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# 实验设计
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## 1. 对照组
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| 编号 | 系统配置 | 作用 |
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|---|---|---|
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| A0 | 普通 Linux：控制与大脑负载同域 | 通用基线 |
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| A1 | PREEMPT_RT Linux：控制与大脑负载同域 | 实时 Linux 基线 |
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| A2 | RTOS 小脑 + Linux 大脑，基础分区 | 分域基线 |
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| A3 | A2 + CPU/IRQ/内存/IPC 治理 | 完整方案 |
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| A4 | A3 + 超时、降级和故障恢复 | 安全协同方案 |
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对照固定机器人控制任务、AI 模型、输入到达序列、硬件频率和功率策略。若推理后端不同，结果表述为系统方案比较，不单独归因于内核。
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## 2. 负载场景
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| 场景 | 内容 | 目的 |
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|---|---|---|
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| L0 | 仅小脑控制 | 实时性下界 |
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| L1 | 仅大脑推理 | 推理容量与功耗基线 |
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| L2 | 控制 + 感知/大模型 | 核心共存场景 |
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| L3 | L2 + CPU/内存压力 | 共享资源干扰 |
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| L4 | L2 + 摄像头/网络/存储 I/O | IRQ 与 DMA 干扰 |
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| L5 | L2 + 突发请求和过载 | 队列与准入边界 |
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| L6 | L2 长时间运行至热稳态 | 功耗和降频耦合 |
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| L7 | 进程、域、加速器和通信故障 | 隔离、降级与恢复 |
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## 3. 控制任务
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至少包含：
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- 高频周期控制任务；
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- 状态估计或轨迹跟踪任务；
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- 关键 I/O 或 GPIO 回环；
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- 安全监控与回退任务。
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无真实机器人时，先使用硬件在环、倒立摆、电机台架或确定性控制负载；不得仅用空循环替代全部控制语义。
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## 4. 大脑任务
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按平台能力选择视觉、VLM、VLA 或 LLM。大脑输出必须转换为结构化技能命令。分别扫描：
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- 请求率和突发强度；
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- 模型规模、输入长度和输出长度；
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- batch、队列长度与并发；
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- GPU/NPU 利用率；
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- 感知数据大小和通信频率。
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## 5. 故障注入
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依次实施：推理进程退出、请求永久阻塞、消息乱序或损坏、队列溢出、Linux 域重启、加速器错误。设备级故障只在具备可恢复路径时开展。
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记录故障发生、检测、回退、隔离、重启和首个恢复结果的完整时间线。
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## 6. 实施顺序
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1. 冻结控制 deadline、大脑结果期限和回退期限。
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2. 完成 A0/A1 的同域基线。
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3. 建立 A2 基础分域和最小 IPC。
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4. 扫描 CPU、内存、I/O 和热干扰。
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5. 加入 A3 治理机制并逐项消融。
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6. 加入 A4 故障状态机并开展故障注入。
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7. 进行长稳实验和独立确认批次。
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## 7. 最小闭环
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一台具备 RTOS/Linux 分域条件的边缘平台、一个可测量的控制任务和一个真实 AI 大脑负载，即可形成最小验证闭环，不要求扩展到工作站或集群。
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