont() | ||||
| PRD-02-T4 手动 画布潜空间节点联动 步骤: 潜空间节点显示速度场向量与该节点同源 | ||||
| PRD-02-T5 手动 流形地图可读 步骤: 流形导航层节点读数与该预测同量级 | ||||
| PRD-03 FNpred03 | 先验-校正基准 PRD 该预测器给出预测输出，并把预测输出当作残差的计算基准，用预测输出 z 减去先验状态估计 x̂₋ 得到的差值作为残差信号。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B05() VerificationLayer.t_pred_drift() VerificationLayer.t_pred_pull() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| PRD-03-T1 自动 残差基准正确 VerificationLayer.t_F_B05() | ||||
| PRD-03-T2 自动 预测漂移可检出 VerificationLayer.t_pred_drift() | ||||
| PRD-03-T3 自动 校正拉回真值 VerificationLayer.t_pred_pull() | ||||
| PRD-03-T4 手动 接触前兆可见 步骤: 插入前 3 帧→残差上升→接触概率提前抬升 | ||||
| PRD-03-T5 手动 否决联动 步骤: 残差超限→动作调制器否决→日志「否决」 | ||||
| PRD-04 FNpred04 | 动力学标定 PRD 先验动力学预测器的A和B两个系数支持现场标定后生效,其中A系数被固定为数值1.0,从而保证动力学预测模型在物理上保持自洽。 | HDM | VerificationLayer.t_pred_default() VerificationLayer.t_pred_writeback() VerificationLayer.t_pred_unit() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| PRD-04-T1 自动 默认 A=1.0 B=0.02 VerificationLayer.t_pred_default() | ||||
| PRD-04-T2 自动 标定写回引擎 VerificationLayer.t_pred_writeback() | ||||
| PRD-04-T3 自动 量纲一致 VerificationLayer.t_pred_unit() | ||||
| PRD-04-T4 手动 标定后行为验证 步骤: 改 B→真实化运行轨迹速度变化与理论一致 | ||||
| PRD-04-T5 手动 与估计器标定独立 步骤: 改预测 B 不影响估计器 K | ||||
| PRD-05 FNpred05 | 预测开销可控 PRD 先验动力学预测器的预测计算完全依靠 NumPy 库完成，单次预测的耗时处于微秒量级，因而不会阻塞整体运行流程。 | HDM | VerificationLayer.t_pred_lat() VerificationLayer.t_pred_leak() VerificationLayer.t_pred_src() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| PRD-05-T1 自动 单次预测 <1ms VerificationLayer.t_pred_lat() | ||||
| PRD-05-T2 自动 万步无状态泄漏 VerificationLayer.t_pred_leak() | ||||
| PRD-05-T3 自动 源码映射真实 VerificationLayer.t_pred_src() | ||||
| PRD-05-T4 手动 断点可进 步骤: 右键→VSCode→dynamics.py PriorDynamicsPredictor.predict 断点必停 | ||||
| PRD-05-T5 手动 引擎 importlib 重载 步骤: 改动力学源码→▶运行即生效, 无需重启 GUI | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| COR-01 FNinn01 | 观测残差计算 COR 状态校正器拿到传感器实测值 z 之后, 计算实测值与先验估计 x̂₋ 之间的差值, 得到新息 r = z − x̂₋, 用这一残差刻画预测与真实的偏离程度, 并驱动后续的状态更新与修正。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B05() VerificationLayer.t_inn_zero() VerificationLayer.t_inn_dir() VerificationLayer.t_inn_bounded() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| COR-01-T1 自动 残差数值手算一致 VerificationLayer.t_F_B05() | ||||
| COR-01-T2 自动 零偏差残差为零 VerificationLayer.t_inn_zero() | ||||
| COR-01-T3 自动 残差方向正确 VerificationLayer.t_inn_dir() | ||||
| COR-01-T4 自动 残差有界 VerificationLayer.t_inn_bounded() | ||||
| COR-01-T5 手动 残差可视化 步骤: 3D 残差箭头: 先验点指向观测点 | ||||
| COR-02 FNinn02 | 卡尔曼校正融合 COR 状态校正器把卡尔曼增益 K 乘以新息残差 r 所得的修正量, 叠加到预测阶段得到的先验状态估计值 x̂₋ 上, 得到校正之后的后验估计值 x̂₊, 完成对状态的融合更新。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B05() VerificationLayer.t_inn_k0() VerificationLayer.t_inn_k1() VerificationLayer.t_est_loop() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-01 |
| COR-02-T1 自动 校正数值手算一致 VerificationLayer.t_F_B05() | ||||
| COR-02-T2 自动 K=0 不校正 VerificationLayer.t_inn_k0() | ||||
| COR-02-T3 自动 K=1 全信观测 VerificationLayer.t_inn_k1() | ||||
| COR-02-T4 自动 校正闭环回写 VerificationLayer.t_est_loop() | ||||
| COR-02-T5 手动 双标定联动 步骤: 标定表改校正 K→引擎→运行验证 | ||||
| COR-03 FNinn03 | 接触概率估计 COR 该模块把残差乘以增益得到的结果送入 σ 函数进行变换，σ 函数输出的数值就作为接触发生概率的估计值。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B06() VerificationLayer.t_inn_01() VerificationLayer.t_F_A07() VerificationLayer.t_inn_low() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-02SC-05 |
| COR-03-T1 自动 概率单调增 VerificationLayer.t_F_B06() | ||||
| COR-03-T2 自动 概率 0-1 范围 VerificationLayer.t_inn_01() | ||||
| COR-03-T3 自动 接触段 >0.6 VerificationLayer.t_F_A07() | ||||
| COR-03-T4 自动 非接触段低 VerificationLayer.t_inn_low() | ||||
| COR-03-T5 手动 概率曲线可看 步骤: Scope 接触概率曲线随阶段呈峰 | ||||
| COR-04 FNinn04 | 异常偏差告警 COR 状态校正器把观测值与预测值之间的残差和设定好的阈值进行比较,一旦残差超过阈值,模块就立刻发出异常信号,提醒系统状态出现了偏差。 | HDM | VerificationLayer.t_F_B09() VerificationLayer.t_inn_nowarn() VerificationLayer.t_inn_veto() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| COR-04-T1 自动 阈值判定正确 VerificationLayer.t_F_B09() | ||||
| COR-04-T2 自动 告警不误报 VerificationLayer.t_inn_nowarn() | ||||
| COR-04-T3 自动 否决联动触发 VerificationLayer.t_inn_veto() | ||||
| COR-04-T4 手动 异常推理器接入 步骤: 连续否决→异常推理器日志出诊断类别 | ||||
| COR-04-T5 手动 大屏告警 步骤: 监控大屏显示否决计数/接触事件 | ||||
| COR-05 FNinn05 | 校正闭环回写 COR 状态校正器会把校正之后得到的状态估计值回写给先验动力学预测器，供其作为下一次预测的输入，从而构成闭环。 | HDM | VerificationLayer.t_est_loop() VerificationLayer.t_inn_close() VerificationLayer.t_inn_isomorph() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| COR-05-T1 自动 回写链路正确 VerificationLayer.t_est_loop() | ||||
| COR-05-T2 自动 闭环收敛 VerificationLayer.t_inn_close() | ||||
| COR-05-T3 自动 链路同构引擎 VerificationLayer.t_inn_isomorph() | ||||
| COR-05-T4 手动 画布连线验证 步骤: 校正节点输出连线指向预测器/调度器 | ||||
| COR-05-T5 手动 断点逐帧可进 步骤: ▶运行中校正源码断点每步命中 (真流程) | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| SCH-01 FNsched01 | 八阶段作业调度 SCH 动作调制器把整条光模块插拔作业拆成八个阶段并依次推进: 接近目标、位置对位、夹爪下降、抓取光模块、抬起、转移至目标位置、对准插入、完成收尾, 前一阶段达成之后才进入下一阶段。 | LFO | VerificationLayer.t_F_A01() VerificationLayer.t_F_B07() VerificationLayer.t_sched_stage() VerificationLayer.t_sched_real() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | SC-01SC-02SC-03SC-04 |
| SCH-01-T1 自动 八阶段顺序推进 VerificationLayer.t_F_A01() | ||||
| SCH-01-T2 自动 防抖连续确认 VerificationLayer.t_F_B07() | ||||
| SCH-01-T3 自动 阶段状态可查 VerificationLayer.t_sched_stage() | ||||
| SCH-01-T4 半自动 真实化阶段推进 VerificationLayer.t_sched_real() | ||||
| SCH-01-T5 手动 阶段图可视化 步骤: 3D/画布阶段阶梯随运行点亮 | ||||
| SCH-02 FNsched02 | 动作加权融合 SCH 动作调制器把前馈控制器给出的动作分量与反馈控制器给出的动作分量按各自权重加权求和, 合成最终的控制量 u, 同时保留对各分量的否决权, 一旦发现危险动作就将其剔除。 | LFO | VerificationLayer.t_sched_fuse() VerificationLayer.t_F_B09() VerificationLayer.t_sched_dim() VerificationLayer.t_sched_unveto() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| SCH-02-T1 自动 融合公式正确 VerificationLayer.t_sched_fuse() | ||||
| SCH-02-T2 自动 否决权强制减速 VerificationLayer.t_F_B09() | ||||
| SCH-02-T3 自动 融合输出 4 维 VerificationLayer.t_sched_dim() | ||||
| SCH-02-T4 自动 否决恢复机制 VerificationLayer.t_sched_unveto() | ||||
| SCH-02-T5 手动 融合曲线可视化 步骤: Scope: u_ff/u_fb/u 三线叠加显示 | ||||
| SCH-03 FNsched03 | 阶段限速控制 SCH 该调制器为整个流程的每个运行阶段分别设定速度上限 V_CAP 与速度下限 V_MIN，把各个阶段的执行速度都限制在规定的范围之内。 | LFO | VerificationLayer.t_F_B10() VerificationLayer.t_sched_cap() VerificationLayer.t_sched_vmin() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SCH-03-T1 自动 插入段限速生效 VerificationLayer.t_F_B10() | ||||
| SCH-03-T2 自动 各阶段 cap 独立 VerificationLayer.t_sched_cap() | ||||
| SCH-03-T3 自动 V_MIN 防磨蹭 VerificationLayer.t_sched_vmin() | ||||
| SCH-03-T4 手动 标定限速生效 步骤: 标定表改阶段速度→引擎→运行日志验证 | ||||
| SCH-03-T5 手动 八阶段速度档位可视化 步骤: 标定面板八阶段速度表当前阶段高亮 | ||||
| SCH-04 FNsched04 | 夹持丢失回退 SCH 动作调制器持续监测夹爪的夹持状态,一旦发现所夹物体丢失或者从夹爪中滑脱,就自动让机器人回退到原来的安全位置,并重新执行抓取动作。 | LFO | VerificationLayer.t_F_B08() VerificationLayer.t_sched_retarget() VerificationLayer.t_sched_loop() VerificationLayer.t_sched_real_slip() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | 平台通用 |
| SCH-04-T1 自动 丢失判定触发回退 VerificationLayer.t_F_B08() | ||||
| SCH-04-T2 自动 回退目标重定位 VerificationLayer.t_sched_retarget() | ||||
| SCH-04-T3 自动 回退不无限循环 VerificationLayer.t_sched_loop() | ||||
| SCH-04-T4 半自动 真实物理滑脱回退 VerificationLayer.t_sched_real_slip() | ||||
| SCH-04-T5 手动 回退历史可查 步骤: 运行日志含「滑脱→强制回退」记录 | ||||
| SCH-05 FNsched05 | 认知决策可解释 SCH 动作调制器在每一步做出的决策都附有明确的依据，这些依据包括当前所处的作业阶段、支持决策的证据以及否决某项动作的原因。 | LFO | VerificationLayer.t_sched_evid() VerificationLayer.t_sched_reason() VerificationLayer.t_sched_diag() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SCH-05-T1 自动 决策带证据输出 VerificationLayer.t_sched_evid() | ||||
| SCH-05-T2 自动 否决原因可读 VerificationLayer.t_sched_reason() | ||||
| SCH-05-T3 自动 阶段停留可诊断 VerificationLayer.t_sched_diag() | ||||
| SCH-05-T4 手动 双击节点看决策表 步骤: 双击调度节点→八阶段决策表 | ||||
| SCH-05-T5 手动 日志逐帧决策 步骤: ▶运行日志每步含阶段/接触/否决标记 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| SAF-01 FNlim01 | 动作饱和限幅 SAF 安全边界层在动作送出之前对其执行饱和限幅, 把动作向量每个维度的数值都限制在正负 0.6 的物理允许范围以内, 从源头杜绝超出安全边界的指令进入执行环节。 | LFO | VerificationLayer.t_F_B11() VerificationLayer.t_lim_bound() VerificationLayer.t_lim_cfg() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01SC-02SC-03SC-05 |
| SAF-01-T1 自动 饱和限幅正确 VerificationLayer.t_F_B11() | ||||
| SAF-01-T2 自动 限幅边界不越 VerificationLayer.t_lim_bound() | ||||
| SAF-01-T3 自动 限幅可配置 VerificationLayer.t_lim_cfg() | ||||
| SAF-01-T4 手动 标定限幅生效 步骤: 标定表改限幅→引擎→运行验证 | ||||
| SAF-01-T5 手动 限幅事件日志 步骤: 超限输入→日志打「限幅生效」 | ||||
| SAF-02 FNlim02 | 速度安全钳制 SAF 安全边界层对所有即将下发的速度指令进行上限检查, 一旦指令数值超过预先设定的安全速度上限, 就把它强制钳制在上限值, 确保机械臂的运动速度始终处于安全范围之内。 | LFO | VerificationLayer.t_lim_vel() VerificationLayer.t_lim_noclip() VerificationLayer.t_F_A04() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01SC-03SC-04 |
| SAF-02-T1 自动 钳制上限生效 VerificationLayer.t_lim_vel() | ||||
| SAF-02-T2 自动 正常速度不误伤 VerificationLayer.t_lim_noclip() | ||||
| SAF-02-T3 自动 有界不发散 VerificationLayer.t_F_A04() | ||||
| SAF-02-T4 手动 真机速度安全 步骤: 真机/物理仿真速度不超过安全上限 | ||||
| SAF-02-T5 手动 3D 速度显示 步骤: 3D 动作箭头长度按 0.35m/s 归一化 | ||||
| SAF-03 FNlim03 | 三层安全联动 SAF 安全执行边界由三层机制联动构成：决策层直接否决危险指令，物理层对输出信号做限幅处理，硬件层的 Sys0 提供最终保护。 | LFO | VerificationLayer.t_F_B09() VerificationLayer.t_lim_final() VerificationLayer.t_lim_sep() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SAF-03-T1 自动 决策层否决独立 VerificationLayer.t_F_B09() | ||||
| SAF-03-T2 自动 物理层限幅兜底 VerificationLayer.t_lim_final() | ||||
| SAF-03-T3 自动 三层职责不串 VerificationLayer.t_lim_sep() | ||||
| SAF-03-T4 手动 硬件联锁预留 步骤: Sys0 硬件联锁接口文档与代码一致 | ||||
| SAF-03-T5 手动 安全审计可追溯 步骤: 安全事件均有日志+时间戳 | ||||
| SAF-04 FNlim04 | 台面约束保持 SAF 安全执行边界模块规定,当机械臂末端没有夹持任何物体的时候,末端不允许向下穿透工作台面,从而防止空载的末端撞坏台面或者损坏自身。 | LFO | VerificationLayer.t_F_A05() VerificationLayer.t_lim_contact() VerificationLayer.t_lim_stable() VerificationLayer.t_lim_real_table() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | 平台通用 |
| SAF-04-T1 自动 台面约束生效 VerificationLayer.t_F_A05() | ||||
| SAF-04-T2 自动 接触后允许贴近 VerificationLayer.t_lim_contact() | ||||
| SAF-04-T3 自动 约束无抖振 VerificationLayer.t_lim_stable() | ||||
| SAF-04-T4 半自动 真实物理台面 VerificationLayer.t_lim_real_table() | ||||
| SAF-04-T5 手动 物理世界节点联动 步骤: 🌍 物理世界 out 台面约束状态可查 | ||||
| SAF-05 FNlim05 | 安全参数可审计 SAF 安全执行边界的动作限幅值和速度上限等安全参数都可以被标定，并且这些参数的设定数值与修改历史都可以被追溯审计。 | LFO | VerificationLayer.t_lim_default() VerificationLayer.t_lim_writeback() VerificationLayer.t_lim_range() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SAF-05-T1 自动 默认值=引擎真值 VerificationLayer.t_lim_default() | ||||
| SAF-05-T2 自动 写回引擎生效 VerificationLayer.t_lim_writeback() | ||||
| SAF-05-T3 自动 越界标定拒绝 VerificationLayer.t_lim_range() | ||||
| SAF-05-T4 手动 标定表格操作 步骤: 右键安全节点→表格改 safety_limit→保存→引擎字面量变化 | ||||
| SAF-05-T5 手动 重启持久 步骤: 重启 GUI→安全参数保持新值 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| ACT-01 FNact01 | 动作指令下发 ACT 机器人执行器把经过限幅后的动作向量 u_vec 当作速度指令, 正式下发给底层执行层, 由底层执行层据此驱动机械臂与夹爪产生对应的运动。 | LFO | VerificationLayer.t_act_dim() VerificationLayer.t_act_consumed() VerificationLayer.t_act_pass() VerificationLayer.t_act_real() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | SC-01SC-02SC-03SC-04 |
| ACT-01-T1 自动 下发 4 维指令 VerificationLayer.t_act_dim() | ||||
| ACT-01-T2 自动 指令经物理世界消费 VerificationLayer.t_act_consumed() | ||||
| ACT-01-T3 自动 指令数值透传 VerificationLayer.t_act_pass() | ||||
| ACT-01-T4 半自动 真实动作执行 VerificationLayer.t_act_real() | ||||
| ACT-01-T5 手动 执行日志可查 步骤: ▶运行日志含 u_vec 下发行 | ||||
| ACT-02 FNact02 | 夹爪开合执行 ACT 机器人执行器接收名为 gripper_cmd 的夹爪控制指令, 依据指令中的开合要求驱动夹爪执行闭合或张开动作, 从而在作业流程的适当时机抓住或释放目标工件。 | LFO | VerificationLayer.t_act_grip() VerificationLayer.t_act_ungrip() VerificationLayer.t_act_th() VerificationLayer.t_act_realgrip() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | SC-01SC-03SC-04 |
| ACT-02-T1 自动 闭合指令正确 VerificationLayer.t_act_grip() | ||||
| ACT-02-T2 自动 张开指令正确 VerificationLayer.t_act_ungrip() | ||||
| ACT-02-T3 自动 夹持阈值匹配 VerificationLayer.t_act_th() | ||||
| ACT-02-T4 半自动 真夹爪物理 VerificationLayer.t_act_realgrip() | ||||
| ACT-02-T5 手动 夹爪状态显示 步骤: 3D/日志夹爪开合状态实时 | ||||
| ACT-03 FNact03 | 执行状态反馈 ACT 执行器每完成一次动作，该模块就回读执行之后的状态，其中包括末端位置、夹爪状态与受力情况，并把它们作为执行反馈。 | LFO | VerificationLayer.t_act_pos() VerificationLayer.t_act_grp() VerificationLayer.t_act_force() VerificationLayer.t_act_loop() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | SC-04 |
| ACT-03-T1 自动 位置回读正确 VerificationLayer.t_act_pos() | ||||
| ACT-03-T2 自动 夹爪回读正确 VerificationLayer.t_act_grp() | ||||
| ACT-03-T3 自动 力合成回读 VerificationLayer.t_act_force() | ||||
| ACT-03-T4 自动 回读-下发闭环 VerificationLayer.t_act_loop() | ||||
| ACT-03-T5 手动 状态面板实时 步骤: 数值面板末端/夹爪/力实时刷新 | ||||
| ACT-04 FNact04 | 指令比例标定 ACT 机器人执行器利用K_ACT这个比例标定系数,在上位机下发的速度指令与取值范围在正负一之间的动作量之间进行相互换算,保证指令与动作准确对应。 | LFO | VerificationLayer.t_act_cal() VerificationLayer.t_act_clip() VerificationLayer.t_act_lin() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| ACT-04-T1 自动 标定系数正确 VerificationLayer.t_act_cal() | ||||
| ACT-04-T2 自动 act 限幅 ±1 VerificationLayer.t_act_clip() | ||||
| ACT-04-T3 自动 比例线性 VerificationLayer.t_act_lin() | ||||
| ACT-04-T4 手动 标定值现场可调 步骤: 改 K_ACT→真实化运行位移速度变化 | ||||
| ACT-04-T5 手动 真机标定方法 步骤: 探针法实测 act=1 位移→回写 K_ACT | ||||
| ACT-05 FNact05 | 执行安全防抖 ACT 机器人执行器会在执行层面加入防抖处理，用来抑制执行动作中的抖动，同时防止高频重复指令不断涌入而形成指令风暴。 | LFO | VerificationLayer.t_act_smooth() VerificationLayer.t_act_freq() VerificationLayer.t_act_guard() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| ACT-05-T1 自动 连续指令平滑 VerificationLayer.t_act_smooth() | ||||
| ACT-05-T2 自动 指令限频 VerificationLayer.t_act_freq() | ||||
| ACT-05-T3 自动 异常指令拦截 VerificationLayer.t_act_guard() | ||||
| ACT-05-T4 手动 急停可中断 步骤: 运行中点⏹停止→动作立即停止 | ||||
| ACT-05-T5 手动 与安全层协作 步骤: 限幅后指令不越界下发 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| CAL-01 FNcal01 | 引力参数标定 CAL 标定层针对需要快速动作的引力型操作, 标定与之匹配的比例控制增益以及各个作业阶段的速度上限, 使机械臂在执行快速发力动作时既跟得上节奏又不会突破安全速度边界。 | LFO | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_kp() VerificationLayer.t_cal_cap() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-03 |
| CAL-01-T1 自动 引力势计算 VerificationLayer.t_F_E01() | ||||
| CAL-01-T2 自动 Kp 写回引擎 VerificationLayer.t_cal_kp() | ||||
| CAL-01-T3 自动 阶段 cap 写回 VerificationLayer.t_cal_cap() | ||||
| CAL-01-T4 手动 标定面板操作 步骤: 双击标定节点→面板引力组→保存→引擎生效 | ||||
| CAL-01-T5 手动 八阶段速度表 步骤: 面板八阶段上限表当前阶段高亮 | ||||
| CAL-02 FNcal02 | 斥力参数标定 CAL 该标定层负责标定卡尔曼增益 K_kalman、接触增益与否决阈值等参数，并明确此处的斥力数值直接取状态预测的结果。 | LFO | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_rep() VerificationLayer.t_cal_default() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-02 |
| CAL-02-T1 自动 斥力势计算 VerificationLayer.t_F_E01() | ||||
| CAL-02-T2 自动 标定写回引擎 VerificationLayer.t_cal_rep() | ||||
| CAL-02-T3 自动 默认值=引擎真值 VerificationLayer.t_cal_default() | ||||
| CAL-02-T4 手动 标定表编辑 步骤: 右键→标定表格→斥力组改值→保存→引擎字面量变化 | ||||
| CAL-02-T5 手动 镜像一致性 步骤: 写回引擎+镜像 calibration_layer.py 同步 | ||||
| CAL-03 FNcal03 | 潜空间参数标定 CAL 标定层对潜空间相关的参数进行标定,这些参数包括潜空间的维度latent_dim、力通道的配置以及先验矩阵prior_A,标定完成之后这些参数即投入后续计算。 | LFO | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_prior() VerificationLayer.t_F_E02() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-04 |
| CAL-03-T1 自动 潜空间数据齐 VerificationLayer.t_F_E01() | ||||
| CAL-03-T2 自动 prior_A 写回 VerificationLayer.t_cal_prior() | ||||
| CAL-03-T3 自动 维度校验 VerificationLayer.t_F_E02() | ||||
| CAL-03-T4 手动 潜空间组编辑 步骤: 标定表格潜空间组: 维度 spin/力通道/prior_A | ||||
| CAL-03-T5 手动 重构卡尔曼一致 步骤: latent_dim 改维→引擎潜状态维同步 | ||||
| CAL-04 FNcal04 | 平衡势计算 CAL 标定层会计算引力势能与斥力势能之间的差值，并把这一差值作为平衡势的偏差量，用来评估当前的平衡状态。 | LFO | VerificationLayer.t_F_E01() VerificationLayer.t_cal_gap() auto 2 · semi 0 · 手动 3 | SC-05 |
| CAL-04-T1 自动 平衡势正确 VerificationLayer.t_F_E01() | ||||
| CAL-04-T2 自动 平衡偏差方向 VerificationLayer.t_cal_gap() | ||||
| CAL-04-T3 手动 平衡条可视化 步骤: 标定面板平衡条显示当前偏差 | ||||
| CAL-04-T4 手动 调参后平衡变化 步骤: 改参数→平衡条移动 | ||||
| CAL-04-T5 手动 审计可追溯 步骤: 保存记录参数变更历史 | ||||
| CAL-05 FNcal05 | 引擎写回生效 CAL 标定层通过 apply_to_engine 接口把标定得到的参数精确写回引擎源码, 且写入内容与源码中的字面量写法保持一致, 从而确保新的标定值在引擎中真实生效。 | LFO | VerificationLayer.t_cal_zerodiff() VerificationLayer.t_cal_noserial() VerificationLayer.t_cal_anchor() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-05 |
| CAL-05-T1 自动 默认值零 diff VerificationLayer.t_cal_zerodiff() | ||||
| CAL-05-T2 自动 V_MIN 不串 V_CAP VerificationLayer.t_cal_noserial() | ||||
| CAL-05-T3 自动 锚点破坏报错 VerificationLayer.t_cal_anchor() | ||||
| CAL-05-T4 手动 importlib 重载生效 步骤: 保存标定→▶运行即用新值无需重启 GUI | ||||
| CAL-05-T5 手动 git diff 验证 步骤: 默认值 apply 后引擎 git diff 为空 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| MAN-01 FNmc01 | 通道轴分解 MAN 接触流形模块把当前的对准误差分解到切向与法向两个通道上, 切向通道负责平行于接触面的偏差, 法向通道负责垂直于接触面的偏差, 分别输出误差分量以指导接触调整。 | LFO | VerificationLayer.t_F_E03() VerificationLayer.t_mc_axis() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01 |
| MAN-01-T1 自动 通道轴分解正确 VerificationLayer.t_F_E03() | ||||
| MAN-01-T2 自动 工艺轴对齐 VerificationLayer.t_F_E03() | ||||
| MAN-01-T3 自动 阶段轴切换 VerificationLayer.t_mc_axis() | ||||
| MAN-01-T4 手动 几何可视化 步骤: 3D 显示通道轴 (插入=工艺斜线) | ||||
| MAN-01-T5 手动 分解可解释 步骤: 每通道物理含义标注 (进度/偏离) | ||||
| MAN-02 FNmc02 | 法向偏离测量 MAN 该模块测量接触点在法线方向上的偏离量 e⊥，并以该偏离量的大小作为法向偏离风险的度量依据。 | LFO | VerificationLayer.t_mc_risk() VerificationLayer.t_mc_th() VerificationLayer.t_mc_bound() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01SC-03 |
| MAN-02-T1 自动 法向偏离计算 VerificationLayer.t_mc_risk() | ||||
| MAN-02-T2 自动 偏离阈值判定 VerificationLayer.t_mc_th() | ||||
| MAN-02-T3 自动 偏离有界 VerificationLayer.t_mc_bound() | ||||
| MAN-02-T4 手动 偏离可视化 步骤: Scope 法向偏离曲线红色段标风险 | ||||
| MAN-02-T5 手动 真实轨迹偏离 步骤: 真实化轨迹插入段偏离先红后收敛 | ||||
| MAN-03 FNmc03 | 切向进度追踪 MAN 接触流形模块利用接触点处的切向分量e∥来衡量动作沿工艺轴方向推进的距离,并用这个分量实时追踪当前工序沿工艺轴的完成进度。 | LFO | VerificationLayer.t_mc_prog() VerificationLayer.t_mc_mono() VerificationLayer.t_mc_done() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| MAN-03-T1 自动 进度计算正确 VerificationLayer.t_mc_prog() | ||||
| MAN-03-T2 自动 进度单调 VerificationLayer.t_mc_mono() | ||||
| MAN-03-T3 自动 完成判据 VerificationLayer.t_mc_done() | ||||
| MAN-03-T4 手动 进度可视化 步骤: 画布/Scope 进度条 | ||||
| MAN-03-T5 手动 插入物理对照 步骤: 进度=光模块头-孔口距离实测对照 | ||||
| MAN-04 FNmc04 | 流形代价评估 MAN 接触流形模块会使用李雅普诺夫代价函数来评估流形代价，该代价函数 V 等于二分之一乘以误差向量的范数平方。 | LFO | VerificationLayer.t_mc_v() VerificationLayer.t_mc_decay() VerificationLayer.t_mc_conv() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| MAN-04-T1 自动 代价计算正确 VerificationLayer.t_mc_v() | ||||
| MAN-04-T2 自动 代价单调下降 VerificationLayer.t_mc_decay() | ||||
| MAN-04-T3 自动 收敛判定 VerificationLayer.t_mc_conv() | ||||
| MAN-04-T4 手动 代价曲线可看 步骤: Scope 代价曲线随阶段收敛 | ||||
| MAN-04-T5 手动 稳定性分析对接 步骤: 李雅普诺夫稳定性报告引用此 V | ||||
| MAN-05 FNmc05 | 流形数据发布 MAN 接触流形模块把每一帧计算得到的接触流形数据封装成消息, 通过专用 channel 逐帧发布出去, 让订阅该 channel 的下游模块能够持续获得最新的接触状态信息。 | LFO | VerificationLayer.t_F_A08() VerificationLayer.t_mc_bus() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| MAN-05-T1 自动 io channel 发布 VerificationLayer.t_F_A08() | ||||
| MAN-05-T2 自动 全程序列保存 VerificationLayer.t_F_A08() | ||||
| MAN-05-T3 自动 总线可消费 VerificationLayer.t_mc_bus() | ||||
| MAN-05-T4 手动 Scope 2x3 六格显示 步骤: Scope 含接触流形格 | ||||
| MAN-05-T5 手动 3D 图层显示 步骤: 3D 流形图层可开关 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| PER-01 FNmp01 | 对准代价评估 PER 性能流形模块评估机械臂末端夹持的光模块头部与插孔底部之间的对准程度, 用偏差的加权二次代价函数量化失准大小, 代价数值越小表示当前的对准状态越理想。 | LFO | VerificationLayer.t_mp_v() VerificationLayer.t_mp_w() VerificationLayer.t_mp_nonneg() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-05 |
| PER-01-T1 自动 代价计算正确 VerificationLayer.t_mp_v() | ||||
| PER-01-T2 自动 横向重权 VerificationLayer.t_mp_w() | ||||
| PER-01-T3 自动 代价非负 VerificationLayer.t_mp_nonneg() | ||||
| PER-01-T4 手动 可视化面板 步骤: 双击节点→性能流形读数 | ||||
| PER-01-T5 手动 代价物理含义 步骤: δ=光模块头−孔底, 横向权重 0.4/1/1 | ||||
| PER-02 FNmp02 | 耦合效率映射 PER 该模块将耦合过程近似为高斯光束的传播过程，并依据该近似用公式 η=exp(−V/σ²) 计算当前状态所对应的耦合效率 η。 | LFO | VerificationLayer.t_F_E04() VerificationLayer.t_mp_eta() VerificationLayer.t_mp_sigma() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-05 |
| PER-02-T1 自动 η 计算正确 VerificationLayer.t_F_E04() | ||||
| PER-02-T2 自动 η 范围 0-1 VerificationLayer.t_mp_eta() | ||||
| PER-02-T3 自动 σ 可标定 VerificationLayer.t_mp_sigma() | ||||
| PER-02-T4 手动 效率模型说明 步骤: η 是模型非光功率计实测 (诚实标注) | ||||
| PER-02-T5 手动 真机标定 W/σ 步骤: 真机光功率实测→标定 W/σ (验收项) | ||||
| PER-03 FNmp03 | 完成态判定 PER 性能流形模块用完成度指标η来判定任务是否完成,当η的数值超过设定的高判据时,系统就认定装配插入动作已经圆满完成。 | LFO | VerificationLayer.t_F_E04() VerificationLayer.t_mp_done() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-02SC-05 |
| PER-03-T1 自动 完成态 η>0.5 VerificationLayer.t_F_E04() | ||||
| PER-03-T2 自动 未插入 η≈0 VerificationLayer.t_F_E04() | ||||
| PER-03-T3 自动 完成判定阈值 VerificationLayer.t_mp_done() | ||||
| PER-03-T4 手动 真实轨迹终态 步骤: 真实化完成轮 η 0.57→0.77 记录 | ||||
| PER-03-T5 手动 光路物理对照 步骤: 插好光通 η 高/未插 η≈0 语义 | ||||
| PER-04 FNmp04 | 性能退化监测 PER 性能流形模块会持续监测性能指标 η，一旦发现 η 的数值偏低或者长期不再上升，就把它视为质量发生退化的信号。 | LFO | VerificationLayer.t_mp_degrade() VerificationLayer.t_mp_nofalse() VerificationLayer.t_mp_cont() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-05 |
| PER-04-T1 自动 退化检出 VerificationLayer.t_mp_degrade() | ||||
| PER-04-T2 自动 非接触段 η≈0 不误报 VerificationLayer.t_mp_nofalse() | ||||
| PER-04-T3 自动 监测连续性 VerificationLayer.t_mp_cont() | ||||
| PER-04-T4 手动 退化告警演示 步骤: 插入未到位→η 低→告警/诊断 | ||||
| PER-04-T5 手动 对接异常推理 步骤: η 持续低触发异常诊断 | ||||
| PER-05 FNmp05 | 流形几何可视化 PER 性能流形模块把采集到的各项性能指标组织成流形地图并可视化展示, 使操作人员能够直观查看不同状态下系统性能的分布与走势, 从而把握整体的运行表现。 | LFO | VerificationLayer.t_mp_bus() VerificationLayer.t_mp_seq() auto 2 · semi 0 · 手动 3 | 平台通用 |
| PER-05-T1 自动 地图数据发布 VerificationLayer.t_mp_bus() | ||||
| PER-05-T2 自动 全程序列 VerificationLayer.t_mp_seq() | ||||
| PER-05-T3 手动 Scope 格显示 步骤: Scope 性能流形格 η 曲线 | ||||
| PER-05-T4 手动 3D 叠加显示 步骤: 3D 完成态高亮/偏离红 | ||||
| PER-05-T5 手动 与接触流形共表 步骤: 双流形同帧可对照 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| LLM-01 FNllm01 | 指令意图解析 LLM 任务规划器接收来自 MES 制造执行系统的指令或操作者给出的自然语言指令, 对指令内容进行语义解析, 提炼出明确的作业任务意图, 作为后续动作规划的总目标。 | HDM | VerificationLayer.t_F_D01() VerificationLayer.t_llm_intent() VerificationLayer.t_llm_unknown() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| LLM-01-T1 自动 指令解析输出 VerificationLayer.t_F_D01() | ||||
| LLM-01-T2 自动 关键语义提取 VerificationLayer.t_llm_intent() | ||||
| LLM-01-T3 自动 未知指令容错 VerificationLayer.t_llm_unknown() | ||||
| LLM-01-T4 手动 自然语言演示 步骤: 输入「把光模块插进老化箱并检测」→技能序列 | ||||
| LLM-01-T5 手动 MES 工单接入 步骤: MES 工单格式解析演示 | ||||
| LLM-02 FNllm02 | 技能序列生成 LLM 该规划器接收任务意图的描述，把意图转换为由技能 Token 依次排列而成的技能序列，作为后续技能执行的依据。 | HDM | VerificationLayer.t_F_D01() VerificationLayer.t_llm_len() VerificationLayer.t_llm_multi() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| LLM-02-T1 自动 技能序列合法 VerificationLayer.t_F_D01() | ||||
| LLM-02-T2 自动 序列长度合理 VerificationLayer.t_llm_len() | ||||
| LLM-02-T3 自动 多任务可分派 VerificationLayer.t_llm_multi() | ||||
| LLM-02-T4 手动 画布节点执行 步骤: 双击 LLM 节点→规划序列日志 | ||||
| LLM-02-T5 手动 序列可编排 步骤: 技能编排器可组合该序列 | ||||
| LLM-03 FNllm03 | 序列合法性校验 LLM 任务规划器在生成序列之后会做合法性校验,检查序列里的每个令牌是否都收录在词库中,同时检查各个阶段的先后顺序是否合法,不合格的序列会被拒绝执行。 | HDM | VerificationLayer.t_F_D01() VerificationLayer.t_llm_bad() VerificationLayer.t_llm_order() VerificationLayer.t_llm_determ() auto 4 · semi 0 · 手动 1 | 平台通用 |
| LLM-03-T1 自动 非法序列拒绝 VerificationLayer.t_F_D01() | ||||
| LLM-03-T2 自动 未知 Token 拒绝 VerificationLayer.t_llm_bad() | ||||
| LLM-03-T3 自动 顺序错乱修正 VerificationLayer.t_llm_order() | ||||
| LLM-03-T4 自动 规则链确定性 VerificationLayer.t_llm_determ() | ||||
| LLM-03-T5 手动 离线可运行 步骤: 断网→规则拆解路径可用 (LLM 可插拔) | ||||
| LLM-04 FNllm04 | 任务场景识别 LLM 任务规划器能够从五大作业场景中识别出当前所处的场景，并且把识别得到的结果用于后续的任务规划。 | HDM | VerificationLayer.t_llm_scene() VerificationLayer.t_llm_map() VerificationLayer.t_llm_iso() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| LLM-04-T1 自动 场景识别正确 VerificationLayer.t_llm_scene() | ||||
| LLM-04-T2 自动 场景技能映射 VerificationLayer.t_llm_map() | ||||
| LLM-04-T3 自动 跨场景不串 VerificationLayer.t_llm_iso() | ||||
| LLM-04-T4 手动 场景库覆盖 步骤: 8 场景 46 需求清单可查 | ||||
| LLM-04-T5 手动 新场景可扩展 步骤: 加场景→技能编排器可编排 | ||||
| LLM-05 FNllm05 | 规划可解释性 LLM 任务规划器把规划的生成过程、所依据的条件与最终选择的结果清晰地呈现出来, 让操作人员能够查看每一步任务安排由哪些理由得出, 从而理解并复核机器人的规划结论。 | HDM | VerificationLayer.t_llm_token() VerificationLayer.t_llm_rule() auto 2 · semi 0 · 手动 3 | 平台通用 |
| LLM-05-T1 自动 Token 含义可读 VerificationLayer.t_llm_token() | ||||
| LLM-05-T2 自动 规则依据可查 VerificationLayer.t_llm_rule() | ||||
| LLM-05-T3 手动 源码断点可进 步骤: planner.py TaskPlanner.plan 断点可进 | ||||
| LLM-05-T4 手动 规划日志详细 步骤: 运行日志打印 token 序列+校验结果 | ||||
| LLM-05-T5 手动 对 LLM 输出审计 步骤: LLM 路径输出有审计日志 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| RSN-01 FNrsn01 | 异常类型诊断 RSN 异常推理器在作业发生异常时, 根据当前的状态与观测特征对异常进行分类诊断, 判断异常属于力控问题、对准问题、插入问题还是未接触问题, 并输出诊断类型供恢复机制参考。 | HDM | VerificationLayer.t_F_D02() VerificationLayer.t_rsn_cat() VerificationLayer.t_rsn_trig() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-02 |
| RSN-01-T1 自动 诊断分类输出 VerificationLayer.t_F_D02() | ||||
| RSN-01-T2 自动 四类异常覆盖 VerificationLayer.t_rsn_cat() | ||||
| RSN-01-T3 自动 诊断输入触发 VerificationLayer.t_rsn_trig() | ||||
| RSN-01-T4 手动 真实异常演示 步骤: 构造插入卡滞→诊断日志出类别+建议 | ||||
| RSN-01-T5 手动 诊断对照文档 步骤: 异常表与 docs 一致 | ||||
| RSN-02 FNrsn02 | 恢复建议生成 RSN 该模块对运行中出现的异常按类型进行归类，并为每一类异常都生成相应的恢复建议，供操作人员或系统参考处理。 | HDM | VerificationLayer.t_rsn_advice() VerificationLayer.t_rsn_act() VerificationLayer.t_rsn_level() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-05 |
| RSN-02-T1 自动 建议非空 VerificationLayer.t_rsn_advice() | ||||
| RSN-02-T2 自动 建议可执行 VerificationLayer.t_rsn_act() | ||||
| RSN-02-T3 自动 建议分级 VerificationLayer.t_rsn_level() | ||||
| RSN-02-T4 手动 建议落地演示 步骤: 按建议操作→异常恢复 | ||||
| RSN-02-T5 手动 建议可配置 步骤: 建议文案/动作可配 | ||||
| RSN-03 FNrsn03 | 否决超限判定 RSN 异常推理器持续统计某个动作被连续否决的次数,一旦识别出连续否决或者整个流程卡死的情况,就判定系统出现了异常,并触发对应的异常处理。 | HDM | VerificationLayer.t_rsn_veto() VerificationLayer.t_rsn_stall() VerificationLayer.t_rsn_count() VerificationLayer.t_rsn_real() auto 3 · semi 1 · 手动 1 | 平台通用 |
| RSN-03-T1 自动 连续否决识别 VerificationLayer.t_rsn_veto() | ||||
| RSN-03-T2 自动 卡死识别 VerificationLayer.t_rsn_stall() | ||||
| RSN-03-T3 自动 计数逻辑正确 VerificationLayer.t_rsn_count() | ||||
| RSN-03-T4 半自动 真实卡死触发 VerificationLayer.t_rsn_real() | ||||
| RSN-03-T5 手动 恢复决策可见 步骤: 日志显示「连续否决→恢复建议」 | ||||
| RSN-04 FNrsn04 | 诊断可解释性 RSN 异常推理器给出的每一条诊断结论都带有可以追溯的诊断依据，这些依据包括当前所处的阶段、状态残差以及接触信息。 | HDM | VerificationLayer.t_rsn_evid() VerificationLayer.t_rsn_num() VerificationLayer.t_rsn_determ() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| RSN-04-T1 自动 诊断带证据 VerificationLayer.t_rsn_evid() | ||||
| RSN-04-T2 自动 证据数值真实 VerificationLayer.t_rsn_num() | ||||
| RSN-04-T3 自动 规则确定性 VerificationLayer.t_rsn_determ() | ||||
| RSN-04-T4 手动 LLM 可插拔 步骤: 配 llm_url→诊断走 LLM→输出审计 | ||||
| RSN-04-T5 手动 源码映射真实 步骤: 右键源码进 planner.py ExceptionReasoner | ||||
| RSN-05 FNrsn05 | 异常闭环恢复 RSN 异常推理器在检测到异常之后按诊断、恢复、重试的顺序构成闭环: 先定位异常原因, 再执行恢复动作消除异常, 最后重新尝试受影响的作业环节, 使作业能够自动回到正常流程。 | HDM | VerificationLayer.t_rsn_retry() VerificationLayer.t_rsn_norep() VerificationLayer.t_rsn_log() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| RSN-05-T1 自动 恢复后重试 VerificationLayer.t_rsn_retry() | ||||
| RSN-05-T2 自动 恢复不复发 VerificationLayer.t_rsn_norep() | ||||
| RSN-05-T3 自动 闭环日志完整 VerificationLayer.t_rsn_log() | ||||
| RSN-05-T4 手动 多轮恢复演示 步骤: 连续异常→多轮诊断-恢复-重试日志 | ||||
| RSN-05-T5 手动 恢复上限保护 步骤: 超 max_veto→转人工提示 | ||||
| 编号 | 功能 (详细说明) | 几何类 | 验证方法 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| SKL-01 FNskill01 | 场景技能匹配 SKL 技能编排器根据系统当前所处的作业场景, 在预设的八种场景模板中匹配最合适的技能序列, 再把匹配到的各项技能按顺序编排执行, 以完成当前场景对应的整套作业。 | HDM | VerificationLayer.t_F_D03() VerificationLayer.t_skill_lib() VerificationLayer.t_skill_all() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-02 |
| SKL-01-T1 自动 场景编排输出 VerificationLayer.t_F_D03() | ||||
| SKL-01-T2 自动 技能库覆盖 VerificationLayer.t_skill_lib() | ||||
| SKL-01-T3 自动 场景全量可编 VerificationLayer.t_skill_all() | ||||
| SKL-01-T4 手动 场景-技能表可查 步骤: 双击节点→场景技能链表格 | ||||
| SKL-01-T5 手动 导出全部任务 步骤: 右键→导出 Excel (全部任务) | ||||
| SKL-02 FNskill02 | 工艺参数注入 SKL 该编排器在技能执行过程中读取工艺要求的性能参数，用这些参数覆盖系统默认设定，例如力的上限与节拍时间等。 | HDM | VerificationLayer.t_skill_param() VerificationLayer.t_skill_tact() VerificationLayer.t_skill_override() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | SC-01SC-03SC-04 |
| SKL-02-T1 自动 力限参数注入 VerificationLayer.t_skill_param() | ||||
| SKL-02-T2 自动 节拍约束注入 VerificationLayer.t_skill_tact() | ||||
| SKL-02-T3 自动 参数覆盖默认 VerificationLayer.t_skill_override() | ||||
| SKL-02-T4 手动 参数表可视化 步骤: 节点详情显示场景力限/节拍表 | ||||
| SKL-02-T5 手动 产线参数对齐 步骤: 对照技术协议力限/节拍 | ||||
| SKL-03 FNskill03 | 技能库检索 SKL 技能编排器会到原子技能库中进行检索,技能库共收录242条原子技能,这些技能被划分为9个类别,模块从中挑选出适合当前任务的那一条来执行。 | HDM | VerificationLayer.t_skill_load() VerificationLayer.t_skill_token() VerificationLayer.t_skill_unique() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SKL-03-T1 自动 技能库加载 VerificationLayer.t_skill_load() | ||||
| SKL-03-T2 自动 Token 检索正确 VerificationLayer.t_skill_token() | ||||
| SKL-03-T3 自动 技能 ID 唯一 VerificationLayer.t_skill_unique() | ||||
| SKL-03-T4 手动 库可视化 步骤: 原子技能库面板可浏览 9 大类 | ||||
| SKL-03-T5 手动 新增技能入库 步骤: 加技能 Token→注册→可被编排 | ||||
| SKL-04 FNskill04 | 编排结果校验 SKL 技能编排器会对编排产生的技能执行序列进行合法性校验，只有校验通过的序列才会被交给后续环节去执行。 | HDM | VerificationLayer.t_skill_bad() VerificationLayer.t_skill_order() VerificationLayer.t_skill_repro() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SKL-04-T1 自动 非法编排拒绝 VerificationLayer.t_skill_bad() | ||||
| SKL-04-T2 自动 序列顺序合法 VerificationLayer.t_skill_order() | ||||
| SKL-04-T3 自动 校验可复现 VerificationLayer.t_skill_repro() | ||||
| SKL-04-T4 手动 校验失败提示 步骤: 非法序列→日志明确拒绝原因 | ||||
| SKL-04-T5 手动 与规划器校验一致 步骤: 编排器/规划器同一 Token 校验规则 | ||||
| SKL-05 FNskill05 | 技能模块化组合 SKL 技能编排器把抓取、转移、插入等原子技能当作可独立使用的基础模块, 按当前作业的需要把多个原子技能组合编排成一条完整的光模块插拔作业流程, 实现复杂任务的模块化拼装。 | HDM | VerificationLayer.t_skill_compose() VerificationLayer.t_skill_chain() VerificationLayer.t_skill_dedup() auto 3 · semi 0 · 手动 2 | 平台通用 |
| SKL-05-T1 自动 技能可组合 VerificationLayer.t_skill_compose() | ||||
| SKL-05-T2 自动 组合链完整 VerificationLayer.t_skill_chain() | ||||
| SKL-05-T3 自动 重复技能去重 VerificationLayer.t_skill_dedup() | ||||
| SKL-05-T4 手动 组合演示 步骤: 抓取+转移+插入 组合成插拔全流程 | ||||
| SKL-05-T5 手动 导出组合链 步骤: 导出 Excel 含完整技能链 | ||||