perf(closed_loop): DLS 批量雅可比（25→10-17ms，数值差≤0.013°）+ 单题安全层早停；实时评估：单次规划 40-80ms 超 50Hz 预算 2-4 倍；实时节奏下每3步 36.3%、每6步 14.8%（每步 42.2% 不可实时）

docs/探索日志.md

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 - **结论**：冻结编码器**确实减缓了开环退化**（ol_fk 15.8 vs 全微调 19.5），但部署到达仍比 dag2 低 2.0 pp——**无提升**。至此训练侧四种方法（APG、反馈蒸馏、DAgger-3、冻结编码器）均未超过 dag2 基线（43.8%），训练侧在当前数据/预算下已到平台。
 - **下一步（超出小规模范围，需确认）**：更大规模训练（24000 步从头 + 8000×2 轮 DAgger）或改特征/架构（目标条件化、状态扰动训练需重算特征）。
 
+## 轮次 23：实时性口径评估（exp: `exp/dagger-deploy`）
+
+- **背景**：870 ms/题是仿真里整条轨迹的总时长（150–300 次规划累加），不是控制延迟。实时口径按 §9.2：每次「推理 + 安全认证」P99 < 20 ms（50 Hz，DT=0.02 s）。
+- **假设**：单次规划延迟可以压到 20 ms 以内。
+- **判据**：B=1 单题、单次规划（features + sample_k K=8 + 目标反馈 + 安全层）P99 < 20 ms。
+- **优化**：① DLS 目标反馈的 6 次串行有限差分改为一次批量 FK（数值差 ≤0.013°，DLS 25→10–17 ms）；② 单题安全层按候选早停（首个全安全候选即停，16 点→2–4 点）。
+- **指标（桌面 RTX 3090，B=1，Python；GPU 时钟抖动使 p50 在 40–65 ms 间波动）**：单次规划 **p50 40–65 ms / p99 70–80 ms**；分解：features 10–17 ms、推理 8–14 ms、DLS 反馈 10–17 ms、安全层 10–17 ms。
+- **实时频率扫描（n=256，部署口径，gain1.8 + safety + partial）**：
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+| 规划节奏 | 控制周期 | 到达 | time_ok_1p3 | 碰撞 | 刹停/题 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 每步（commit_n=1） | 20 ms | **42.2%（n=512）** | 29.1% | 2.9% | 37.4 |
+| 每 3 步（commit_n=3） | 60 ms | 36.3% | 16.4% | 1.6% | 14.3 |
+| 每 6 步（commit_n=6） | 120 ms | 14.8% | 3.9% | 2.0% | 6.1 |
+| 每 10 步（commit_n=10） | 200 ms | 2.0% | — | 1.2% | 3.7 |
+
+- **结论**：**当前方案不满足 50 Hz 实时**（单次 40–80 ms，超预算 2–4 倍）；42.2% 的成绩依赖每步规划（20 ms 节奏）。实时可行节奏下：每 3 步 → 36.3%（p50 有余量、p99 需继续优化），每 6 步 → 14.8%。**实时性是当前方案的硬约束，不是仿真耗时问题**。
+- **下一步（需确认）**：① 浏览器 ONNX 路径实测（推理 P99 历史 10–12 ms；特征/安全层在 JS 端需 `tests/policy_bench.cjs` 实测）；② 特征缓存 + 安全层粗筛，目标单次 P99 < 20 ms；③ 或接受「每 3 步规划」的 60 ms 周期（36.3%）。
+
 ## 分支清理（2026-10-20）
 
 - `feat/fb-mix`（8e5431c）：反馈混合方案的中间分支，**已验证是 `exp/dagger-deploy` 的祖先**（所有提交都在后者历史里），本地/远端分支删除，内容保留在 exp/dagger-deploy。