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# 整体研究框架
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## 1. 系统架构
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操作员/任务系统
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┌────────────────────────────────────────────┐
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│ Linux 大脑域 │
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│ 感知、LLM/VLM/VLA、任务规划、技能选择 │
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│ GPU/NPU、ROS 2、模型运行时 │
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└──────────────────┬─────────────────────────┘
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│ 有界异步命令
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│ 序号/时间戳/期限/有效期
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┌──────────────────▼─────────────────────────┐
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│ RTOS 小脑域 │
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│ 安全校验、状态估计、轨迹跟踪、关节控制 │
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│ 现场总线、联锁、超时回退、安全状态 │
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└──────────────────┬─────────────────────────┘
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│ 周期控制量
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执行器与机器人本体
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Hypervisor / AMP / IOMMU / 静态资源分区
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传感数据按需求分别进入大小脑：高频本体反馈优先直达小脑，图像、语音和复杂环境信息主要进入大脑。关键安全传感器不得仅通过 Linux 域转发。
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## 2. 三层时间模型
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| 层次 | 典型任务 | 时间属性 | 主要指标 |
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| L1 控制闭环 | 关节控制、姿态稳定、联锁 | 硬实时/严格固实时 | deadline、jitter、最大响应时间 |
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| L2 技能与决策窗口 | 轨迹片段、目标位姿、避障决策 | 固实时 | 按期率、新鲜度、回退率 |
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| L3 认知与交互 | 语言理解、长任务规划、解释 | 软实时 | TTFT、端到端延迟、任务成功率 |
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基本约束为：
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R_control <= D_control
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采用大脑结果时：
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R_brain <= D_brain AND age(result) <= A_max
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大脑不可用时：
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R_fallback <= D_fallback
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## 3. 三条研究主线
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### 主线一：时间契约
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- 规定大脑输出的期限、有效期和更新频率；
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- 把大脑输出转换为结构化技能或轨迹约束；
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- 对迟到、乱序、重复和低置信度结果定义统一处理；
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- 保证小脑在没有新命令时仍能连续控制。
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### 主线二：资源与故障隔离
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- 为小脑保留 CPU 核、内存、定时器和关键 I/O；
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- 路由关键中断到 RTOS 域；
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- 限制 Linux 和加速器 DMA 范围；
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- 测量 LLC、DRAM、互联、功耗和热等残余共享干扰；
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- 验证一个域崩溃或重启时另一域的持续运行能力。
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### 主线三：联合评价
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不能只报告控制延迟，也不能只报告大模型速度。结论必须联合回答：
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- 小脑控制是否按时；
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- 大脑结果是否按期且有效；
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- 分域使用了多少静态资源；
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- 推理吞吐和能效付出了多少代价；
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- 故障与恢复期间机器人是否保持受控。
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## 4. 研究假设
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- H1：大脑负载会通过共享资源显著扩大控制尾延迟。
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- H2：RTOS/Linux 分域能够降低调度、中断和故障传播影响，但不能自动消除内存带宽与热耦合。
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- H3：有界异步时间契约能够避免小脑等待大脑，并降低过期决策进入执行路径的风险。
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- H4：准入、限流和故障降级可扩大“控制无违约且 AI 结果仍有用”的运行区域。
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## 5. 研究成果形态
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- 原型系统：RTOS 小脑域、Linux 大脑域与隔离层；
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- 跨域协议：请求、响应、心跳、超时和版本管理；
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- 实验工具：时间戳、压力发生、故障注入和物理链路测量；
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- 数据集：控制周期、大脑请求、功耗热状态和故障事件的对齐时间序列；
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- 论文结论：适用边界、收益来源和残余风险。
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