moyixinandMo1s
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## 改动内容 - 完善并提交“项目框架1：基于 RTOS 的五类场景 AI 实时性研究”。 - 新增“项目框架2：面向机器人大小脑异构系统的实时保障研究”。 - 新增“项目框架3：MCU 与资源受限 SoC 的 AI 实时性与低功耗研究”。 - 新增 RTOS–Linux–Hypervisor 边缘并行架构说明。 - 新增调整后的研究问题与验证建议，明确 RTOS、系统实时性与大模型低时延的边界。 ## 验证 - 已同步上游 `main`，源分支基于最新上游历史继续提交。 - `git diff --cached --check` 通过。 - 已检查提交范围，未加入凭据、令牌或临时文件。 - 远端分支提交已核对为 `b7863721fe906c0fa6a5e841599dd276a579d679`。 ## 建议重点审查 - 三套框架是否应作为相互独立、可并列选择的研究路线。 - 是否充分区分工业实时性、AI 推理低时延与端到端系统实时性。 - 机器人大小脑分域、Hypervisor 隔离及 MCU 资源预算的实验指标是否可落地。 --------- Co-authored-by: Mo1s <1194302708@qq.com> Reviewed-on: #3 Co-authored-by: moyixin <15971501952@163.com>
项目框架2：面向机器人大小脑异构系统的实时保障研究
一句话定位
本项目研究机器人“大脑—小脑”异构系统的系统级实时保障：Linux 大脑域承担感知、推理与规划，RTOS 小脑域承担运动控制和安全保护，Hypervisor 或等价分区机制负责资源与故障隔离。
核心问题
当大模型、视觉和规划负载具有动态执行时间且可能过载或故障时，如何保证机器人控制闭环持续满足截止期，并使大脑输出只在满足时限、新鲜度和安全约束时进入执行路径？
与另外两套框架的区别
| 框架 | 研究主语 | 核心场景 | 本框架中的地位 |
|---|---|---|---|
| 框架1 | 大型跨平台 RTOS | T5～T1 五类部署形态 | 机制与设备资料来源，不作为本框架的统一谱系 |
| 框架2 | 机器人大小脑异构系统 | RTOS 控制域 + Linux 推理域 | 当前目录的主线 |
| 框架3 | MCU/资源受限 SoC | 轻量 AI 与实时控制同节点共存 | 小脑侧 AI 的专题补充 |
目录结构
00-项目总览/01-研究问题、定位与边界.md- 研究对象、工业场景、核心假设和结论边界
10-研究框架/00-整体研究框架.md- 大小脑架构、三层时间模型与研究主线
10-研究框架/01-大小脑时间契约与跨域通信.md- 命令语义、结果新鲜度、有界 IPC 和时序约束
10-研究框架/02-Hypervisor隔离、故障与降级.md- CPU、内存、中断、DMA、热干扰和故障恢复
20-实验与规划/01-实验设计.md- 对照组、压力场景、故障注入和实施顺序
20-实验与规划/02-指标与证据.md- 控制实时性、大脑结果可用性和系统代价指标
推荐阅读顺序
00-项目总览/01-研究问题、定位与边界.md10-研究框架/00-整体研究框架.md10-研究框架/01-大小脑时间契约与跨域通信.md10-研究框架/02-Hypervisor隔离、故障与降级.md20-实验与规划/01-实验设计.md20-实验与规划/02-指标与证据.md
推荐课题名称
面向机器人大小脑异构系统的分域实时保障与安全协同机制研究