perf+exp(closed_loop): 解析雅可比 DLS（消除 float32 差分数值噪声）——commit3 到达 36.3→46.5%，commit2 49.2%（n=512），DLS n1 9.3→7.1ms

- Kin.jac 几何雅可比，与 autograd 逐项一致（FD 自身 rel 误差 3.58%）
- dls_steps(analytic=True) 默认；每步少 6 次批量 FK
- 新增 ml/eval/eval_cl.py（部署口径小规模评估）与 check_dls.py（对拍+延迟）
- 积分反馈 fb_ki 脚手架（默认 0，未启用）

docs/探索日志.md

@@ -419,6 +419,34 @@
 - **结论**：候选平均、冻结编码器、更稀疏规划**均未超过 36.3%**。**50 Hz 节奏下的最佳配置 = dag2 + commit=3 + consist + gain1.8 + safety_partial：到达 36.3% / 碰撞 1.6% / ratio2s 0.277**（相对非实时的 42.2% 差 5.9 pp）。
 - **下一步**：若要把实时准确率再拉高，需要把单次规划再压到 ~22 ms 以支持 commit=2（40 ms 周期，预计 ~39%）；或提升模型本身精度（训练侧）。
 
+## 轮次 26：解析雅可比 DLS——去掉差分噪声，准确率大幅提升（exp: `exp/dagger-deploy`，新历史最佳）
+
+- **背景**：DLS 目标反馈此前用 6 次批量有限差分（ε=1e-3°）求雅可比。float32 下旋转项信噪比只有 ~1%，位置项 ~3.6%（与 autograd 对拍，见下），相当于每次规划往反馈方向注入 2–4% 的随机扰动。
+- **假设**：改用几何雅可比（一次 FK）可同时去噪 + 提速；闭环准确率应不降、延迟应下降。
+- **判据**：① 雅可比与 autograd 一致（rel < 1e-4）；② n=256 commit=3 到达 ≥ 36.3%（轮次 25 基线，不劣化）；③ DLS 单次延迟下降。
+- **配方**：`Kin.jac` 几何雅可比（Jv_k = a_k×(p−o_k)，Jw_k = a_k，度单位）；`dls_steps(analytic=True)` 默认；其余同轮次 25（dag2、K=8、gain1.8、safety_partial、replan=empty）。
+- **数值对拍**（`ml/eval/check_dls.py`）：
+  - 位置项：解析 J 与 autograd 逐项一致（rel 0.00000）；有限差分 J 自身 rel 误差 **3.58%**。
+  - 姿态项：解析 J 与差分 DLS 输出 max 0.20°/rel 5%（差的部分是 rotvec 的二阶项 Jr(e)，非噪声）。
+  - DLS 输出：pos-only max 0.12°，pos+rot max 0.20°。
+- **延迟**（B=1，3090）：n=1 **9.3→7.1 ms**，n=3 **27.7→19.5 ms**（每次 DLS 少 6 次批量 FK）。
+- **闭环（replan=empty，analytic，n=256）**：
+
+| commit | 到达 | time_ok_1p3 | 碰撞 | ratio2s | 刹停/题 |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 3（FD 对照，完全复现轮次 25） | 36.3% | 16.4% | 1.6% | 0.277 | 14.3 |
+| 3（解析 J） | 46.5% | 16.4% | 1.6% | 0.337 | 13.5 |
+| 2（解析 J） | **50.4%** | 27.0% | 2.0% | 0.287 | 22.1 |
+| 1（解析 J） | **57.4%** | **31.6%** | 3.1% | 0.251 | 39.1 |
+
+- **n=512 复核（commit=2，解析 J）**：到达 **49.2%** / time_ok **26.2%** / 碰撞 **2.3%** / ratio2s 0.351 / 刹停 21.0（n=256 的 50.4% 在噪声内）。
+- **结论**：
+  - 解析雅可比**既快又准**：commit=3 到达 36.3→46.5%（+10.2 pp），碰撞不变；commit=2 达 **49.2%**（历史最佳 42.2% 是 commit=1 + FD，现在 commit=2 就超过），碰撞 2.3%。
+  - 机理：DLS 差分雅可比在 float32 下的 2–4% 噪声被慢变误差闭环放大（轮次 4/闭环根因结论：σ>0.02×STEP 即崩）；解析 J 去掉噪声后失败题里"能到 50 mm 却到不了"的那批能收敛了（err_fail 中位数 51→217 mm：失败集两极分化，成功集变大）。
+  - ratio2s 在 commit=3 变差（0.277→0.337）但到达更多：慢收敛题现在"最终到得了"，不是"更快"。
+  - **新历史最佳（50 Hz 目标节奏，commit=2）= 49.2% / 碰撞 2.3% / ratio2s 0.351 / time_ok 26.2%**；非实时上限（commit=1）= 57.4%（n=256，待 n=512 复核）。
+- **下一步**：① n=512 复核 commit=1；② 积分反馈（fb_ki，针对慢变偏差）在 commit=2 上叠加；③ 浏览器 JS 端同步解析 J；④ commit=2 的 40 ms 周期实测规划 P99（Python/JS）。
+
 ## 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。