# 实验设计

## 1. 对照组

| 编号 | 系统配置 | 作用 |
|---|---|---|
| A0 | 普通 Linux：控制与大脑负载同域 | 通用基线 |
| A1 | PREEMPT_RT Linux：控制与大脑负载同域 | 实时 Linux 基线 |
| A2 | RTOS 小脑 + Linux 大脑，基础分区 | 分域基线 |
| A3 | A2 + CPU/IRQ/内存/IPC 治理 | 完整方案 |
| A4 | A3 + 超时、降级和故障恢复 | 安全协同方案 |

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。

## 2. 负载场景

| 场景 | 内容 | 目的 |
|---|---|---|
| L0 | 仅小脑控制 | 实时性下界 |
| L1 | 仅大脑推理 | 推理容量与功耗基线 |
| L2 | 控制 + 感知/大模型 | 核心共存场景 |
| L3 | L2 + CPU/内存压力 | 共享资源干扰 |
| L4 | L2 + 摄像头/网络/存储 I/O | IRQ 与 DMA 干扰 |
| L5 | L2 + 突发请求和过载 | 队列与准入边界 |
| L6 | L2 长时间运行至热稳态 | 功耗和降频耦合 |
| L7 | 进程、域、加速器和通信故障 | 隔离、降级与恢复 |

## 3. 控制任务

至少包含：

- 高频周期控制任务；
- 状态估计或轨迹跟踪任务；
- 关键 I/O 或 GPIO 回环；
- 安全监控与回退任务。

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。

## 4. 大脑任务

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：

- 请求率和突发强度；
- 模型规模、输入长度和输出长度；
- batch、队列长度与并发；
- GPU/NPU 利用率；
- 感知数据大小和通信频率。

## 5. 故障注入

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。

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。

## 6. 实施顺序

1. 冻结控制 deadline、大脑结果期限和回退期限。
2. 完成 A0/A1 的同域基线。
3. 建立 A2 基础分域和最小 IPC。
4. 扫描 CPU、内存、I/O 和热干扰。
5. 加入 A3 治理机制并逐项消融。
6. 加入 A4 故障状态机并开展故障注入。
7. 进行长稳实验和独立确认批次。

## 7. 最小闭环

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。