exp: 轮次33——限幅实测要付5.1pp到达(57.4→52.3%);GPU真实周期36.7ms≈27Hz,瓶颈是重复几何而非推理
- 四组单变量对照(同256题同seed):base / inc_cap / gap_margin 0.5 / 两者同开 限幅后 到达 0.5742→0.5234、time_ok 0.3906→0.2656、2s误差比 0.210→0.279、超VMAX 1.0→0.0、刹停几乎不变 → 之前那部分到达率是超速换来的;损失在逼近末段,不在刹停 - 0.5mm 余量门只付 3 题(0.5742→0.5625);但 plans['gaps'] 在 0.5mm 截顶,5mm 护栏可达性需抬 cap 重算 - 前提更正:eval_cl 不传 steps、rollout 默认 steps=1(policy.py:156 一步生成),先前按 steps=16 得到的 "当前配方 116ms≈8.6Hz" 作废;真实配方 36.68ms P50 / 49.17ms P99 ≈ 27.3Hz - 归因更正:空算子 0.028ms、空 sync 0.005ms、encode 2.27ms → 不是启动/同步地板; 单步推理仅 7.2ms 且 K=1→8 免费,周期里 ~27ms 是 cum_xf+宽相位的重复计算 - certify_uniform 挂上后 36.7→45.3ms(n=8)/49.6ms(n=16) - kin_torch 补 a/b 形状守卫(脚本里广播不一致会算错 view),测试 30→31 项
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- **两个新开关**:`inc_cap=1` 在**反馈叠加之后**再按每轴 VMAX·DT 限幅(此前 `inc=clamp(act,±1)·astep` 之后又加 `gain×fb`,所以 1.66× 是结构性的);`gap_margin>0` 让安全层要求间隙 > 余量而非 >0,并把宽相位 cap 自动抬到 `margin+0.5`——不抬的话 `gaps(allq, 0.5)` 的截顶值 0.5 会让任何 >0.5 的余量门限恒假。`col`(真实碰撞计数)仍按 `gap≤0` 判,不随余量改变,所以两者不会互相顶替。
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- **部署侧同病**(只读核查,未改 JS):`webapp/js/ik-policy.js:355` 也是 `inc[s][j] += fbGain*fbStep[j]` 在 ±1·STEP 之后叠加,所以浏览器控制器同样能超 VMAX;JS 的余量是 `o.margin=5` 的**投影式**护栏(`project()` 每轴 ≤projMax,只处理 gap<margin 的近距对),与本轮的"低于余量就刹停"不是同一机制;`ACC=5.0` 只用于刹停段长度,不是每步加速度上限(§9.2 也没给数值化的加速度门槛,所以 `accel_ratio` 只作变体间比较)。
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- **间隙分布的口径坑**:第30轮 `plans['gaps']` 是在 cap=0.5 下记录的,所以"最小间隙 ≥1 mm 的题占 0"是截顶假象。可说的是:逐题最小记录间隙 p5 **0.0005**、p25 0.0064、中位 **0.046** mm,57.4% 的题曾低于 0.5 mm——即策略实际贴障碍飞,而查看器护栏是 5 mm。要把 0.5 以上那段分开,必须抬 cap 重算(本轮后续做)。
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- **四组单变量对照**(同 256 题、同 seed、其余按第30轮配方):base / `inc_cap=1` / `gap_margin=0.5` / 两者同开。结果与加密复核见本节末尾的补充提交。
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- **四组单变量对照**(同 256 题、同 seed、其余按第30轮配方):base / `inc_cap=1` / `gap_margin=0.5` / 两者同开。结果见下表。
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- **四组单变量对照结果**(同 256 题、同 seed、K=8、commit 2、fb 2.2、fb_block_gain 0.5、dls_safety 1、select endpoint、replan empty、partial 1;`docs/experiment_round33_{base,cap,margin,both}.json`):
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| 变体 | 到达 | 无碰撞到达 | time_ok_1p3 | 真实碰撞 | 刹停/题 | 速度比 p50 | 超 VMAX 题占比 | 2 s 误差比 |
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| base | 147/256 = 0.5742 | 0.5742 | 0.3906 | 0 | 19.25 | 1.660 | 1.000 | 0.2100 |
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| `--inc_cap 1` | 134/256 = 0.5234 | 0.5234 | 0.2656 | 0 | 19.55 | 1.000 | 0.000 | 0.2790 |
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| `--gap_margin 0.5` | 144/256 = 0.5625 | 0.5625 | 0.3789 | 0 | 20.05 | 1.660 | 1.000 | 0.1817 |
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| 两者同开 | 133/256 = 0.5195 | 0.5195 | 0.2617 | 0 | 19.97 | 1.000 | 0.000 | 0.2870 |
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- **速度限幅是有代价的硬约束**:每轴增量限回 VMAX 后到达 −5.1 pp、time_ok −12.5 pp、2 s 误差比 0.210→0.279。也就是说 base 的 57.4% 里**有一部分是用超速换来的**:反馈在限幅之外叠加,实际替模型补了速度。不能把 base 当作"满足速度约束的成绩"。
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- **机理**:base 速度比 p50=1.660 恰等于 `1+0.3×fb_gain 2.2`;限幅后刹停几乎不变(19.25→19.55),但 time_ok 掉得比到达更多,说明损失集中在**逼近目标末段被剥夺了超速修正**,不是更容易刹停。所以出路不是调低增益(第29/30轮已测:增益小到达就掉),而是把该由前馈承担的速度还给模型——在限幅后的分布上重采数据(DAgger,需批准),或用不违反速度约束的前馈(#14 的余量投影 + 按时限打分)。
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- **0.5 mm 余量门很便宜**:只少 3 题、刹停 +0.8/题,2 s 误差比反而更好(0.182)。但这不等于裕度够用——它只说明"要求 0.5 mm 不明显拖慢"。5 mm(查看器护栏)是否同样便宜,取决于策略能否找到 ≥5 mm 的路径,必须抬 cap 重算真实间隙分布才能回答(第30轮 `plans['gaps']` 在 0.5 mm 截顶,算不出这一条)。
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- 四组 `collision_rate` 都是 0,但这仍是端点/中点离散口径;`gap_margin` 不改 `col` 判据(仍 `gap≤0`),余量与碰撞计数是两条独立的线,不互相顶替。
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- **回归**:`python -m unittest tests.test_eval_cl` **30 项通过**(新增 4 项):未限幅时实测速度比确实 =3.4/1.2>1(灵敏度)、限幅后恰为 1.0、0.3 mm 间隙在余量 0 时通过而余量 0.5 时刹停、5 mm 间隙在余量 0.5 时仍通过(证明 cap 抬升生效,否则该测试会恒假)。
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- **GPU 上的一个控制周期(按 GPU 口径实测)**:诊断档与逐项分解见 `docs/experiment_round33_gpu_cycle.json`,真实配方(steps=1)见 `docs/experiment_round33_gpu_cycle_steps1.json`,RTX 3090、B=1、float32 推理 + float64 认证,每项 20 次预热 + 120 次计时并 `cuda.synchronize`。
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- **前提更正(重要)**:`eval_cl` 从不传 `steps`,`rollout` 默认 `steps=1`,而 `ml/model/policy.py:156` 写明"steps=1 即一步生成,steps>1 是诊断用"。所以第27轮以来的所有评估成绩一直是**单步推理**;本节先用 steps=16 测出的"当前配方 116 ms ≈ 8.6 Hz"是口径错误,已作废并在下面用真实配方重测。
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- **真实配方(steps=1, K=8)的分解**:
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| 环节 | P50 | P95 | P99 |
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| 推理 `sample_k` steps=1,K=1 / 4 / 8 | 7.11 / 7.08 / 7.19 | 9.45 / 10.17 / 9.95 | 11.91 / 14.00 / 11.34 |
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| 特征 83 维(总 / 其中宽相位间隙 / 其中 FK) | 13.11 / 8.18 / 4.00 | 19.57 / 16.57 / 7.51 | 21.17 / 19.43 / 8.47 |
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| 目标反馈 DLS 1 步 | 6.53 | 9.32 | 12.62 |
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| 现有离散安全层 4 点(cap 1.0) | 7.41 | 11.34 | 13.80 |
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| `certify_uniform` 2 根 n=8 / n=16 | 9.70 / 16.07 | 14.40 / 20.95 | 15.75 / 24.42 |
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| 组合周期(同一位姿,顺序测;跨行比较受漂移影响,只作量级) | P50 | P95 | P99 |
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| K=8 + 离散安全层(真实配方) | **36.68 → 27.3 Hz** | 43.27 | 49.17 |
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| K=4 / K=1 + 离散安全层 | 37.71 / 40.36 | 55.17 / 48.46 | 76.53 / 52.06 |
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| K=8 + 连续认证 n=8 | 45.34 → 22.1 Hz | 49.68 | 52.20 |
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| K=8 + 连续认证 n=16 | 49.55 → 20.2 Hz | 56.85 | 59.06 |
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| (对照)诊断档 steps=16 的同一周期 | 116.5 | 134.5 | 142.6 |
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- **归因更正(先证仪表再下结论)**:空算子 P50 0.028 ms、空 `synchronize` 0.005 ms、一次 `encode` 2.27 ms,所以**不是启动/同步地板**。先前口算的"5–10 ms 是 GPU 启动开销"错了,在此更正:特征 13.1 ms、认证 7.4 ms、DLS 6.5 ms 是 B=1 下真实的小算子工作量——即 **GPU 在单臂批量=1 时利用率极低**,而不是被框架拖慢。
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- **推理不是瓶颈,几何才是**:单步推理 7.2 ms,且候选数几乎免费(K 1→8 不涨);一个周期里几何类工作合计约 27 ms(特征宽相位 8.2 + 特征 FK 4.0 + 认证 7.4 + DLS 6.5),并且这几次调用各自重复做 `cum_xf` 与宽相位筛选。所以 50 Hz 的路径是**合并几何查询**(`features()` 已支持 `gm=`/`xf=` 复用,`gm_groups` 文档保证与整表 `gaps` 数值一致),而不是继续压推理。
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- **连续认证的增量成本可接受**:在同一位姿上 n=8 只比现有离散层贵约 8.7 ms(整周期 36.7→45.3 ms),n=16 贵约 12.9 ms。也就是说"段内连续证明"在 GPU 上不是奢侈项,真正卡住 20 ms 的是那 ~27 ms 的重复几何。合并后再看是否进得了 20 ms——这一步正在做交错复测(跨行顺序测的数字受漂移影响,不作最终结论)。
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- **50 Hz 结论(当前状态)**:真实配方一个规划周期 **36.7 ms(P99 49.2)≈ 27 Hz**,仍不满足"P99<20 ms";且必须记住这是在**不限幅**(可超速 1.66×)的策略分布下测的——限幅后的到达率代价见上表,两者不能混着谈。
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- f32 与 f64 的间隙在 3 个点上完全相同(最大偏差 0.0 mm、无符号翻转),但 **3 个点不足以支持"认证可以改用 float32"**,需按真实轨迹批量对比才能下结论。
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## 分支清理(2026-10-20)
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- `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。
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