# PhaseLatch 基线与实验计划

> 当前规划入口（2026-10-13）：[项目规划](21_project_plan.md)。本文保留原始调研/设计与技术依据；旧“首轮”范围、优先级及状态不代表最新计划，发生冲突时以当前规划及具名验收记录为准。

**高难度需要由实验说明。** 期望现象不是“所有模型零成功”，而是基础操作已可靠时，接触关系、事件后的状态变化与动作更新仍造成可解释差距。如下均为拟实验，没有模型实测结果。

## 必须比较的基线

| 基线 | 实现方式 | 回答的问题 |
|---|---|---|
| 保持旧动作 | 事件附近延续当前命令或冻结动作队列 | 事件本身会否让旧动作产生额外损失 |
| 立即停机 | 按传感器阈值触发真实限幅停止 | 是否一个急停就能完成全部任务 |
| 全程低速 | 固定低速、较短动作执行前缀 | 是否仅靠保守操作已经解决 |
| 提前支撑与机械防护 | 托举、垫块、限位等合法工具 | 是否预防才是合理最优策略 |
| 固定阈值与状态机 | 力下降、张力上升、速度越界检测后卸载 | 学习模型是否超越经典规则 |
| 视觉伺服与柔顺控制 | 从允许相机估计运动，固定阻抗或力控制 | 同传感器局部控制能达到什么程度 |
| 模型控制 | 基于估计参数的 MPC 或规划加反馈 | 动力学预测能否带来收益 |
| 结构感知的规则策略 | 从可见连接图选择支撑与卸载位置 | 所谓物理推理是否可由小型解析系统解释 |
| 全状态可行参考 | 同机器人约束，读取真实状态与材料参数 | 任务是否可行以及可救的启动时间下界 |

简单基线需要调优预算和开发集，不能只写一个不匹配装置的默认阈值。全状态专家不是受限模型的公平排名对手，但它是任务资格验证的重要证据。

## 学习策略和分层系统

首轮建议使用一个较小的示范策略、一个可用的 VLA，以及一个结构规划器加低层控制器。具体 checkpoint、代码和硬件在真正实验开始时核查并冻结；此研究交付不声称已经适配最新模型。

若 RoboDojo 为主平台，可复用 XPolicyLab 的模型接入流程；若 EmbodiedSWE 为主基底，可沿其 VLA 数据转换和冻结程序轨道。沿用某平台原生 action 时应保留限幅与增益，不能为了力控制悄悄更换为更强动作接口。

比较三种部署方式：单一策略按图像输出动作；同策略配事件检测与队列取消；高层选择接触方案，低层按视觉或力觉执行。第三种获胜时，要进一步比较相同低层控制器配规则高层，否则无法确定收益来自大模型。

对于“同一模型改变频率”的实验，优先冻结权重，只改注入延迟、观测采样和真正执行前缀；改模型输入长度、控制器或重新训练属于不同实验。加速收益与能力收益分开解释。

## 三个首轮研究假设

| 假设 | 配对试验 | 何时不能支持 |
|---|---|---|
| 单纯动作快不足以处理不可逆转变 | 匹配总延迟与低层控制；改变可见受力结构和正确接触方式 | 快速固定脚本跨所有结构同样成功 |
| 事件后旧动作会增加永久损失 | 同状态重放保持、取消、卸载或错误方向；记录真实位移与断裂 | 取消权与动作幅度同时变化，或受力传播只来自脚本 |
| 转变前准备可抵消部分在线延迟 | 同实例比较允许支撑与无准备恢复快照；用一致机器人能力 | 把两轨道混排，或“无准备”状态不是正常轨迹可达 |

另测力觉收益、材料探测历史收益和正确接触提示收益。若事件标记 oracle 明显改善，只说明事件识别或信息延迟相关；若真实参数 oracle 改善，则提示辨识不足。它们并非完全正交，需要组合控制。

## 可管理的实验矩阵

第一轮每任务先用开发集选出稳定的 10 至 20 种结构与参数实例。正式初测可用每任务 50 至 100 个配对种子，三类基线、四个注入延迟点，两条主轨道。延迟点例如 0、50、100、200 ms，**必须先根据任务可救窗口筛选**；不能机械套用到只有 40 ms 裕量的突破题。

用于消融的不可取消执行前缀例如 20、100、300 ms；它与预测 chunk 总长分开。相机频率、力觉赛道与控制器赛道先分别试验，避免一次进行几千个不可解释的组合。

以 3 个任务、100 个种子、4 个延迟、6 个系统、2 个轨道为例，需要 14,400 个 episode。若平均物理任务时长 20 s，纯任务时间为 80 小时，再乘实际仿真速率和并行能力，并加渲染、推理与初始化成本。**这只是预算算例**，不能当作当前硬件的耗时预测。

按结构实例 bootstrap 延迟曲线和系统差值，报告二项成功率区间。策略随机性使用独立策略种子，重放随机扰动则保持配对。先做基础和宽松条件，以确认失败不是抓工具、IK 不可达或初始穿透造成的。

## 泛化划分

不只划分随机种子。分别提供外观留出、质量与刚度范围留出、接触几何留出、连接图留出、目标分离位置留出，以及可组合的双臂阶段留出。参数外推需限定可行范围，不能将不可救样本计成一般泛化失败。

主测试包含“外观类似而可探测物理不同”与“外观改变而力学相同”两类，帮助分离材料辨识和视觉域偏差。阈值与外观不建立固定快捷关联；但去掉关联后必须仍保留其他识别路径。

由正常操作产生恢复快照时，以生成该快照的整条基础轨迹或场景实例划分 train、validation、test，避免同一快照轻微变形后同时出现在训练和测试。测试实例禁止在线反复重置试探；可在一次 rollout 中进行合法无损探测。

## 难度的验收条件

建议在开发期采用如下验收目标，并在冻结正式任务前公布；阈值是项目选择，不是机器人研究的一般标准。

1. 基础无失效条件的技能成功率达到约 90%，失败来源可解释。
2. 全状态参考在宽松时间条件达到约 90% 无额外损失成功，证明可执行性而非最佳性能。
3. 保持旧动作、全程慢速、立即停机和固定支撑不能同时通吃所有核心结构；具体失败必须由真实任务机制解释。
4. 至少两种可见结构需要不同接触或准备方案；在相同速度和延迟下错误方案仍可能损坏。
5. 放宽时间有助于部分任务，增加结构信息有助于另一部分，形成能区分的难度轴。
6. 对物理时间步、连接刚度、失效门与渲染频率做敏感性检查，结论在合理范围稳定。

不要求所有通用 VLA 必须低于某个成功率，也不以模型表现选择测试阈值。标定后冻结设计，再用未见系统检验难度，避免追着某个模型制造失败。

## 希望产生的论文图表

核心图包括：按时且无损 SR 随延迟变化；固定结构的纯带宽曲线与固定延迟的结构泛化曲线；完整任务的预防收益与恢复任务结果；取消旧动作对额外断裂或位移的配对影响；以及视觉、力觉、事件提示和真实参数 oracle 的差距。

采用各任务物理量，不把毫米、焦耳和断裂数量未经说明加成一个总超调分。若需要总分，先给各任务归一化尺度和权重，同时保留逐项指标，且联合成功率仍为最易理解的主结果。