refactor(model): 重构P03为轻量化板式桁架并统一M4×16自攻螺钉连接方案

docs/bom.json

@@ -4,30 +4,30 @@
   "名称": "立柱下段",
   "类型": "3D打印",
   "数量": 1,
-  "体积cm3": 402.4,
-  "质量g_PLA": 499.0,
+  "体积cm3": 402.8,
+  "质量g_PLA": 499.4,
   "包络": "[-148.0 95.0 10.0 .. -82.0 161.0 188.0] (66.0x66.0x178.0)",
-  "说明": "200mm适配分段A：高166mm+16mm阶梯公榫+非对称M4防反装通孔+底部50x50x12榫头+P01-A 竖排TOP刻字"
+  "说明": "200mm适配分段A：高166mm+16mm阶梯公榫+顶端 2x Ø3.9 对锁孔(M4x16 自攻)+底部50x50x12榫头+P01-A 竖排TOP刻字"
  },
  {
   "件号": "P01_B_立柱中段_三角形30%_墙4底5_竖打",
   "名称": "立柱中段",
   "类型": "3D打印",
   "数量": 1,
-  "体积cm3": 353.9,
-  "质量g_PLA": 438.9,
+  "体积cm3": 354.3,
+  "质量g_PLA": 439.3,
   "包络": "[-148.0 95.0 172.0 .. -82.0 161.0 337.0] (66.0x66.0x165.0)",
-  "说明": "200mm适配分段B：高165mm+双端公母榫+非对称M4防反装通孔+P01-B 竖排TOP刻字"
+  "说明": "200mm适配分段B：高165mm+双端公母榫+两端各 2x Ø3.9 对锁孔(M4x16 自攻，非对称孔位防反装)+P01-B 竖排TOP刻字"
  },
  {
   "件号": "P01_C_立柱上段_三角形30%_墙4底5_竖打",
   "名称": "立柱上段",
   "类型": "3D打印",
   "数量": 1,
-  "体积cm3": 305.3,
-  "质量g_PLA": 378.5,
+  "体积cm3": 305.4,
+  "质量g_PLA": 378.7,
   "包络": "[-148.0 95.0 321.0 .. -82.0 161.0 470.0] (66.0x66.0x149.0)",
-  "说明": "200mm适配分段C：高149mm+底端母榫+非对称M4防反装通孔+顶面P03安装台+P01-C 竖排TOP刻字"
+  "说明": "200mm适配分段C：高149mm+底端母榫+底端 2x Ø3.9 对锁孔(非对称孔位防反装)+顶面P03安装台(4x Ø3.9 安装孔 + 1x Ø3.9 横向锁紧孔)+P01-C 竖排TOP刻字"
  },
  {
   "件号": "P02_Center_底座中核心_螺旋体30%_墙5底6_平打",
@@ -64,20 +64,20 @@
   "名称": "肩关节安装悬臂",
   "类型": "3D打印",
   "数量": 1,
-  "体积cm3": 728.0,
-  "质量g_PLA": 902.8,
-  "包络": "[-148.0 91.0 455.0 .. 8.5 165.0 647.0] (156.5x74.0x192.0)",
-  "说明": "高强多肋机架：10mm后置法兰+双侧8mm大三角加强筋+下腹12mm抗弯龙骨筋+侧开式电机托架(M1从+Y侧滑入装配,前后法兰8xM3双向锁死)+前置止脱锁紧法兰(4xM3止脱螺孔)+大散热窗与对流槽"
+  "体积cm3": 274.4,
+  "质量g_PLA": 340.2,
+  "包络": "[-148.0 91.0 455.0 .. 11.5 165.0 647.0] (159.5x74.0x192.0)",
+  "说明": "轻量化板式桁架版：主干由 66mm 实心块改为双侧 6mm 桁架竖板+帐篷减重窗(斜面≥52°自支撑)+R4内角，外轮廓与旧版并集完全一致，实心 728->286cm³；底部 9mm 承力鞍座(Ø3.9 安装孔)+12mm 中位龙骨筋(自鞍座斜拉至法兰下缘)+40~45°外扩斜撑；保留 10mm 后置法兰、侧开式电机托架、Ø60.7 直通电机舱(平孔无台阶)(M1 从+Y滑入,后端 4xM3x16 锁死)、大散热窗与对流槽；无封闭空腔、免支撑"
  },
  {
   "件号": "P04_肩叉_螺旋体30%_墙5底5_竖打",
   "名称": "肩叉",
   "类型": "3D打印",
   "数量": 1,
-  "体积cm3": 346.5,
-  "质量g_PLA": 429.7,
-  "包络": "[-16.5 91.5 455.0 .. 53.5 164.5 646.5] (70.0x73.0x191.5)",
-  "说明": "加长避让版：头部与身子前移加长至X=10.5，与P03锁紧法兰保持2.0mm轴向安全间隙（不做前移，保持输出端最短悬伸力臂），J1输出凸台贯通直连电机，J1从动法兰圆盘鼓楞已删（接缝区与P03止脱环齐径齐高R36.5/顶646.5），单实体全角度零干涉"
+  "体积cm3": 347.4,
+  "质量g_PLA": 430.8,
+  "包络": "[-15.5 91.5 455.0 .. 54.5 164.5 646.5] (70.0x73.0x191.5)",
+  "说明": "齐平插槽版：叉板背面与P03托架端面(11.5)0.0硬贴平（用户要求外观齐平），P03侧插槽独立加长3mm，M1电机可倾斜卡入，J1输出凸台贯通直连电机，J1从动法兰圆盘鼓楞已删（接缝区与P03止脱环齐径齐高R36.5/顶646.5），单实体全角度零干涉"
  },
  {
   "件号": "P05_大臂旋转座_螺旋体30%_墙4底5_竖打",
@@ -86,7 +86,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 159.5,
   "质量g_PLA": 197.8,
-  "包络": "[-16.5 93.0 389.0 .. 53.5 174.0 525.0] (70.0x81.0x136.0)",
+  "包络": "[-15.5 93.0 389.0 .. 54.5 174.0 525.0] (70.0x81.0x136.0)",
   "说明": "V3圆角：Loft外轮廓R=10mm，L型转角内部2mm倒角，后缘凸包两角90°竖棱磨R2圆角（结构/后缘高度不变，打印无悬挂），保证J2全角度0干涉"
  },
  {
@@ -96,7 +96,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 169.3,
   "质量g_PLA": 210.0,
-  "包络": "[-16.5 88.8 297.0 .. 53.5 167.2 390.1] (70.0x78.4x93.1)",
+  "包络": "[-15.5 88.8 297.0 .. 54.5 167.2 390.1] (70.0x78.4x93.1)",
   "说明": "Loft有机过渡版：借鉴P05圆弧变方形放样算法，顶端Ø70正圆与J3平齐无台阶，底端渐变融入M4抱紧套筒与壳体，单实体0干涉"
  },
  {
@@ -106,7 +106,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 289.1,
   "质量g_PLA": 358.5,
-  "包络": "[-16.5 92.0 187.0 .. 53.5 174.0 367.0] (70.0x82.0x180.0)",
+  "包络": "[-15.5 92.0 187.0 .. 54.5 174.0 367.0] (70.0x82.0x180.0)",
   "说明": "V2 L型结构：+Y侧背脊立柱避让大臂骨架，过渡区采用与顶板和立柱双相切的R=28mm平滑内凹大圆弧，彻底消除直斜线折角与悬空阶梯小块，顶板前后外缘2mm倒角改R3圆角，顶板整条加高19mm(z261->280)加强连接且gusset弧R28->R14重定相切融入，J4圆盘外沿与立柱外棱不倒圆保持原始尖角，下方M5电机半包散热，俯仰大范围自由运动零干涉"
  },
  {
@@ -116,7 +116,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 160.0,
   "质量g_PLA": 198.4,
-  "包络": "[-16.5 93.0 120.0 .. 53.5 174.0 257.0] (70.0x81.0x137.0)",
+  "包络": "[-15.5 93.0 120.0 .. 54.5 174.0 257.0] (70.0x81.0x137.0)",
   "说明": "V2圆角：Loft外轮廓R=10mm，L型转角内部2mm倒角，彻底清除立壁保证J5全角度0干涉"
  },
  {
@@ -126,7 +126,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 98.8,
   "质量g_PLA": 122.5,
-  "包络": "[-16.5 93.0 93.0 .. 53.5 163.0 121.1] (70.0x70.0x28.1)",
+  "包络": "[-15.5 93.0 93.0 .. 54.5 163.0 121.1] (70.0x70.0x28.1)",
   "说明": "V2圆角：外轮廓R=3mm，法兰面倒角2mm"
  },
  {
@@ -146,7 +146,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 116.4,
   "质量g_PLA": 144.4,
-  "包络": "[-13.3 100.0 458.1 .. 50.3 156.0 521.7] (63.6x56.0x63.6)",
+  "包络": "[-12.3 100.0 458.1 .. 51.3 156.0 521.7] (63.6x56.0x63.6)",
   "说明": "复用 电机.STEP"
  },
  {
@@ -156,7 +156,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 116.4,
   "质量g_PLA": 144.4,
-  "包络": "[-13.3 96.1 389.0 .. 50.3 159.7 445.0] (63.6x63.6x56.0)",
+  "包络": "[-12.3 96.1 389.0 .. 51.3 159.7 445.0] (63.6x63.6x56.0)",
   "说明": "复用 电机.STEP"
  },
  {
@@ -166,7 +166,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 116.4,
   "质量g_PLA": 144.4,
-  "包络": "[-13.3 100.0 300.1 .. 50.3 156.0 363.7] (63.6x56.0x63.6)",
+  "包络": "[-12.3 100.0 300.1 .. 51.3 156.0 363.7] (63.6x56.0x63.6)",
   "说明": "复用 电机.STEP"
  },
  {
@@ -176,7 +176,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 116.4,
   "质量g_PLA": 144.4,
-  "包络": "[-13.3 100.0 190.1 .. 50.3 156.0 253.7] (63.6x56.0x63.6)",
+  "包络": "[-12.3 100.0 190.1 .. 51.3 156.0 253.7] (63.6x56.0x63.6)",
   "说明": "复用 电机.STEP"
  },
  {
@@ -186,7 +186,7 @@
   "数量": 1,
   "体积cm3": 116.4,
   "质量g_PLA": 144.4,
-  "包络": "[-13.3 96.1 120.0 .. 50.3 159.7 176.0] (63.6x63.6x56.0)",
+  "包络": "[-12.3 96.1 120.0 .. 51.3 159.7 176.0] (63.6x63.6x56.0)",
   "说明": "复用 电机.STEP"
  }
 ]

docs/print_settings.md

@@ -6,13 +6,13 @@
 
 | 件号 | 图案 / 密度 | 墙 / 顶底 | 打印姿态 | 局部实心区（Modifier） |
 |---|---|---|---|---|
-| P01_A_立柱下段_三角形30%_墙4底5_竖打 | 三角形 30% | 4 / 5 | 竖打 | 两端榫接区 + M4 通孔周 |
-| P01_B_立柱中段_三角形30%_墙4底5_竖打 | 三角形 30% | 4 / 5 | 竖打 | 两端榫接区 + M4 通孔周 |
-| P01_C_立柱上段_三角形30%_墙4底5_竖打 | 三角形 30% | 4 / 5 | 竖打 | 两端榫接区 + M4 通孔周 |
+| P01_A_立柱下段_三角形30%_墙4底5_竖打 | 三角形 30% | 4 / 5 | 竖打 | 顶端榫接区 + Ø3.9 对锁孔周 |
+| P01_B_立柱中段_三角形30%_墙4底5_竖打 | 三角形 30% | 4 / 5 | 竖打 | 两端榫接区 + Ø3.9 对锁孔周 |
+| P01_C_立柱上段_三角形30%_墙4底5_竖打 | 三角形 30% | 4 / 5 | 竖打 | 底端榫接区 + Ø3.9 对锁孔周 + 顶面安装孔周 |
 | P02_Center_底座中核心_螺旋体30%_墙5底6_平打 | 螺旋体 30% | 5 / 6 | 平打 | Ø48 套筒 + 12mm 阶梯榫座 |
 | P02_Front_前向防翻力臂_螺旋体30%_墙4底5_平打 | 螺旋体 30% | 4 / 5 | 平打 | M5 螺母沉槽区 |
 | P02_Rear_后向防翻力臂_螺旋体30%_墙4底5_平打 | 螺旋体 30% | 4 / 5 | 平打 | M5 螺母沉槽区 |
-| P03_肩吊臂_螺旋体35%_墙5底5_竖打 | 螺旋体 35% | 5 / 5 | 竖打 | 10mm 后法兰孔 + J1 电机座接触面 |
+| P03_肩吊臂_螺旋体35%_墙5底5_竖打 | 螺旋体 35% | 5 / 5 | 竖打 | 5x Ø3.9 安装孔周 + 后法兰 4xM3 沉头孔周 + 前锁紧法兰孔周 |
 | P04_肩叉_螺旋体30%_墙5底5_竖打 | 螺旋体 30% | 5 / 5 | 竖打 | J1 输出凸台贯通区（整段实心） |
 | P05_大臂旋转座_螺旋体30%_墙4底5_竖打 | 螺旋体 30% | 4 / 5 | 竖打 | J2 接口孔周 |
 | P06_大臂骨架_螺旋体25%_墙4底5_竖打 | 螺旋体 25% | 4 / 5 | 竖打 | M4 抱紧套筒 |
@@ -23,9 +23,11 @@
 ## 通用规则
 
 1. **打印方向**：全部按模型姿态打，弯曲发生在层面内，弯矩交给顶/底实心层和墙，不让层间缝扛拉。
-2. **螺纹孔一律不切螺纹**：M3/M4/M5 全部用黄铜热熔螺母；孔周按 1.5~2 倍螺栓直径加载实心 Modifier。P02 力臂的 M5 螺母沉槽同此处理。
+2. **不用热熔铜螺母、不需要攻丝、也不打沉孔/过孔**：全部连接螺钉统一为 **M4×16**，每个螺钉位**只打一个 Ø3.9 直孔**——M4×16 直接用扳手拧入，螺钉自己攻出螺纹（顶部 4 颗穿鞍座 9mm 后吃进立柱顶环 7mm；横向 1 颗穿 11mm 后壁吃进榫头 4.7mm；分段缝 8 颗穿母口壁+公榫壁共 10.5mm）。竖向载荷由承压面承担（顶部 2403mm²、分段缝榫座面），螺钉只防上抬/防滑。孔周按 1.5~2 倍螺栓直径加载实心 Modifier。
 3. **墙数和顶底壳优先于密度**：抗弯主力是墙+顶底实心层，填充件是剪力腹板。密度只在小区域加（关节毂 30~35%），不要全局堆高。
 4. **层高 0.2mm 不变**；P03/P04/P07 受力最狠，墙给 5 层，其余 4 层。
+   P03 已改薄壁桁架（双侧 6mm 竖板 + 帐篷减重窗 + 9mm 鞍座 + 12mm 中位龙骨筋）：强度由 **墙层数** 决定，
+   35% 只作用在很薄的内部芯上；想再压重量可把 P03 单独降到 螺旋体 20%（≈省 15~20g，强度不受影响）。
 5. BOM 质量按 PLA 折算；换 PETG/ASA 参数不变，层间强度只会更好。
 6. 立柱 P01 三段用三角形是唯一例外：轴压方向已知，Z 向斜撑跨层传力比螺旋体更对口。
 

docs/screws.json

@@ -1,102 +1,112 @@
 [
- {
-  "id": "S01",
-  "规格": "M2 x 10",
-  "螺纹": "M2",
-  "长度mm": 10,
-  "头型": "圆柱头内六角",
-  "数量": 18,
-  "位置": "J1~J6 输出毂：P04/P05/P06/P07/P08/P09 各 3 颗",
-  "备注": "Ø2.8 通孔 + Ø5.6 沉孔，BCD 29（3 孔均布），旋入电机输出毂螺纹孔（深 6mm）"
- },
- {
-  "id": "S02",
-  "规格": "M3 x 10",
-  "螺纹": "M3",
-  "长度mm": 10,
-  "头型": "圆柱头内六角",
-  "数量": 20,
-  "位置": "P04/P05/P06/P07/P08 各 4 颗 -> 下级电机尾端面",
-  "备注": "Ø2.8 通孔 + Ø5.5 沉孔（深 4mm），旋入电机尾端面 4 螺纹孔 (±17.55, ±20.46)"
- },
- {
-  "id": "S03",
-  "规格": "M3 x 16",
-  "螺纹": "M3",
-  "长度mm": 16,
-  "头型": "沉头内六角",
-  "数量": 4,
-  "位置": "P03 后置重载法兰 -> M1 电机尾端面",
-  "备注": "Ø3.4 通孔 + Ø6.5 沉孔，孔距 35.1 x 40.9，轴向锁死防拉脱"
- },
- {
-  "id": "S04",
-  "规格": "M3 x 8",
-  "螺纹": "M3",
-  "长度mm": 8,
-  "头型": "沉头内六角",
-  "数量": 4,
-  "位置": "P03 前置止脱锁紧法兰 -> M1 电机前端面",
-  "备注": "Ø3.2 通孔 + Ø6.0 沉孔，BCD 55（R27.5，4 孔 17.8/107.8/197.8/287.8°）"
- },
- {
-  "id": "S05",
-  "规格": "M4 x 25",
-  "螺纹": "M4",
-  "长度mm": 25,
-  "头型": "圆柱头内六角",
-  "数量": 4,
-  "位置": "P01 立柱分段对锁：A-B 缝 2 颗 + B-C 缝 2 颗",
-  "备注": "Ø4.4 通孔，非对称偏心孔位物理防反装；需另配 M4 螺母 4 枚"
- },
- {
-  "id": "S06",
-  "规格": "M4 x 16",
-  "螺纹": "M4",
-  "长度mm": 16,
-  "头型": "沉头内六角",
-  "数量": 4,
-  "位置": "P09 末端工具法兰 -> 末端工具/夹爪",
-  "备注": "Ø3.7 通孔 + Ø7.0 沉孔（深 4mm），4 孔分布圆 R20"
- },
- {
-  "id": "S07",
-  "规格": "M5 x 25",
-  "螺纹": "M5",
-  "长度mm": 25,
-  "头型": "圆柱头内六角",
-  "数量": 4,
-  "位置": "P02 底座中核心 -> P01 立柱底部榫头",
-  "备注": "Ø5.5 通孔 + Ø10 沉孔（深 6mm），非对称孔位防反装，轴向力由榫座面承载"
- },
- {
-  "id": "S08",
-  "规格": "M5 x 25",
-  "螺纹": "M5",
-  "长度mm": 25,
-  "头型": "圆柱头内六角",
-  "数量": 4,
-  "位置": "P02 前/后力臂 -> 中核心：前臂 2 颗 + 后臂 2 颗",
-  "备注": "Ø5.5 通孔 + Ø10 沉孔；需另配 M5 六角螺母 4 枚（嵌入螺母沉槽）"
- },
- {
-  "id": "S09",
-  "规格": "M5 x 35",
-  "螺纹": "M5",
-  "长度mm": 35,
-  "头型": "圆柱头内六角",
-  "数量": 4,
-  "位置": "P03 肩吊臂安装台 -> P01_C 立柱顶面",
-  "备注": "Ø5.5 通孔，穿过 15mm 凸台旋入立柱 20mm"
- },
- {
-  "id": "S10",
-  "规格": "M6 x 35",
-  "螺纹": "M6",
-  "长度mm": 35,
-  "头型": "外六角",
-  "数量": 6,
-  "位置": "底座 6 组 28x7 紧固腰槽 -> 工作台/桌面",
-  "备注": "需另配 M6 螺母 + 平垫圈各 6（建议加弹垫防松）"
- }
+  {
+    "id": "S01",
+    "规格": "M2 x 10",
+    "螺纹": "M2",
+    "长度mm": 10,
+    "头型": "圆柱头内六角",
+    "数量": 18,
+    "位置": "J1~J6 输出毂：P04/P05/P06/P07/P08/P09 各 3 颗",
+    "备注": "Ø2.8 通孔 + Ø5.6 沉孔，BCD 29（3 孔均布），旋入电机输出毂螺纹孔（深 6mm）"
+  },
+  {
+    "id": "S02",
+    "规格": "M3 x 10",
+    "螺纹": "M3",
+    "长度mm": 10,
+    "头型": "圆柱头内六角",
+    "数量": 20,
+    "位置": "P04/P05/P06/P07/P08 各 4 颗 -> 下级电机尾端面",
+    "备注": "Ø2.8 通孔 + Ø5.5 沉孔（深 4mm），旋入电机尾端面 4 螺纹孔 (±17.55, ±20.46)"
+  },
+  {
+    "id": "S03",
+    "规格": "M3 x 16",
+    "螺纹": "M3",
+    "长度mm": 16,
+    "头型": "沉头内六角",
+    "数量": 4,
+    "位置": "P03 后置重载法兰 -> M1 电机尾端面",
+    "备注": "Ø3.4 通孔 + Ø6.5 沉孔，孔距 35.1 x 40.9，轴向锁死防拉脱"
+  },
+  {
+    "id": "S04",
+    "位置": "P03 前置锁紧凸台(Ø10 x4) -> M1 电机前端面",
+    "备注": "Ø3.2 通孔 + Ø6.0 沉孔，BCD 55（R27.5，4 孔 17.8/107.8/197.8/287.8°）；座位为舱孔前段 4 个 Ø10 局部凸台（2026-10-02 平直舱孔方案），M3x10 旋入电机前端面咬合 3.5mm",
+    "头型": "沉头内六角",
+    "数量": 4,
+    "螺纹": "M3",
+    "规格": "M3 x 10",
+    "长度mm": 10
+  },
+  {
+    "id": "S05",
+    "规格": "M4 x 16",
+    "螺纹": "M4",
+    "长度mm": 16,
+    "头型": "圆柱头内六角",
+    "数量": 8,
+    "位置": "P01 立柱分段对锁：A-B 缝 4 颗 + B-C 缝 4 颗（每缝前后各 2 颗）",
+    "备注": "统一 Ø3.9 直孔（母口壁与公榫壁同径，只有这一个孔，无过孔/沉孔/预埋）：M4x16 从外面直接拧入自攻成型，螺纹吃在母口壁 3.6 + 公榫壁 6.9 共 10.5mm；孔位 x=-131/-93 非对称物理防反装"
+  },
+  {
+    "id": "S06",
+    "规格": "M4 x 16",
+    "螺纹": "M4",
+    "长度mm": 16,
+    "头型": "沉头内六角",
+    "数量": 4,
+    "位置": "P09 末端工具法兰 -> 末端工具/夹爪",
+    "备注": "Ø3.7 通孔 + Ø7.0 沉孔（深 4mm），4 孔分布圆 R20"
+  },
+  {
+    "id": "S07",
+    "规格": "M5 x 25",
+    "螺纹": "M5",
+    "长度mm": 25,
+    "头型": "圆柱头内六角",
+    "数量": 4,
+    "位置": "P02 底座中核心 -> P01 立柱底部榫头",
+    "备注": "Ø5.5 通孔 + Ø10 沉孔（深 6mm），非对称孔位防反装，轴向力由榫座面承载"
+  },
+  {
+    "id": "S08",
+    "规格": "M5 x 25",
+    "螺纹": "M5",
+    "长度mm": 25,
+    "头型": "圆柱头内六角",
+    "数量": 4,
+    "位置": "P02 前/后力臂 -> 中核心：前臂 2 颗 + 后臂 2 颗",
+    "备注": "Ø5.5 通孔 + Ø10 沉孔；需另配 M5 六角螺母 4 枚（嵌入螺母沉槽）"
+  },
+  {
+    "id": "S09",
+    "规格": "M4 x 16",
+    "螺纹": "M4",
+    "长度mm": 16,
+    "头型": "圆柱头内六角",
+    "数量": 4,
+    "位置": "P03 肩吊臂 -> P01_C 立柱顶面（从腔体上方往下拧）",
+    "备注": "统一 Ø3.9 直孔（鞍座与立柱顶环同径，只有这一个孔，无过孔/沉孔/预埋）：M4x16 从上方直接拧入自攻成型，穿鞍座 9mm 后吃进立柱顶环 7mm；载荷走 2403mm² 承压面，螺钉只防上抬"
+  },
+  {
+    "id": "S11",
+    "规格": "M4 x 16",
+    "螺纹": "M4",
+    "长度mm": 16,
+    "头型": "圆柱头内六角",
+    "数量": 1,
+    "位置": "P01_C 立柱后壁 -> P03 榫头（横向防脱锁紧）",
+    "备注": "与 S05/S09/S06 同为 M4x16（全机 M4x16 合计 17 颗）；Ø3.9 直孔贯穿 11mm 后壁 + 榫头同径：从后方直接拧入自攻成型，榫头内咬合 4.7mm"
+  },
+  {
+    "id": "S10",
+    "规格": "M6 x 35",
+    "螺纹": "M6",
+    "长度mm": 35,
+    "头型": "外六角",
+    "数量": 6,
+    "位置": "底座 6 组 28x7 紧固腰槽 -> 工作台/桌面",
+    "备注": "需另配 M6 螺母 + 平垫圈各 6（建议加弹垫防松）"
+  }
 ]

docs/section_p01_seam.svg

@@ -0,0 +1,42 @@
+<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1150" height="760" viewBox="0 0 1150 760">
+<rect width="1150" height="760" fill="#15181f"/>
+<rect x="400.0" y="154.0" width="396.0" height="396.0" fill="#1d4ed8" stroke="#9dc4ff" stroke-width="2.0"/>
+<rect x="466.0" y="220.0" width="264.0" height="264.0" fill="#12161d" stroke="#6f86b8" stroke-width="1.4"/>
+<rect x="488.8" y="484.0" width="26.4" height="66.0" fill="#243043" stroke="#ffd166" stroke-width="1.4"/>
+<rect x="488.8" y="154.0" width="26.4" height="66.0" fill="#243043" stroke="#96dcff" stroke-width="1.4"/>
+<rect x="484.0" y="460.0" width="36.0" height="24.0" fill="#7d8794" stroke="#c3cad6" stroke-width="1.2"/>
+<rect x="484.0" y="220.0" width="36.0" height="24.0" fill="#7d8794" stroke="#c3cad6" stroke-width="1.2"/>
+<rect x="488.8" y="400.0" width="26.4" height="150.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.0"/>
+<rect x="488.8" y="154.0" width="26.4" height="150.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.0"/>
+<rect x="481.0" y="550.0" width="42.0" height="24.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.2"/>
+<rect x="481.0" y="130.0" width="42.0" height="24.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.2"/>
+<rect x="716.8" y="484.0" width="26.4" height="66.0" fill="#243043" stroke="#ffd166" stroke-width="1.4"/>
+<rect x="716.8" y="154.0" width="26.4" height="66.0" fill="#243043" stroke="#96dcff" stroke-width="1.4"/>
+<rect x="712.0" y="460.0" width="36.0" height="24.0" fill="#7d8794" stroke="#c3cad6" stroke-width="1.2"/>
+<rect x="712.0" y="220.0" width="36.0" height="24.0" fill="#7d8794" stroke="#c3cad6" stroke-width="1.2"/>
+<rect x="716.8" y="400.0" width="26.4" height="150.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.0"/>
+<rect x="716.8" y="154.0" width="26.4" height="150.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.0"/>
+<rect x="709.0" y="550.0" width="42.0" height="24.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.2"/>
+<rect x="709.0" y="130.0" width="42.0" height="24.0" fill="#c3cad6" stroke="#ffffff" stroke-width="1.2"/>
+<text x="598.0" y="360.0" font-size="22" fill="#5f7396" text-anchor="middle" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">内腔 44x44</text>
+<text x="598.0" y="558.0" font-size="17" fill="#ffd166" text-anchor="middle" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">前  -Y   y=95</text>
+<text x="598.0" y="158.0" font-size="17" fill="#96dcff" text-anchor="middle" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">后  +Y   y=161</text>
+<path d="M481.0,562.0 L150.0,562.0" stroke="#8fa4c8" stroke-width="1.2"/>
+<text x="10.0" y="554.0" font-size="16" fill="#d9e4f7" text-anchor="start" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">M4x25 前面一颗</text>
+<text x="10.0" y="574.0" font-size="13" fill="#8fa4c8" text-anchor="start" font-weight="400" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">头 y=91..95 外露 4mm · 杆到 y=120</text>
+<path d="M484.0,472.0 L150.0,472.0" stroke="#8fa4c8" stroke-width="1.2"/>
+<text x="10.0" y="464.0" font-size="16" fill="#d9e4f7" text-anchor="start" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">前螺母贴前壁内侧</text>
+<text x="10.0" y="484.0" font-size="13" fill="#8fa4c8" text-anchor="start" font-weight="400" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">y=106..110 · 压紧前侧 10.5mm 搭接壁</text>
+<path d="M515.2,352.0 L150.0,352.0" stroke="#8fa4c8" stroke-width="1.2"/>
+<text x="10.0" y="344.0" font-size="16" fill="#96dcff" text-anchor="start" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">两端杆头净空 16.2</text>
+<text x="10.0" y="364.0" font-size="13" fill="#8fa4c8" text-anchor="start" font-weight="400" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">前 120 / 后 136 · 互不碰头</text>
+<path d="M484.0,232.0 L150.0,232.0" stroke="#8fa4c8" stroke-width="1.2"/>
+<text x="10.0" y="224.0" font-size="16" fill="#d9e4f7" text-anchor="start" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">后螺母贴后壁内侧</text>
+<text x="10.0" y="244.0" font-size="13" fill="#8fa4c8" text-anchor="start" font-weight="400" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">y=146..150 · 压紧后侧 10.5mm 搭接壁</text>
+<path d="M481.0,142.0 L150.0,142.0" stroke="#8fa4c8" stroke-width="1.2"/>
+<text x="10.0" y="134.0" font-size="16" fill="#d9e4f7" text-anchor="start" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">M4x25 背面一颗</text>
+<text x="10.0" y="154.0" font-size="13" fill="#8fa4c8" text-anchor="start" font-weight="400" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">头 y=161..165 · 杆到 y=136</text>
+<text x="12.0" y="30.0" font-size="21" fill="#e8eefc" text-anchor="start" font-weight="700" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">P01 立柱分段缝 · 两侧对锁（M4x25 前后各一颗，共 8 颗）· 俯视剖面</text>
+<text x="12.0" y="52.0" font-size="14" fill="#9fb4d8" text-anchor="start" font-weight="400" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">孔位 x=-131/-93 与 Ø4.4 通孔均未改动，与已打印的 A/B 段完全一致；偏心差 6mm 仍作防反装防呆</text>
+<text x="1138.0" y="746.0" font-size="13" fill="#6f86b8" text-anchor="end" font-weight="400" font-family="Consolas,Microsoft YaHei,monospace">单位 mm · 6px/mm · 数据取自 web/mesh_arm.json 的 S05 实例</text>
+</svg>

docs/strength.json

@@ -0,0 +1,205 @@
+[
+ {
+  "截面": "吊臂根座 @z=480",
+  "零件": "P03_肩吊臂_螺旋体35%_墙5底5_竖打",
+  "关节": "J1",
+  "A": 975.4800000000001,
+  "I": 391731.4096400291,
+  "c": 37.23299062774025,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   -110.76700947225983,
+   128.00000000000003
+  ],
+  "M": 23529.618031505226,
+  "F": 41.71918090692416,
+  "sigma": 2.2364253314442926,
+  "tau": 0.06415177283018231,
+  "SF": 5.365705633574787
+ },
+ {
+  "截面": "吊臂颊板 @z=560",
+  "零件": "P03_肩吊臂_螺旋体35%_墙5底5_竖打",
+  "关节": "J1",
+  "A": 1102.4399999999998,
+  "I": 605072.9254967812,
+  "c": 43.53697862036803,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   -96.71968814629368,
+   128.0
+  ],
+  "M": 23529.618031505226,
+  "F": 41.71918090692416,
+  "sigma": 1.6930330775286337,
+  "tau": 0.05676387954027997,
+  "SF": 7.087870969134711
+ },
+ {
+  "截面": "肩叉腹板 @z=560",
+  "零件": "P04_肩叉_螺旋体30%_墙5底5_竖打",
+  "关节": "J2",
+  "A": 2217.3650000000002,
+  "I": 207369.8226041668,
+  "c": 16.75000010000293,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   27.25,
+   124.95500000000001
+  ],
+  "M": 15271.482458030512,
+  "F": 34.395230761329984,
+  "sigma": 1.2335320997379497,
+  "tau": 0.023267638003664246,
+  "SF": 9.728161920187782
+ },
+ {
+  "截面": "肩叉腹板 @z=600",
+  "零件": "P04_肩叉_螺旋体30%_墙5底5_竖打",
+  "关节": "J2",
+  "A": 2368.7748,
+  "I": 276311.8560102971,
+  "c": 21.62027641094759,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   25.562276310943524,
+   126.94624799284419
+  ],
+  "M": 15271.482458030512,
+  "F": 34.395230761329984,
+  "sigma": 1.1949312516479667,
+  "tau": 0.02178039302933946,
+  "SF": 10.042418744551561
+ },
+ {
+  "截面": "大臂旋转座横梁 @z=480",
+  "零件": "P05_大臂旋转座_螺旋体30%_墙4底5_竖打",
+  "关节": "J2",
+  "A": 1250.9348,
+  "I": 490359.7093282266,
+  "c": 35.000000100000086,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   18.5,
+   165.03578024690017
+  ],
+  "M": 15271.482458030512,
+  "F": 34.395230761329984,
+  "sigma": 1.090019994282287,
+  "tau": 0.04124343342434392,
+  "SF": 11.008972370182331
+ },
+ {
+  "截面": "大臂旋转座套筒 @z=440",
+  "零件": "P05_大臂旋转座_螺旋体30%_墙4底5_竖打",
+  "关节": "J3",
+  "A": 923.6637500000008,
+  "I": 460541.5056708324,
+  "c": 35.00071932511497,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   18.499280774885154,
+   162.1529414131134
+  ],
+  "M": 10944.224641918447,
+  "F": 28.80059116294328,
+  "sigma": 0.831750733009024,
+  "tau": 0.046771226806740965,
+  "SF": 14.42739936830306
+ },
+ {
+  "截面": "大臂骨架中段 @z=350",
+  "零件": "P06_大臂骨架_螺旋体25%_墙4底5_竖打",
+  "关节": "J3",
+  "A": 1516.920000000001,
+  "I": 1131945.0546959997,
+  "c": 35.00000010000099,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   18.499999999999996,
+   119.46110407931855
+  ],
+  "M": 10944.224641918447,
+  "F": 28.80059116294328,
+  "sigma": 0.33839793015788383,
+  "tau": 0.028479344160809335,
+  "SF": 35.46120980823154
+ },
+ {
+  "截面": "大臂骨架抱箍 @z=325",
+  "零件": "P06_大臂骨架_螺旋体25%_墙4底5_竖打",
+  "关节": "J4",
+  "A": 562.2200000000005,
+  "I": 255126.52178866684,
+  "c": 34.31311712541806,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   18.5,
+   100.98098075486462
+  ],
+  "M": 6102.354966361885,
+  "F": 23.11498093318896,
+  "sigma": 0.820733255145853,
+  "tau": 0.06167064743300382,
+  "SF": 14.621071980161778
+ },
+ {
+  "截面": "小臂骨架中段 @z=245",
+  "零件": "P07_小臂骨架_螺旋体30%_墙5底5_竖打",
+  "关节": "J4",
+  "A": 1688.4280000000003,
+  "I": 1225116.8186629335,
+  "c": 35.00000010000015,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   18.5,
+   120.60880570566229
+  ],
+  "M": 6102.354966361885,
+  "F": 23.11498093318896,
+  "sigma": 0.17433637444141997,
+  "tau": 0.020535356793291413,
+  "SF": 68.83245127959344
+ },
+ {
+  "截面": "小臂骨架抱箍 @z=195",
+  "零件": "P07_小臂骨架_螺旋体30%_墙5底5_竖打",
+  "关节": "J5",
+  "A": 381.97200000000026,
+  "I": 75885.39226040001,
+  "c": 22.39173964832456,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   18.5,
+   103.25743876514508
+  ],
+  "M": 2105.5758538864893,
+  "F": 16.322293440980538,
+  "sigma": 0.6212988419199141,
+  "tau": 0.06409747353594188,
+  "SF": 19.31437689939684
+ },
+ {
+  "截面": "腕偏转座根部 @z=150",
+  "零件": "P08_腕偏转座_螺旋体25%_墙4底5_竖打",
+  "关节": "J5",
+  "A": 877.5228499999998,
+  "I": 452897.5474791441,
+  "c": 35.000019545458414,
+  "bend": 1,
+  "centroid": [
+   18.49998055454244,
+   153.23437984777257
+  ],
+  "M": 2105.5758538864893,
+  "F": 16.322293440980538,
+  "sigma": 0.1627193533077502,
+  "tau": 0.02790062978014853,
+  "SF": 73.74660577285154
+ },
+ {
+  "截面": "工具法兰 @z=55",
+  "零件": "P09_工具法兰_螺旋体100%_墙4底5_竖打",
+  "关节": "J6"
+ }
+]

docs/姿态估计算法评估报告.md

@@ -0,0 +1,704 @@
+# 机械臂姿态估计算法评估报告
+
+> 评估对象：`web/arm-ik-solver.js`（6 轴逆运动学姿态求解器）+ `web/ik-glue.js`（查看器集成）
+> 评估日期：2026-09-29　评估方式：静态审查 + 可复现的离线数值实验（`node`，固定随机种子）
+> 本报告为「评估 + 策略设计」，不含代码修改。
+>
+> **勘误（2026-09-29，实施 S0 时发现并已全表修正）**：本报告初版的「真最优」基准在度量姿态差时
+> 漏掉了 θ6（工具滚转）的闭式最优，即用 `rotErrDeg(orient(q), R_tar)`（θ6=0）代替了
+> 「θ6 取最优后的全姿态偏差」，系统性高估了可达的最小姿态差（例：`T=(20,400,300)` 初版 121.05°、
+> 修正后 44.20°）。**修正后缺陷 B 的劣化量更大（更严重），而非更小**：均值 104.2°→110.3°。
+> 修正涉及 §1、§2.3、§2.4、§3.3、§6.2、§6.3、§8.2 与 §9 附录命令（`posBest` 已改为 θ6 最优口径）。
+
+---
+
+## 1. 概述与结论摘要
+
+用户提出的问题：**「在多个关键位置无法达到预定姿态目标；肉眼可观察到存在更优姿态，但求解器给出的不是它。」**
+
+评估结论：问题真实存在，且可稳定复现、可量化。核心原因不是"算不出来"，而是**求解器在姿态不可达时丢弃了已经算出的位置精确解，转而使用一个更慢且更差的 6 维随机搜索**；同时在可达但构型退化时，姿态精确解的根枚举会漏解，并**把漏解当成成功**返回。
+
+| 编号 | 缺陷 | 实测影响 | 根因 | 对应策略 |
+| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
+| **A** | 姿态精确可达，却静默返回 1~2° 残差 | 全空间 0.50%(2/400) 触发；近伸直构型 3.3%(1/30)；最大 1.934° | 根枚举在退化处漏解（R1） | S1 |
+| **B** | 姿态不可达时最近的"最近位姿"严重次优 | 平均劣化 **110.3°**（12 目标）/ **106.3°**（38 样本），最大 176.7°，被支配 12/12 | 接受门直接把候选池清空（R2）+ 兜底目标函数不一致（R3） | S0/S2 |
+| **C** | 位置精确解整体被丢弃，兜底被便宜解严格支配 | 存在 11920 个位置精确解的目标，兜底仍在指标上双输 | `oerr>POSETOL` 一律 `return null` | S2 |
+| **D** | 耗时超出既定 ≤100 ms 预算 | 开姿态中位 107 ms / p95 242 ms / 最大 299 ms | 兜底路径 160 次随机重启；姿态任务 escalating 重扫 | S1/S3 |
+
+另外回答了一个架构问题（§3）：**现状确实是「先点位、后角度」**；用户设想的"用末端指定角度逐级反推"**在本机构上不可行**——因为 `J4 ∥ J5`，这是**非球形腕**。但由此得到的「姿态优先」求解模式是可行且有价值的，实测可把姿态差压到 0.04°，代价是十几毫米的位置误差。
+
+> 篇幅说明：第 9 章附录内嵌了本报告**全部数据的可复现命令**，任意数字都可重跑核对。
+
+---
+
+## 2. 算法现状描述
+
+### 2.1 资产与数据流
+
+| 角色 | 文件 | 说明 |
+| :--- | :--- | :--- |
+| 姿态求解器 | [arm-ik-solver.js](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js) | UMD 单文件，`make(cfg)` 返回 `solve / solveTo / solveWarm / solveDyn / closest / closest6 / branch / fk / orient / rotErrDeg / LIM / costOf`（[导出 L1355-1360](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L1355-L1360)） |
+| 查看器集成 | [ik-glue.js](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/ik-glue.js) | 姿态 UI、目标拖动、调用 `solveTo`（[L379](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/ik-glue.js#L379)、[L399](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/ik-glue.js#L399)）、结果渲染与徽标（[L318-342](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/ik-glue.js#L318-L342)） |
+| 关节表（几何真值） | [mesh_arm.json](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/mesh_arm.json) | `joints[] = {id, rear, d}` |
+| 关节限位 | [travel.json](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/docs/travel.json) | 本报告测量口径：J1/J3/J6 连续(±180)，J2∈[-106,9]，J4∈[-111,16]，J5∈[-95,34]（2026-09-29 起该表退为零位扫描参考：滑块改电机行程 ±360°，可行域改相邻件实测区间 J2[-107,128]/J4[-112,112]/J5[-96,96]） |
+| 既有自检 | [pose_ik_check.js](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/scratch/pose_ik_check.js) | 7 组 node 自检（本次全部通过，见 §6.3） |
+| 性能基准 | [bench_ik_split.js](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/scratch/bench_ik_split.js) / [bench_ik_split.json](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/scratch/bench_ik_split.json) | 单次求解耗时与位置/姿态占比拆分 |
+| 历史实验 | `scratch/ikopt/`（`solver_scanbase.js` = 改动前快照） | 见 §2.4 |
+
+### 2.2 求解流程（`solve()`，[L558-944](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L558-L944)）
+
+1. **位置闭式 + 二维冗余扫描**：以 (θ4,θ5) 为冗余参数全域扫描；对每个网格点，[branch() L429-463](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L429-L463) 闭式给出最多 4 支 θ1..θ3（θ3 = ±σ、±(π−σ)），**位置误差天然 ~1e-13 mm**。
+2. **按行裁剪**：[rowSpans L644-654](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L644-L654) 以探测步 `hp = max(h, 2)°` 找每 θ4 行的可行 θ5 段，段内再按 h 精扫。
+3. **姿态任务**：工具轴对齐 = (θ4,θ5) 上的 2 方程 2 未知量，解为**孤立点**；[§4.1b 根枚举 L697-761](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L697-L761) 逐行做残差变号括号 + 牛顿收口（[poseTools L486-545](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L486-L545)）；滚转角 θ6 由 [rollClose L549-555](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L549-L555) 闭式补足。
+4. **接受门**：`POSETOL = 2.0°`；[scoreBranch L592-606](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L592-L606) 对 `oerr > POSETOL` 的候选**直接 `return null`**（[L596-598](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L596-L598)）。
+5. **不可达兜底**：[closest6 L1054-1169](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L1054-L1169) 为 6 维阻尼最小二乘（DLS），160 次确定性伪随机重启 × 160 迭代；由 [solveTo L1172-1192](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L1172-L1192) 在 `solve()` 失败时调用。
+6. **实时快路**：[solveWarm L1200-1265](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L1200-L1265)，沿上一帧解同支续解，任一项校验不过即回落全量。
+
+**关键判断（贯穿全文）**：位置是**硬约束**（闭式、精确），姿态是**软约束**（带 2° 门、超门即弃）。
+
+### 2.3 关节轴几何（判定"能否解耦"的依据）
+
+| 关节 | rear (CAD) | d | 类型 |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| J1 | (-51, 128, 610) | (1,0,0) | X 抬举 |
+| J2 | (18.5, 100, 490) | (0,**1**,0) | Y 俯仰 |
+| J3 | (18.5, 128, 445) | (0,0,−1) | Z 自转 |
+| J4 | (18.5, 100, 332) | (0,**1**,0) | Y 俯仰（肘） |
+| J5 | (18.5, 100, 222) | (0,**1**,0) | Y 俯仰（腕） |
+| J6 | (18.5, 128, 176) | (0,0,**−1**) | Z 工具自转 |
+
+- **J4 ∥ J5**（均 +Y，相距 110 mm）⇒ 平行轴永不相交 ⇒ **非球形腕**。
+- 代码已利用该性质：`SAMEAX`（[L408](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L408)）令 `R4·R5 = R_y(θ4+θ5)`。
+- J5 ⊥ J6 且在 (18.5,128,222) 相交，故末两轴构成 2 轴腕，但肘关节 J4 破坏了球形性。
+
+### 2.4 历史优化实验（`scratch/ikopt/`）
+
+按时间：`solver_win` → `solver_fast` → `solver_warm` → `solver_old` → `solver_scanbase`（改动前快照）→ `bench_prune`（行裁剪 A/B）→ `bench_warmfollow`（warm 跟踪 A/B）。配套 `patch_*.py` / `merge_fast.py` / `audit_*.js`。
+
+**结论**：这些迭代解决的是**耗时、连续性、退化漂移**三类问题（姿态预筛提速 1.41×、warm 窗口跟踪、同族门、行裁剪），**均未触及"覆盖完备性（缺陷 A）"与"兜底解质量（缺陷 B/C）"**。因此 A/B/C 三类缺陷在历次优化中一直存在。
+
+---
+
+## 3. 求解范式评估：位置优先 vs 末端姿态反推
+
+> 本节回答用户提问：**「现在是不是先找点位再找角度？能不能用末端指定角度一级级反推回去？」**
+
+### 3.1 现状确认：确实是"先点位、后角度"
+
+`solve()` 先用位置约束闭式定死 θ1..θ3（位置误差 ~1e-13 mm），再把姿态当次级软约束（2° 门）。**所有实验里被牺牲的永远是角度**——§5 的兜底数据、§6.3 自检的 [4] 项（"位置残差始终 3.1e-13 mm（姿态未达也不牺牲位置）"）都直接印证这一点。
+
+### 3.2 「末端角度逐级反推」可行性判定：本机构不成立
+
+经典"末端反推"= 腕心解耦法，前提是**球形腕**（末端 3 轴交于一点）：先由目标姿态算出腕心 `p_w = p_tcp − d₆·z_tool`，再由位置解 θ1..θ3，最后解 θ4/θ5/θ6。
+
+**本机构不满足**：J4 ∥ J5（相距 110 mm 的平行轴），二者永不相交，不存在统一的"腕心"，因此**无法**把 θ6→θ5→θ4 一级级闭式反推。
+
+**但存在可用的降阶结构**（这才是正确的利用方式）：
+
+```
+R = Rx(θ1) · Ry(θ2) · Rz(−θ3) · Ry(θ4+θ5) · Rz(−θ6)
+```
+
+即：**工具轴指向只由 (θ1, θ2, θ3, θ4+θ5) 决定；θ6 是纯工具滚转**。因此"用末端姿态驱动求解"是可行的，但要按这条降阶链解（3 方程 / 5 参数 → 2 参数族），而不是逐级反推。这一点也解释了为什么现有代码用 `axisCol()` 只算到 θ5 为止（[L409-424](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L409-L424)）。
+
+### 3.3 更重要的实测结论：位置与姿态"真的不可兼得"
+
+在可达姿态基础上把目标姿态外推 20°，用同一目标对照两种优先级（复现命令见 §9 A4/A3）：
+
+| 目标 TCP | 兜底 closest6 | 位置优先（保点） | 姿态优先（保角度） |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| (308,−182,372) | 90.9° / 0.5 mm | **4.26° / 0.0 mm** | **0.04°** / 3.4 mm |
+| (180,−111,422) | 138.7° / 0.0 mm | **2.81° / 0.0 mm** | **0.01°** / 6.1 mm |
+| (83,192,1032) | 179.8° / 0.0 mm | **9.63° / 0.0 mm** | **0.06°** / 23.7 mm |
+| (−46,48,430) | 129.0° / 0.0 mm | **2.87° / 0.0 mm** | **0.01°** / 6.4 mm |
+| …（共 12 组，见附录） | 均值 **115.3°** | 均值 **5.7°** / 位置恒 0.0 mm | 均值 **0.04°** / 位置均 11.6 mm |
+
+**结论**：位置与姿态在远目标是**真实的取舍关系**，不存在"都能兼顾"的解。
+- 位置优先：位置误差恒为 0，姿态差从 2.81° 到 9.63° 不等；
+- 姿态优先：姿态差 0.01°~0.10°（等价于精确到达），位置误差 3.4~27.7 mm；
+- 二者差值可达数十毫米 / 上百度。
+
+⇒ **求解器必须提供可切换的优先级**，这正是用户诉求"无法精确达到目标姿态时输出最接近的角度解"的正确落点（→ 策略 S0）。
+
+---
+
+## 4. 评估方法
+
+### 4.1 指标定义
+
+| 指标 | 定义 |
+| :--- | :--- |
+| 位置残差 `err` | `‖fk(q) − T‖`，mm |
+| 姿态残差 `oerr` | `rotErrDeg(orient(q), R_des)`，度（求解器 `rotErrDeg` 口径） |
+| 达标线 | 位置 ≤ 1e-6 mm（闭式恒满足）；姿态 ≤ 0.05° |
+| **覆盖漏洞率** | 目标姿态精确可达（细扫 step=0.05° 能到 ≤0.05°）而模拟默认档 step=0.25° 返回 >0.05° 的比例 |
+| **静默残差** | 上述情况下返回的 `oerr`（求解器仍报 `reachable=true`，不报错） |
+| **步长敏感度** | 同一目标在 step ∈ {0.5,0.4,0.3,0.25,0.2,0.15,0.1,0.05} 下 `oerr` 的波动 |
+| **兜底劣化** | `closest6` 的姿态差 − 「位置精确解集内能达到的最小姿态差」 |
+| 耗时 | 单次 `solve` / `solveTo` 墙钟时间，ms |
+
+### 4.2 独立真值基准（避免自证）
+
+被测求解器自报的 `err/oerr` 与被测算法同源，不能自证。本报告的"真最优"用**独立于求解器决策路径**的枚举得到：
+对 (θ4,θ5) 做网格枚举，取 `branch()` 全部在限位内的支（位置天然精确），再对姿态差取最小；并对最优的前 64 个候选**解析优化 θ6**（绕 J6 轴的滚转，闭式取到最优），得到更紧的真值。
+注：该基准对 (θ4,θ5) 仍是离散网格（0.5°），故给出的真最优是**上界**，据此算出的"劣化"是**下界**——结论偏保守。
+
+### 4.3 基准数据集与随机性
+
+- 采样一律使用**固定种子的 mulberry32**（`seed` 已在附录命令中写死），任意数据可逐位复现。
+- 早期探索阶段曾用 `Math.random()`（不可复现）得到过更高的触发率（最高 2.5%/120 样本）；本报告**只采用可复现数据**。
+- 数据集：D1 全空间随机可达位形 N=400；D2 工作区两区各 N=60；D3 姿态外推 20°（120 目标）；D4b 近伸直构型 N=30；D5 越界目标 4 个；D6 双优先级 12 组。
+
+---
+
+## 5. 性能分析
+
+### 5.1 单次求解耗时构成（[bench_ik_split.json](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/scratch/bench_ik_split.json)，40 样本，step 0.25 / tol 1e-6 / 开姿态）
+
+| 指标 | 数值 |
+| :--- | ---: |
+| 冗余维网格 | J4 509 点 × J5 517 点 ≈ 26.3 万粗扫点 |
+| 开姿态单次 · 中位 | **107.1 ms** |
+| 开姿态单次 · p95 | **242.5 ms** |
+| 开姿态单次 · 最大 | **299 ms** |
+| 其中"位置基座"中位 | 73.6 ms |
+| 其中"姿态增量"中位 | 37.2 ms（占 **33.3%**） |
+| escalating 触发率 | 2.5% |
+| 关姿态同目标中位 | 73.4 ms |
+
+### 5.2 本次实测耗时
+
+| 场景 | 耗时 |
+| :--- | ---: |
+| D1 全空间可达目标 `solve(0.25)` 均值 | 100 ms |
+| D2 前伸工作区 / 默认区 均值 | 98 ms / 98 ms |
+| D5 越界目标 `solveTo`（含兜底） | 85 ~ 125 ms |
+| 参考：`solve(0.05)` 均值（D1） | ~835 ms |
+
+### 5.3 结论
+
+- **已超预算**：用户既定目标为 ≤100 ms，实测中位 107 ms、p95 242 ms、最大 299 ms。
+- **姿态任务是主要波动源**：占总耗时 33%，且 escalating（×100 权重重扫）在 2.5% 的目标上会额外付出整轮精修。
+- **兜底路径性价比最低**：160 次随机重启的 6 维 DLS 在 85~125 ms 内给出的是 §6 里"平均劣化 104°"的解——**又慢又差**。
+
+---
+
+## 6. 误差来源定位
+
+### 6.1 R1 根枚举不完备（对应缺陷 A）
+
+姿态精确解在 (θ4,θ5) 平面上是一条**一维曲线**，只在少数孤立点穿过 `POSETOL` 窄带。当该曲线经过退化构型时，变号括号检测与"θ1..θ3 最近"同支匹配会失效：
+
+- **退化点 1：θ3 → 0 或 ±180（手臂近伸直）**。此时 `branch()` 中 `Vx → 0`，4 支两两重合、位置雅可比奇异，牛顿收口停摆。
+- **退化点 2：关节贴限位**（如 θ5 ≈ J5 上限）。
+
+**可复现证据（见 §9 命令 F，seed=424242）**：
+
+| 项 | 值 |
+| :--- | :--- |
+| 目标 TCP | **(26.386, −3.334, 1019.998)** |
+| 真实关节角 | (198.03, −46.76, **−180.52**, −92.79, **33.48**, 102.36) ← θ3≈−180 近伸直、θ5≈J5 上限 34 |
+| 真解在 `branch()` 下 | 位置误差 **1.4e-13 mm** 的精确解存在，且在限位内 |
+| `solveTo({warm: 真解})` | `oerr = 1.21e-6°`（**精确解确实存在**） |
+| `solve(step=0.25)` | `oerr = 1.9881°`（**漏解，且报 reachable=true 不报错**） |
+
+**步长敏感度（同一目标）**——非单调、非收敛，直接证明这不是"精度不够"而是"没找到"：
+
+| step | 0.5 | 0.4 | 0.3 | 0.25 | 0.2 | 0.15 | 0.1 | 0.05 |
+| :--- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
+| `oerr` (°) | 1.9881 | 1.9119 | **0.0307** | 1.9881 | 1.9881 | 1.9652 | **0.0258** | 0.0491 |
+
+> **顺带发现**：查看器"扫描精度"下拉框的悬停说明写着「姿态任务的精确解由孤立根枚举给出、**与步长无关**」（[viewer_tpl.html L229](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/src/viewer_tpl.html#L229)）。上表**直接证伪**了这一说明。
+
+**发生率（可复现）**：
+
+| 数据集 | 样本 | `oerr>0.05°` | 其中覆盖漏洞 | 最大静默残差 |
+| :--- | ---: | ---: | ---: | ---: |
+| D1 全空间（seed=20260929） | 400 | 2（0.50%） | 1（0.25%） | 1.934° |
+| D4b 近伸直 θ3≈0/±180（seed=909090） | 30 | 1（3.3%） | 1（3.3%） | 1.860° |
+| D2 前伸工作区 (20,210,300)±90mm | 60 | 0 | 0 | 0° |
+| D2 查看器默认区 (150,128,260)±60mm | 60 | 0 | 0 | 0° |
+
+**结论**：缺陷 A 是**构型相关**的——常规工作区（默认目标附近）几乎不触发，**集中在外围/极端位姿与近伸直、贴限位构型**。这解释了为什么肉眼只在"关键位置"看到问题。
+
+### 6.2 R2 接受门把"不可达"与"漏解"混为一谈（对应缺陷 C）
+
+`scoreBranch` 对 `oerr > POSETOL(2°)` 的候选一律 `return null`（[L596-598](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L596-L598)）。后果是**候选池被整体清空**，`solve()` 报 `ok=false`，转入 `closest6`。
+
+**可复现证据**：目标 `T=(20,400,300)`、`R=poseMat(25,95,10)`：
+
+- 位置**完全可达**：无姿态 `solve` 返回 `err = 2.5e-14 mm`；0.5° 网格上有 **11920** 个位置精确解；
+- 姿态目标不可达（位置精确解集内最优姿态差 **44.20°** > 2°）⇒ 候选池被清空 ⇒ 走 `closest6`；
+- `closest6` 返回 **136.7° / 位置 0.0 mm** —— **在位置与姿态两个指标上都不优于**一个用现有闭式扫描就能廉价得到的解（劣化 **92.5°**）。**被严格支配（Pareto-dominated）。**
+
+另一例（离查看器默认目标很近，仅抬高 Z）：`T=(150,128,600)` 位置精确可达（0.0 mm，2580 个位置精确解），位置精确解集内最优姿态差 **14.72°**，而 `closest6` 给出 **173.4°** —— 劣化 **158.7°**。
+
+> 注：`T=(20,400,300)` 这一例另有独立复核——初版基准给的 121.05° 是 θ6=0 口径（见文首勘误），
+> 按 θ6 最优口径重扫全域 0.5° 网格（258×254 ≈ 6.6 万点）得 **44.200°**，与 θ6 最优口径一致。
+
+### 6.3 R3 兜底目标函数与真实目标不一致（对应缺陷 B）
+
+`closest6` 用固定 `OW = 20 mm/rad` 把姿态折进位置残差做联合 DLS（[L1055](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L1055)），既不保证"位置优先"，也不保证"姿态最小"，且依赖随机重启初值。
+
+**严格真最优基准下的兜底劣化（§9 命令 O2，12 目标）**：
+
+| 目标 TCP | closest6 姿态差 | 位置优先真最优（θ6 最优口径） | 劣化 |
+| :--- | ---: | ---: | ---: |
+| (364,336,843) | 114.2° | 5.98° | 108.2° |
+| (288,−16,595) | 166.8° | 7.94° | 158.9° |
+| (72,376,161) | 107.2° | 5.30° | 101.9° |
+| (311,10,701) | 138.2° | 14.72° | 123.4° |
+| (−52,242,897) | 121.1° | 3.18° | 117.9° |
+| (4,−218,303) | 156.3° | 13.02° | 143.3° |
+| (279,−155,765) | 173.0° | 3.15° | **169.9°** |
+| (402,202,425) | 81.2° | 16.48° | 64.7° |
+| (−4,472,883) | 136.3° | 4.92° | 131.4° |
+| (189,−298,766) | 54.4° | 16.61° | 37.8° |
+| (259,−284,528) | 44.8° | 5.84° | 38.9° |
+| (137,−315,829) | 133.5° | 6.20° | 127.3° |
+| **均值** | **118.9°** | **8.6°** | **110.3°** |
+
+**被支配 12/12**：每一个目标上，`closest6` 的姿态差都大于一个"位置同样精确、只是换了构型"的解。
+
+**更大样本的兜底劣化（§9 命令 A3，120 目标，38 个不可达样本）**：平均劣化 **106.3°**，最大 **176.7°**，最小 16.1°。
+
+### 6.4 R4 行裁剪探测步过粗
+
+[rowSpans](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L644-L654) 以 `hp = max(h,2)°` 探测每 θ4 行的可行 θ5 段，并按"单一连续段"假设（注释称仅在 5 个目标上验证过）。窄于 2° 的可行段会被整段漏掉，导致整行无候选——这是 §6.1 漏解的另一条通路，也与"θ5 贴着限位"的退化构型吻合。
+
+### 6.5 既有自检为何没有拦住这些缺陷
+
+`node scratch/pose_ik_check.js` 本次**全部通过**：
+
+| 项 | 结果 |
+| :--- | :--- |
+| [1] poseMat ↔ poseAng 往返 | ✓ 最大偏差 2.4e-6° |
+| [2] 位置 IK 回归（200 组） | ✓ 200/200，最大残差 3.5e-13 mm，均耗时 68 ms |
+| [3] 姿态重构（200 组，step 0.5） | ✓ 达标 195/200；**允许 4 个"奇异刀尖"不达标**；最差 0.90° |
+| [4] 工作区 ±45mm（48 个） | ✓ 48/48 精确，最差 0.02° |
+| [5] roll 0→90 口径 | ✓ Δθ6 = 90.000° |
+| [6] 超工作空间 → closest6 | ✓ **只检查"返回了最近位姿"，不检查其最优性**（返回 0.0 mm / **136.7°**） |
+| [7] 耗时对比 | 关 41 ms / 开 15 ms（**开比关还快，异常，说明该计时项不可靠**） |
+
+**盲区诊断**：
+1. [3] 把 2° 以内的残差视为"通过"，且显式豁免"奇异刀尖"——与缺陷 A 的静默残差（1.2~1.95°）**正好落在盲区内**；
+2. [4] 只在 `(20,210,300)±45mm` 这一处良性区域采样（与 D2 的 0 失败一致），碰不到外围退化构型；
+3. [6] 只验证"有返回"，不验证"最近"——与缺陷 B/C 完全错开。
+
+---
+
+## 7. 优化策略
+
+按"收益 / 成本"排序。所有策略共用一份闭式支枚举结果，不改变运动学口径。
+
+> **实施状态**：**S0（位置优先 / 姿态优先切换）已实施并验证**，见 §7.1；
+> S2 中"不再清空候选池"的部分已随 S0 的位置优先模式一并落地。S1 / S3 / S4 及 S0 的"折中"模式尚未实施。
+
+### 7.1 S0（已实施）双优先级求解范式
+
+**问题**：位置与姿态在远目标上不可兼得（§3.3），单一目标函数无法兼顾两种使用意图。
+
+**已实现**：
+
+| 项 | 实现 |
+| :--- | :--- |
+| 求解器入口 | `solve()/solveWarm()/solveTo()` 新增 `opt.priority ∈ {'pos','ori'}`；**省略该选项时行为与改动前逐字一致**（既有自检/基准不受影响） |
+| 位置优先 `'pos'` | `min oerr  s.t. ‖fk(q)−T‖ = 0`。扫描时额外记录「轴夹角最小」的廉价种子（复用 AXREJ 已算的点积，零额外开销）；若 POSETOL 硬门把候选全挡下，则从这些种子出发在 (θ4,θ5) 上模式搜索最小化 oerr（新增 §4.5，每点仍走 `branch()` 闭式支 ⇒ 位置保持精确） |
+| 姿态优先 `'ori'` | `min ‖fk(q)−T‖  s.t. oerr = 0`。新增 [closestOri](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js) §5c：利用降阶链 `w = Rx(θ1)·Ry(θ2)·Rz(−θ3)·Ry(s)·ẑ`（s=θ4+θ5），给定 (θ3,s) 对 (θ1,θ2) 闭式求解，再在 (θ3,s,θ4) 三维上粗扫 + 坐标下降精修；θ6 由 `rollClose` 闭式补足 ⇒ 轴对齐后 oerr 恒为 0 |
+| 实时快路 | `solveWarm` 在 `'pos'` 下不再要求 oerr ≤ 0.05°（否则拖进"姿态不可达区"后每帧回落全量），改以 oerr 为主键选解 |
+| 界面 | [viewer_tpl.html](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/src/viewer_tpl.html) 姿态控制框内新增「优先级」下拉（位置优先 / 姿态优先，默认位置优先）；[ik-glue.js](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/ik-glue.js) 传入该选项、结果栏标注模式、并对姿态优先的"姿态到达·位置最近 X mm"单独置徽标 |
+| 未实施 | 「折中」`min ‖fk−T‖² + k·oerr²`（k 可调）——需要 6 维联合优化，留待 S3 一并处理 |
+
+**验证结果（本次实测）**：
+
+| 检查 | 结果 |
+| :--- | :--- |
+| `axisSolve` 闭式解正确性（20000 组随机位形回代） | 未命中 0，最大角差 **4.99e-9°** |
+| `fkChain` 独立复核位置精度（位置优先） | 恒 **~1e-13 mm**（如 1.66e-13 mm） |
+| 姿态可达时与原行为一致 | `'pos'` 59/60、`'ori'` **40/40** 与默认解逐位一致（差 1 例落在 0.05° 达标边界） |
+| 位置优先 vs θ6 最优 1° 网格基准（10 个不可达目标） | 劣于基准 **0/10**，最大劣化 **0.000°**；姿态差均值 **11.4°** vs 默认 DLS 的 **121.0°**（改善 **109.6°**） |
+| 姿态优先的精确性（8 个不可达目标） | 姿态差 **0.0000°**（最大 1.21e-6°）；位置均值 **24.35 mm** vs 惩罚下降参考的 24.76 mm |
+| 姿态优先耗时 | 18~100 ms（均值 **52 ms**），低于其替代的 DLS（85~125 ms） |
+| 既有自检 `pose_ik_check.js` 7 项 | **全部通过**（默认路径零回归） |
+| 关键目标实测 | `T=(20,400,300)`：默认 DLS 136.7° → 位置优先 **44.19°**（基准 44.20°）、姿态优先 **0.0000°/116.4mm** |
+
+**收益**：位置优先把 §6.3 的平均劣化 **110.3°** 压到接近 0（实测不劣于基准）；姿态优先提供严格的"保角度"解（0.0000°），位置代价如实上报。
+
+### S1（根因修复）覆盖率完备化，消除缺陷 A
+
+**方案**（二选一或组合）：
+1. **解曲线 continuation 跟踪**：把 `poseRes(θ4,θ5) = 0` 视为 (θ4,θ5) 平面上的一维解曲线，用预测-校正沿曲线推进，**跨越折叠点时不换支**（对比现状的"变号括号 + 最近 θ1..θ3 匹配"，后者在退化处失效）；
+2. **分支索引对齐的多起点牛顿 + 退化种子**：以 `branch()` 的**支下标**（0..3）而非"θ1..θ3 最近"做同支判据；在 θ3∈{0, ±180}、各轴贴限位处、以及 rowSpans 的段端点额外播种。
+
+同时把 [rowSpans](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L644-L654) 的"单一连续段"假设放宽为多段（探测步 hp 与段数一起记录）。
+
+**改动点**：`solve()` §4.1b（[L697-761](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L697-L761)）、`poseTools` 的 `poseQAt` 同支匹配（[L495-504](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/arm-ik-solver.js#L495-L504)）、`rowSpans`。
+**预期收益**：覆盖漏洞率 0.25%→<0.05%（D1 口径），近伸直构型 3.3%→<0.5%；最大静默残差 1.934°→≤0.05°。
+**代价**：**不增加粗扫密度**，只在退化行补一次定向播种/跟踪，预计耗时增量 <10%，仍满足 ≤100 ms。
+
+### S2（关键收益）姿态不可达时不再清空候选池，消除缺陷 B/C
+
+**实现方式（随 S0 落地，比上述"放宽门"更省）**：**不动** `scoreBranch` 的 POSETOL 硬门（扫描路径与耗时逐字不变），
+只在门内额外记录「轴夹角最小」的廉价种子；候选池为空时改由 §4.5 从种子出发做最小残差搜索。
+这样既拿到"不清空信息"的全部收益，又避免为超门候选逐个算完整滚转（实测那会让粗扫开销翻倍级增长）。
+
+**改动点**：`solve()` §4.5（新增）、`scoreBranch` 的种子记录、选解段 `poolByOerr` 分支。
+**预期收益**：`closest6` 被支配的现象**直接消失**（不需要再走兜底），平均劣化 110.3°→≈0（相对真最优，实测不劣于基准）。
+**代价**：极小（常态零开销，仅在落选路径多一次局部搜索）。这是本次评估中**性价比最高的一条**。
+
+### S3 兜底路径加速与改造
+
+**方案**：位置也越界时才需要真正"最近位姿"。此时：
+1. 用 S2 得到的闭式候选（位置精确解集的最优者）作为 DLS 初值，取代 160 次随机重启；
+2. 只在位置完全不可达时保留受限 DLS（重启次数降到 16~32），并对 J1/J3/J6 三个连续轴改用最短角差而非硬夹限。
+
+**预期收益**：兜底耗时 85~125 ms→≤60 ms；位置不可达时结果优于现状（现状 `T=(400,300,200)` 距目标 104.0 mm / 姿态差 172.0°）。
+**代价**：需保证"位置越界"判定与现有 `tol` 口径一致，风险低。
+
+### S4 可观测性（防止静默失败再次发生）
+
+**方案**：把 UI 徽标从两态扩为四态，并同步修正 §6.1 提到的错误悬停说明：
+
+- `已到达`（位置精确 + 姿态 ≤0.05°）
+- `位置到达·姿态最近 X.XX°`（位置精确、姿态未达标，**明确说明这是"最近解"而非失败**）
+- `姿态到达·位置最近 Y.Y mm`（姿态优先模式）
+- `均不可达·最近位姿（位置 Y mm / 姿态 X°）`
+
+**改动点**：[renderResult L318-342](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/web/ik-glue.js#L318-L342)；[viewer_tpl.html L229](file:///g:/Robot_v2/机器人手臂/src/viewer_tpl.html#L229) 的 `ikStep` 说明文字。
+
+### 策略汇总
+
+| 策略 | 针对缺陷 | 收益 | 成本 | 是否影响 ≤100 ms | 状态 |
+| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
+| S0 双优先级 | 用户诉求（保点/保角度可切换） | 位置优先劣化 →≈0；姿态优先 0.0000° | 中 | 姿态优先 18~100 ms（均值 52 ms），未超预算 | **已实施** |
+| S1 覆盖完备化 | A | 漏洞率 →<0.05% | 中 | 增量 <10% | 待实施 |
+| S2 不清空候选池 | B / C | 兜底劣化 →≈0，常态零额外开销 | **极低** | 无 | **已随 S0 实施** |
+| S3 兜底加速 + 折中模式 | D + 越界质量 | 85~125 ms→≤60 ms；补上 blend 模式 | 低 | 改善 | 待实施 |
+| S4 可观测性 | 静默失败 | 漏解/取舍不再被当成"成功" | 低 | 无 | 部分（结果栏已标注模式与"姿态到达·位置最近"） |
+
+---
+
+## 8. 验证方案与验收口径
+
+### 8.1 基准数据集（固定种子，命令见附录）
+
+| 集 | 内容 | 规模 | 用途 |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| D1 | 全空间随机可达位形 | 400 | 覆盖率 / 静默残差 / 耗时 |
+| D2 | 前伸工作区 (20,210,300)±90mm；默认区 (150,128,260)±60mm | 60 + 60 | 常规工作区回归 |
+| D3 | 目标姿态外推 20° | 120 目标 | 兜底劣化 |
+| D4b | 近伸直 θ3≈0/±180 | 30 | 退化构型覆盖 |
+| D5 | 越界目标（4 个定点） | 4 | 兜底耗时与质量 |
+| D6 | 双优先级不可兼得场景 | 12 | 保点/保角度取舍 |
+| O2 | 真最优基准（θ6 解析优化） | 12 | 独立真值 |
+
+### 8.2 验收口径（现状 → 目标）
+
+| 指标 | 现状实测 | 目标 | 当前状态 |
+| :--- | ---: | ---: | :--- |
+| D1 覆盖漏洞率（step 0.25 相对 0.05） | 0.25%（1/400） | ≤0.05% | 待 S1 |
+| D4b 近伸直覆盖漏洞率 | 3.3%（1/30） | ≤0.5% | 待 S1 |
+| 最大静默姿态残差 | **1.934°** | ≤0.05° | 待 S1 |
+| 步长敏感度（同目标 oerr 波动） | **1.9881 − 0.0258 = 1.96°** | ≤0.05° | 待 S1 |
+| 兜底相对真最优劣化（12 目标均值） | **110.3°** | ≤2° | **已达成**（S0 位置优先：0/10 劣于基准） |
+| 兜底被支配比例 | **12/12** | 0/12 | **已达成**（S0 位置优先：不劣于基准的解总是存在） |
+| 位置优先模式姿态差（12 目标均值） | 5.7°（真最优基准） | ≈真最优（劣化 ≤1°） | **已达成** |
+| 姿态优先模式姿态差 | **0.0000°**（最大 1.21e-6°） | ≤0.05° | **已达成** |
+| 开姿态单次耗时 · 中位 / p95 | 107 ms / 242 ms | ≤100 ms / ≤150 ms | 待 S1/S3（S0 未使常态变慢） |
+| 兜底路径耗时 | 85~125 ms | ≤60 ms | 姿态优先降到 18~100 ms；位置越界仍待 S3 |
+| 位置残差（姿态未达时） | 3.5e-13 mm（不得牺牲） | 保持 ≤1e-6 mm | **已达成**（S0 位置优先实测 ~1e-13 mm） |
+
+### 8.3 回归门与新增门
+
+- **沿用**：`node scratch/pose_ik_check.js` 7 项必须继续全绿；
+- **修正**：[3] 项的"豁免奇异刀尖"应改为"显式区分可达/不可达"，[6] 项应增加"最近性"断言，[7] 项计时需先预热并与 `bench_ik_split.js` 对齐（现状"开比关快"不可靠）；
+- **新增**：把 §8.1 的 D1/D3/D4b/D6 固化为可重复的覆盖率与最优性断言（当前仓库缺少这两类断言，正是缺陷 A/B 长期存活的直接原因）。
+
+---
+
+## 9. 附录：可复现实验命令
+
+统一环境：在项目根目录 `g:\Robot_v2\机器人手臂` 下执行；`ArmIK` 由 `web/arm-ik-solver.js` 加载；关节表/限位取自 `web/mesh_arm.json`、`docs/travel.json`；`tcp=[18.5,128,93]`。
+所有随机采样使用固定种子的 **mulberry32**（`s = seed>>>0`，`s=(s+0x6D2B79F5)>>>0; t=s; t=Math.imul(t^(t>>>15),t|1); t^=t+Math.imul(t^(t>>>7),t|61); return ((t^(t>>>14))>>>0)/4294967296;`），结果逐位可复现。
+
+### A1 / A2 — 覆盖率、静默残差、工作区回归（对应 §6.1、§6.4）
+
+```
+node -e 'const fs=require("fs");const A=require("./web/arm-ik-solver.js");
+const mesh=JSON.parse(fs.readFileSync("./web/mesh_arm.json","utf8"));const tr=JSON.parse(fs.readFileSync("./docs/travel.json","utf8"));
+const J={},T={};for(const j of mesh.joints)J[j.id]={rear:j.rear,d:j.d};for(const t of tr)T[t.axis]={lo:t.lo,hi:t.hi,continuous:!!t.continuous};
+const S=A.make({joints:J,travel:T,tcp:[18.5,128,93]});const O=A.ORDER;const LIM=S.LIM;
+const mkseed=v=>{let s=v>>>0;return()=>{s=(s+0x6D2B79F5)>>>0;let t=s;t=Math.imul(t^(t>>>15),t|1);t^=t+Math.imul(t^(t>>>7),t|61);return ((t^(t>>>14))>>>0)/4294967296;};};
+const rnd=mkseed(20260929);const rndQ=()=>O.map(id=>{const t=LIM[id];return t.cont?(rnd()*720-360):(t.lo+rnd()*(t.hi-t.lo));});
+console.log("[A1] D1 全空间采样(seed=20260929) step0.25 两阶段");
+const N=400;let fails=[],sum=0;
+for(let k=0;k<N;k++){const q=rndQ(),Tp=S.fk(q,0),R=S.orient(q);const a=S.solve(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:R}});sum+=a.ms;
+ const va=a.q?a.oerr:999;if(va>0.05)fails.push({T:Tp,R,oa:va});}
+console.log("  N="+N+"  oerr>0.05 数量="+fails.length+" 比例="+(fails.length/N*100).toFixed(2)+"pct  均耗时="+(sum/N).toFixed(0)+"ms");
+let gap=0,maxS=0,maxG=0,tbl=[];
+for(const f of fails){const b=S.solve(f.T,{step:0.05,tol:1e-6,pose:{R:f.R}});const vb=b.q?b.oerr:999;
+ if(f.oa>maxS)maxS=f.oa;const g=f.oa-vb;if(g>0.05){gap++;if(g>maxG)maxG=g;}
+ tbl.push({T:f.T.map(v=>+v.toFixed(1)),oa:+f.oa.toFixed(3),ob:+vb.toFixed(3),gap:+g.toFixed(3)});}
+console.log("  其中覆盖漏洞(细扫能达标)="+gap+" 真近奇异="+(fails.length-gap)+" 最大静默="+maxS.toFixed(3)+"deg 最大覆盖差="+maxG.toFixed(3)+"deg");
+console.log("  明细="+JSON.stringify(tbl.slice(0,10)));
+const r2=mkseed(777001);const rq2=()=>O.map(id=>{const t=LIM[id];return t.cont?(r2()*720-360):(t.lo+r2()*(t.hi-t.lo));});
+function zone(name,T0,rad,nmax){const pts=[];for(let k=0;k<3000000&&pts.length<nmax;k++){const q=rq2();const p=S.fk(q,0);if(Math.hypot(p[0]-T0[0],p[1]-T0[1],p[2]-T0[2])<=rad)pts.push({Tp:p,R:S.orient(q)});}
+ let f2=[],s2=0;for(const p of pts){const a=S.solve(p.Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:p.R}});s2+=a.ms;const va=a.q?a.oerr:999;if(va>0.05)f2.push({Tp:p.Tp,R:p.R,oa:va});}
+ let g2=0,mS=0,mG=0;for(const f of f2){const b=S.solve(f.Tp,{step:0.05,tol:1e-6,pose:{R:f.R}});const vb=b.q?b.oerr:999;if(f.oa>mS)mS=f.oa;const g=f.oa-vb;if(g>0.05){g2++;if(g>mG)mG=g;}}
+ console.log("["+name+"] N="+pts.length+" 失败="+f2.length+" 覆盖漏洞="+g2+" 最大静默="+mS.toFixed(3)+"deg 均耗时="+(s2/pts.length).toFixed(0)+"ms");}
+console.log("[A2] D2 工作区采样(seed=777001)");
+zone("前伸工作区 (20,210,300)+-90mm",[20,210,300],90,60);'
+```
+（查看器默认区 `(150,128,260)±60mm` 把最后一行换成 `zone("查看器默认区 (150,128,260)+-60mm",[150,128,260],60,60);` 再跑一次。）
+
+> 实测输出：
+> `[A1] N=400 oerr>0.05 数量=2 比例=0.50pct 均耗时=100ms` / `覆盖漏洞=1 真近奇异=1 最大静默=1.934deg 最大覆盖差=1.759deg`
+> `明细=[{"T":[152.6,-315.9,456.2],"oa":1.785,"ob":0.026,"gap":1.759},{"T":[403.7,162.3,599.9],"oa":1.934,"ob":1.994,"gap":-0.061}]`
+> `[前伸工作区] N=60 失败=0 覆盖漏洞=0 均耗时=98ms` / `[查看器默认区] N=60 失败=0 覆盖漏洞=0 均耗时=98ms`
+
+### A3 / A4 — 兜底劣化与双优先级取舍（对应 §3.3、§6.3）
+
+```
+node -e 'const fs=require("fs");const A=require("./web/arm-ik-solver.js");
+const mesh=JSON.parse(fs.readFileSync("./web/mesh_arm.json","utf8"));const tr=JSON.parse(fs.readFileSync("./docs/travel.json","utf8"));
+const J={},T={};for(const j of mesh.joints)J[j.id]={rear:j.rear,d:j.d};for(const t of tr)T[t.axis]={lo:t.lo,hi:t.hi,continuous:!!t.continuous};
+const S=A.make({joints:J,travel:T,tcp:[18.5,128,93]});const O=A.ORDER;const LIM=S.LIM;const K=S.K;
+let s=60606>>>0;const rnd=()=>{s=(s+0x6D2B79F5)>>>0;let t=s;t=Math.imul(t^(t>>>15),t|1);t^=t+Math.imul(t^(t>>>7),t|61);return ((t^(t>>>14))>>>0)/4294967296;};
+const rndQ=()=>O.map(id=>{const t=LIM[id];return t.cont?(rnd()*720-360):(t.lo+rnd()*(t.hi-t.lo));});
+const inLim=q=>{for(let i=0;i<5;i++){const t=LIM[O[i]];if(!(q[i]>=t.lo-1e-9&&q[i]<=t.hi+1e-9))return false;}return true;};
+const mul3=(X,Y)=>{const C=new Array(9);for(let i=0;i<3;i++)for(let j=0;j<3;j++)C[i*3+j]=X[i*3]*Y[j]+X[i*3+1]*Y[3+j]+X[i*3+2]*Y[6+j];return C;};
+const rotAx=(d,a)=>{const x=d[0],y=d[1],z=d[2],c=Math.cos(a),sn=Math.sin(a),C=1-c;return [x*x*C+c,x*y*C-z*sn,x*z*C+y*sn,y*x*C+z*sn,y*y*C+c,y*z*C-x*sn,z*x*C-y*sn,z*y*C+x*sn,z*z*C+c];};
+const T3=M=>[M[0],M[3],M[6],M[1],M[4],M[7],M[2],M[5],M[8]];
+/* 位置精确解在 (θ4,θ5) 处只定到 θ1..θ5；θ6 仍可自由选取。度量「可达到的最小姿态差」
+   必须让 θ6 取最优（与求解器 rollClose 同口径：N = M5ᵀ·R_tar 应为 Rz(−θ6)）。
+   初版漏了这一步，用 θ6=0 度量会系统性高估最小姿态差（见文首勘误）。 */
+function oerrOpt(q,Rt){const M5=S.orient(q,5);const N=mul3(T3(M5),Rt);
+ const th6=-Math.atan2(N[3],N[0])*180/Math.PI;
+ return A.rotErrDeg(mul3(M5,rotAx([0,0,-1],th6*Math.PI/180)),Rt);}
+const nrm=v=>{const n=Math.hypot(v[0],v[1],v[2])||1;return [v[0]/n,v[1]/n,v[2]/n];};
+function met(q,Tp,Rt){const p=S.fk(q,0);return {pe:Math.hypot(p[0]-Tp[0],p[1]-Tp[1],p[2]-Tp[2]),oe:A.rotErrDeg(S.orient(q),Rt)};}
+function posBest(Tp,Rt,st){const Aa=Tp[0]-K.X0,Bq=Tp[1]-K.Y0,Br=Tp[2]-K.Z1;const Rr=Math.hypot(Bq,Br),ph=Math.atan2(Br,Bq);
+ let be=999;for(let t4=-111;t4<=16;t4+=st)for(let t5=-95;t5<=34;t5+=st){const ss=S.branch(t4,t5,Aa,Rr,ph,0);
+  for(const s0 of ss){if(!inLim(s0))continue;const p=S.fk(s0,0);if(Math.hypot(p[0]-Tp[0],p[1]-Tp[1],p[2]-Tp[2])>1e-6)continue;const e=oerrOpt(s0,Rt);if(e<be)be=e;}}return be;}
+function desc(Tp,Rt,k,starts){let best=null,bc=1e18;
+ for(let st=0;st<starts;st++){let q=O.map((id,i)=>{const t=LIM[id];return t.lo+rnd()*(t.hi-t.lo);});
+  let c0=(m=>m.pe*m.pe+k*m.oe*m.oe)(met(q,Tp,Rt));let step=20;
+  for(let pass=0;pass<7;pass++){let mv=true,g=0;
+   while(mv&&g++<200){mv=false;
+    for(let i=0;i<6;i++){const t=LIM[O[i]];
+     for(const sg of [1,-1]){const old=q[i];const v=old+sg*step;if(v<t.lo||v>t.hi)continue;q[i]=v;
+      const m=met(q,Tp,Rt);const c1=m.pe*m.pe+k*m.oe*m.oe;if(c1<c0-1e-12){c0=c1;mv=true;}else q[i]=old;}}}
+   step*=0.3;}
+  if(c0<bc){bc=c0;best=q.slice();}}
+ return best;}
+console.log("[A3] D3 姿态外推20deg 兜底劣化(seed=60606) 采样120个目标");
+let n=0,sd=0,mx=0,mn=1e9;const rows=[];
+for(let k=0;k<120;k++){const q=rndQ(),Tp=S.fk(q,0),R0=S.orient(q);const ax=nrm([rnd()-0.5,rnd()-0.5,rnd()-0.5]);const Rt=mul3(rotAx(ax,20*Math.PI/180),R0);
+ const r=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rt}});
+ if(r.reachable||r.oerr==null)continue;const ob=posBest(Tp,Rt,0.25);const dg=r.oerr-ob;
+ n++;sd+=dg;if(dg>mx)mx=dg;if(dg<mn)mn=dg;if(rows.length<8)rows.push({T:Tp.map(v=>+v.toFixed(0)),base:+r.oerr.toFixed(1),best:+ob.toFixed(2),degr:+dg.toFixed(1)});}
+console.log("  不可达样本="+n+" 平均劣化="+(n?sd/n:0).toFixed(1)+"deg 最大="+mx.toFixed(1)+" 最小="+(n?mn:0).toFixed(1));
+console.log("  明细="+JSON.stringify(rows));
+console.log("[A4] D6 双优先级取舍(seed=60606) 同批目标");
+let n6=0,aBase=0,aPos=0,aOri=0,aOriP=0;
+for(let k=0;k<120&&n6<12;k++){const q=rndQ(),Tp=S.fk(q,0),R0=S.orient(q);const ax=nrm([rnd()-0.5,rnd()-0.5,rnd()-0.5]);const Rt=mul3(rotAx(ax,20*Math.PI/180),R0);
+ const r=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rt}});
+ if(r.reachable||r.oerr==null||r.oerr<5)continue;
+ const pb=posBest(Tp,Rt,0.25);const qo=desc(Tp,Rt,1e3,120);const mo=met(qo,Tp,Rt);
+ n6++;aBase+=r.oerr;aPos+=pb;aOri+=mo.oe;aOriP+=mo.pe;
+ console.log("   T=("+Tp.map(v=>v.toFixed(0)).join(",")+") closest6="+r.oerr.toFixed(1)+"deg/"+(r.err!=null?r.err.toFixed(1):"--")+"mm | 位置优先="+pb.toFixed(2)+"deg/0.0mm | 姿态优先="+mo.oe.toFixed(2)+"deg/"+mo.pe.toFixed(1)+"mm");}
+console.log("   小结 采样="+n6+" 均值 closest6="+(n6?aBase/n6:0).toFixed(1)+"deg 位置优先="+(n6?aPos/n6:0).toFixed(1)+"deg 姿态优先="+(n6?aOri/n6:0).toFixed(2)+"deg(位置"+(n6?aOriP/n6:0).toFixed(1)+"mm)");'
+```
+（`posBest` 即"位置优先真最优"的网格枚举（θ6 取最优口径），`desc(Tp,Rt,1e3,120)` 即"姿态优先"的惩罚坐标下降；A4 的分组与 A3 不同是因为 `desc` 额外消耗了随机数。）
+
+> 实测输出（勘误后重跑）：
+> `[A3] 不可达样本=38 平均劣化=106.3deg 最大=176.7 最小=16.1`
+> `明细=[{"T":[364,336,843],"base":114.2,"best":5.98,"degr":108.2},{"T":[288,-16,595],"base":166.8,"best":7.94,"degr":158.9},{"T":[72,376,161],"base":107.2,"best":5.29,"degr":101.9},{"T":[311,10,701],"base":138.2,"best":14.72,"degr":123.4},{"T":[-52,242,897],"base":121.1,"best":3.18,"degr":117.9},{"T":[4,-218,303],"base":156.3,"best":13.02,"degr":143.3},{"T":[279,-155,765],"base":173,"best":3.13,"degr":169.9},{"T":[402,202,425],"base":81.2,"best":16.45,"degr":64.8}]`
+> `[A4] 采样=12 均值 closest6=115.3deg 位置优先=5.7deg 姿态优先=0.04deg(位置11.6mm)`
+
+### F — 静默近失案例与步长敏感度（对应 §6.1）
+
+```
+node -e 'const fs=require("fs");const A=require("./web/arm-ik-solver.js");
+const mesh=JSON.parse(fs.readFileSync("./web/mesh_arm.json","utf8"));const tr=JSON.parse(fs.readFileSync("./docs/travel.json","utf8"));
+const J={},T={};for(const j of mesh.joints)J[j.id]={rear:j.rear,d:j.d};for(const t of tr)T[t.axis]={lo:t.lo,hi:t.hi,continuous:!!t.continuous};
+const S=A.make({joints:J,travel:T,tcp:[18.5,128,93]});const O=A.ORDER;const LIM=S.LIM;const K=S.K;
+let s=424242>>>0;const rnd=()=>{s=(s+0x6D2B79F5)>>>0;let t=s;t=Math.imul(t^(t>>>15),t|1);t^=t+Math.imul(t^(t>>>7),t|61);return ((t^(t>>>14))>>>0)/4294967296;};
+const rndQ=()=>O.map(id=>{const t=LIM[id];return t.cont?(rnd()*720-360):(t.lo+rnd()*(t.hi-t.lo));});
+const inLim=q=>{for(let i=0;i<5;i++){const t=LIM[O[i]];if(!(q[i]>=t.lo-1e-9&&q[i]<=t.hi+1e-9))return false;}return true;};
+let F=null;for(let k=0;k<4000&&!F;k++){const q=rndQ(),Tp=S.fk(q,0),R=S.orient(q);const a=S.solve(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:R}});if(a.q&&a.oerr>1.0)F={q,T:Tp,R};}
+console.log("真解 q="+F.q.map(v=>+v.toFixed(2)).join(",")+"  T="+F.T.map(v=>+v.toFixed(3)).join(","));
+let out=[];for(const st of [0.5,0.4,0.3,0.25,0.2,0.15,0.1,0.05]){const r=S.solve(F.T,{step:st,tol:1e-6,pose:{R:F.R}});out.push(st+"->"+(r.q?r.oerr.toFixed(4):"null"));}
+console.log("步长敏感度 oerr: "+out.join("  "));
+const rw=S.solveTo(F.T,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:F.R},warm:F.q});
+console.log("warm=trueQ: oerr="+(rw.oerr!=null?rw.oerr.toExponential(2):"null"));
+const Aa=F.T[0]-K.X0,Bq=F.T[1]-K.Y0,Br=F.T[2]-K.Z1;const Rr=Math.hypot(Bq,Br),ph=Math.atan2(Br,Bq);
+for(const c of S.branch(F.q[3],F.q[4],Aa,Rr,ph,0)){const p=S.fk(c,0);console.log("  branch posErr="+Math.hypot(p[0]-F.T[0],p[1]-F.T[1],p[2]-F.T[2]).toExponential(1)+"mm θ1..θ5="+c.slice(0,5).map(v=>+v.toFixed(2)).join(",")+" inLim="+inLim(c));}'
+```
+
+> 实测输出：
+> `真解 q=198.03,-46.76,-180.52,-92.79,33.48,102.36  T=26.386,-3.334,1019.998`
+> `步长敏感度 oerr: 0.5->1.9881  0.4->1.9119  0.3->0.0307  0.25->1.9881  0.2->1.9881  0.15->1.9652  0.1->0.0258  0.05->0.0491`
+> `warm=trueQ: oerr=1.21e-6`（真解确实存在）
+> `branch posErr=1.4e-13mm ... inLim=true`（退化处仍有在限位内的位置精确支）
+
+### O2 — 严格真最优基准（θ6 解析优化，对应 §6.3）
+
+```
+node -e 'const fs=require("fs");const A=require("./web/arm-ik-solver.js");
+const mesh=JSON.parse(fs.readFileSync("./web/mesh_arm.json","utf8"));const tr=JSON.parse(fs.readFileSync("./docs/travel.json","utf8"));
+const J={},T={};for(const j of mesh.joints)J[j.id]={rear:j.rear,d:j.d};for(const t of tr)T[t.axis]={lo:t.lo,hi:t.hi,continuous:!!t.continuous};
+const S=A.make({joints:J,travel:T,tcp:[18.5,128,93]});const O=A.ORDER;const LIM=S.LIM;const K=S.K;
+let s=60606>>>0;const rnd=()=>{s=(s+0x6D2B79F5)>>>0;let t=s;t=Math.imul(t^(t>>>15),t|1);t^=t+Math.imul(t^(t>>>7),t|61);return ((t^(t>>>14))>>>0)/4294967296;};
+const rndQ=()=>O.map(id=>{const t=LIM[id];return t.cont?(rnd()*720-360):(t.lo+rnd()*(t.hi-t.lo));});
+const inLim=q=>{for(let i=0;i<5;i++){const t=LIM[O[i]];if(!(q[i]>=t.lo-1e-9&&q[i]<=t.hi+1e-9))return false;}return true;};
+const mul3=(X,Y)=>{const C=new Array(9);for(let i=0;i<3;i++)for(let j=0;j<3;j++)C[i*3+j]=X[i*3]*Y[j]+X[i*3+1]*Y[3+j]+X[i*3+2]*Y[6+j];return C;};
+const rotAx=(d,a)=>{const x=d[0],y=d[1],z=d[2],c=Math.cos(a),sn=Math.sin(a),C=1-c;return [x*x*C+c,x*y*C-z*sn,x*z*C+y*sn,y*x*C+z*sn,y*y*C+c,y*z*C-x*sn,z*x*C-y*sn,z*y*C+x*sn,z*z*C+c];};
+const T3=M=>[M[0],M[3],M[6],M[1],M[4],M[7],M[2],M[5],M[8]];
+const nrm=v=>{const n=Math.hypot(v[0],v[1],v[2])||1;return [v[0]/n,v[1]/n,v[2]/n];};
+/* θ6 取最优口径（同文首勘误与 A3 的 oerrOpt） */
+function oerrOpt(q,Rt){const M5=S.orient(q,5);const N=mul3(T3(M5),Rt);
+ const th6=-Math.atan2(N[3],N[0])*180/Math.PI;
+ return A.rotErrDeg(mul3(M5,rotAx([0,0,-1],th6*Math.PI/180)),Rt);}
+function oracle(Tp,Rt,st){const Aa=Tp[0]-K.X0,Bq=Tp[1]-K.Y0,Br=Tp[2]-K.Z1;const Rr=Math.hypot(Bq,Br),ph=Math.atan2(Br,Bq);
+ let b1=999;
+ for(let t4=-111;t4<=16;t4+=st)for(let t5=-95;t5<=34;t5+=st){const ss=S.branch(t4,t5,Aa,Rr,ph,0);
+  for(const s0 of ss){if(!inLim(s0))continue;const p=S.fk(s0,0);if(Math.hypot(p[0]-Tp[0],p[1]-Tp[1],p[2]-Tp[2])>1e-6)continue;const e=oerrOpt(s0,Rt);if(e<b1)b1=e;}}
+ return {opt6:b1};}
+let n=0,a=0,c=0,dom=0;
+for(let k=0;k<120&&n<12;k++){const q=rndQ(),Tp=S.fk(q,0),R0=S.orient(q);const ax=nrm([rnd()-0.5,rnd()-0.5,rnd()-0.5]);const Rt=mul3(rotAx(ax,20*Math.PI/180),R0);
+ const r=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rt}});
+ if(r.reachable||r.oerr==null||r.oerr<5)continue;n++;
+ const o=oracle(Tp,Rt,0.5);
+ console.log("   ("+Tp.map(v=>v.toFixed(0)).join(",")+") closest6="+r.oerr.toFixed(1)+"deg  真最优="+o.opt6.toFixed(2)+"deg  劣化="+(r.oerr-o.opt6).toFixed(1)+"deg");
+ a+=r.oerr;c+=o.opt6;if(r.oerr>o.opt6)dom++;}
+console.log("   均值 closest6="+(a/n).toFixed(1)+"deg 真最优="+(c/n).toFixed(1)+"deg 平均劣化="+((a-c)/n).toFixed(1)+"deg 被支配="+dom+"/"+n);'
+```
+（O2 与 A4 目标集不同：`desc()` 会额外消耗随机数，故两者 close6 均值略有差异。两者均固定种子、均可复现。）
+
+> 实测输出（勘误后重跑）：
+> `(364,336,843) closest6=114.2deg 真最优=5.98deg 劣化=108.2deg` … `(137,-315,829) closest6=133.5deg 真最优=6.20deg 劣化=127.3deg`
+> `均值 closest6=118.9deg 真最优=8.6deg 平均劣化=110.3deg 被支配=12/12`
+
+### D5 — 越界目标兜底（对应 §5.2、§6.2）
+
+```
+node -e 'const fs=require("fs");const A=require("./web/arm-ik-solver.js");
+const mesh=JSON.parse(fs.readFileSync("./web/mesh_arm.json","utf8"));const tr=JSON.parse(fs.readFileSync("./docs/travel.json","utf8"));
+const J={},T={};for(const j of mesh.joints)J[j.id]={rear:j.rear,d:j.d};for(const t of tr)T[t.axis]={lo:t.lo,hi:t.hi,continuous:!!t.continuous};
+const S=A.make({joints:J,travel:T,tcp:[18.5,128,93]});const O=A.ORDER;const LIM=S.LIM;const K=S.K;
+const inLim=q=>{for(let i=0;i<5;i++){const t=LIM[O[i]];if(!(q[i]>=t.lo-1e-9&&q[i]<=t.hi+1e-9))return false;}return true;};
+const mul3=(X,Y)=>{const C=new Array(9);for(let i=0;i<3;i++)for(let j=0;j<3;j++)C[i*3+j]=X[i*3]*Y[j]+X[i*3+1]*Y[3+j]+X[i*3+2]*Y[6+j];return C;};
+const rotAx=(d,a)=>{const x=d[0],y=d[1],z=d[2],c=Math.cos(a),sn=Math.sin(a),C=1-c;return [x*x*C+c,x*y*C-z*sn,x*z*C+y*sn,y*x*C+z*sn,y*y*C+c,y*z*C-x*sn,z*x*C-y*sn,z*y*C+x*sn,z*z*C+c];};
+const T3=M=>[M[0],M[3],M[6],M[1],M[4],M[7],M[2],M[5],M[8]];
+function oerrOpt(q,Rt){const M5=S.orient(q,5);const N=mul3(T3(M5),Rt);
+ const th6=-Math.atan2(N[3],N[0])*180/Math.PI;
+ return A.rotErrDeg(mul3(M5,rotAx([0,0,-1],th6*Math.PI/180)),Rt);}
+function posBest(Tp,Rt,st){const Aa=Tp[0]-K.X0,Bq=Tp[1]-K.Y0,Br=Tp[2]-K.Z1;const Rr=Math.hypot(Bq,Br),ph=Math.atan2(Br,Bq);
+ let be=999,cnt=0;for(let t4=-111;t4<=16;t4+=st)for(let t5=-95;t5<=34;t5+=st){const ss=S.branch(t4,t5,Aa,Rr,ph,0);
+  for(const s0 of ss){if(!inLim(s0))continue;const p=S.fk(s0,0);if(Math.hypot(p[0]-Tp[0],p[1]-Tp[1],p[2]-Tp[2])>1e-6)continue;cnt++;const e=oerrOpt(s0,Rt);if(e<be)be=e;}}
+ return {e:be,cnt:cnt};}
+const Rs=A.poseMat(25,95,10);
+for(const Tp of [[20,400,300],[150,128,600],[400,300,200],[0,0,1200]]){
+ const o=posBest(Tp,Rs,0.5);const t0=Date.now();const r=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rs}});const ms=Date.now()-t0;
+ const rp=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rs},priority:"pos"});
+ const ro=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rs},priority:"ori"});
+ console.log("T=("+Tp.join(",")+") 位置精确解="+o.cnt+" 真最优姿态差="+(o.cnt?o.e.toFixed(2)+"deg":"n/a"));
+ console.log("   默认DLS  "+ms+"ms 位置="+(r.err!=null?r.err.toFixed(1):"--")+"mm 姿态差="+(r.oerr!=null?r.oerr.toFixed(1):"--")+"deg");
+ console.log("   位置优先 位置="+(rp.err!=null?rp.err.toExponential(1):"--")+"mm 姿态差="+(rp.oerr!=null?rp.oerr.toFixed(2):"--")+"deg");
+ console.log("   姿态优先 位置="+(ro.err!=null?ro.err.toFixed(2):"--")+"mm 姿态差="+(ro.oerr!=null?ro.oerr.toFixed(4):"--")+"deg");}'
+```
+
+> 实测输出（勘误后重跑）：
+> `T=(20,400,300) 位置精确解=11920 真最优姿态差=44.20deg`
+> `   默认DLS 位置=0.0mm 姿态差=136.7deg ｜ 位置优先 位置=1.3e-13mm 姿态差=44.19deg ｜ 姿态优先 位置=116.43mm 姿态差=0.0000deg`
+> `T=(150,128,600) 位置精确解=2580 真最优姿态差=14.72deg`
+> `   默认DLS 位置=0.0mm 姿态差=173.4deg ｜ 位置优先 位置=0.0e+0mm 姿态差=14.72deg ｜ 姿态优先 位置=37.40mm 姿态差=0.0000deg`
+> `T=(400,300,200) 位置精确解=0 ｜ 默认DLS 位置=104.0mm 姿态差=172.0deg ｜ 姿态优先 位置=404.27mm 姿态差=0.0000deg`（位置不可达）
+> `T=(0,0,1200) 位置精确解=0 ｜ 默认DLS 位置=87.1mm 姿态差=130.0deg ｜ 姿态优先 位置=205.67mm 姿态差=0.0000deg`（位置不可达）
+
+> **复现说明**：非耗时类数值（残差、姿态差、可达性、候选数）逐位可复现；`ms` 随机器负载有 ±20% 波动。
+
+### V1 — 位置可达性/候选数（对应 §6.2）
+
+```
+node -e 'const fs=require("fs");const A=require("./web/arm-ik-solver.js");
+const mesh=JSON.parse(fs.readFileSync("./web/mesh_arm.json","utf8"));const tr=JSON.parse(fs.readFileSync("./docs/travel.json","utf8"));
+const J={},T={};for(const j of mesh.joints)J[j.id]={rear:j.rear,d:j.d};for(const t of tr)T[t.axis]={lo:t.lo,hi:t.hi,continuous:!!t.continuous};
+const S=A.make({joints:J,travel:T,tcp:[18.5,128,93]});const O=A.ORDER;const LIM=S.LIM;const K=S.K;
+const inLim=q=>{for(let i=0;i<5;i++){const t=LIM[O[i]];if(!(q[i]>=t.lo-1e-9&&q[i]<=t.hi+1e-9))return false;}return true;};
+const mul3=(X,Y)=>{const C=new Array(9);for(let i=0;i<3;i++)for(let j=0;j<3;j++)C[i*3+j]=X[i*3]*Y[j]+X[i*3+1]*Y[3+j]+X[i*3+2]*Y[6+j];return C;};
+const rotAx=(d,a)=>{const x=d[0],y=d[1],z=d[2],c=Math.cos(a),sn=Math.sin(a),C=1-c;return [x*x*C+c,x*y*C-z*sn,x*z*C+y*sn,y*x*C+z*sn,y*y*C+c,y*z*C-x*sn,z*x*C-y*sn,z*y*C+x*sn,z*z*C+c];};
+const T3=M=>[M[0],M[3],M[6],M[1],M[4],M[7],M[2],M[5],M[8]];
+function oerrOpt(q,Rt){const M5=S.orient(q,5);const N=mul3(T3(M5),Rt);
+ const th6=-Math.atan2(N[3],N[0])*180/Math.PI;
+ return A.rotErrDeg(mul3(M5,rotAx([0,0,-1],th6*Math.PI/180)),Rt);}
+const Tp=[20,400,300],Rt=A.poseMat(25,95,10);
+const Aa=Tp[0]-K.X0,Bq=Tp[1]-K.Y0,Br=Tp[2]-K.Z1;const Rr=Math.hypot(Bq,Br),ph=Math.atan2(Br,Bq);
+let cnt=0,be=999;
+for(let t4=-111;t4<=16;t4+=0.5)for(let t5=-95;t5<=34;t5+=0.5){const ss=S.branch(t4,t5,Aa,Rr,ph,0);
+ for(const s0 of ss){if(!inLim(s0))continue;const p=S.fk(s0,0);if(Math.hypot(p[0]-Tp[0],p[1]-Tp[1],p[2]-Tp[2])>1e-6)continue;cnt++;const e=oerrOpt(s0,Rt);if(e<be)be=e;}}
+console.log("位置精确解数量="+cnt+"  其中最小姿态差(θ6最优)="+be.toFixed(2)+"deg");
+const rp=S.solve(Tp,{step:0.25,tol:1e-6});
+console.log("无姿态 solve: ok="+rp.ok+" 位置误差="+(rp.err!=null?rp.err.toExponential(1):"--")+"mm");
+const r6=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rt}});
+console.log("带姿态 solveTo(默认): reachable="+r6.reachable+" 位置="+(r6.err!=null?r6.err.toFixed(1):"--")+"mm 姿态差="+(r6.oerr!=null?r6.oerr.toFixed(1):"--")+"deg");
+const r5=S.solveTo(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:Rt},priority:"pos"});
+console.log("带姿态 solveTo(位置优先): reachable="+r5.reachable+" 位置="+(r5.err!=null?r5.err.toExponential(1):"--")+"mm 姿态差="+(r5.oerr!=null?r5.oerr.toFixed(2):"--")+"deg");'
+```
+
+> 实测输出（勘误后重跑）：
+> `位置精确解数量=11920  其中最小姿态差(θ6最优)=44.20deg`
+> `无姿态 solve: ok=true 位置误差=2.5e-14mm`
+> `带姿态 solveTo(默认): reachable=false 位置=0.0mm 姿态差=136.7deg`
+> `带姿态 solveTo(位置优先): reachable=true 位置=1.3e-13mm 姿态差=44.19deg`
+
+### D4b — 近伸直构型（对应 §6.1）
+
+```
+node -e 'const fs=require("fs");const A=require("./web/arm-ik-solver.js");
+const mesh=JSON.parse(fs.readFileSync("./web/mesh_arm.json","utf8"));const tr=JSON.parse(fs.readFileSync("./docs/travel.json","utf8"));
+const J={},T={};for(const j of mesh.joints)J[j.id]={rear:j.rear,d:j.d};for(const t of tr)T[t.axis]={lo:t.lo,hi:t.hi,continuous:!!t.continuous};
+const S=A.make({joints:J,travel:T,tcp:[18.5,128,93]});const O=A.ORDER;const LIM=S.LIM;
+let s2=909090>>>0;const rnd2=()=>{s2=(s2+0x6D2B79F5)>>>0;let t=s2;t=Math.imul(t^(t>>>15),t|1);t^=t+Math.imul(t^(t>>>7),t|61);return ((t^(t>>>14))>>>0)/4294967296;};
+const rndQ2=()=>O.map(id=>{const t=LIM[id];return t.cont?(rnd2()*720-360):(t.lo+rnd2()*(t.hi-t.lo));});
+let N=30,nFail=0,nGap=0,maxS=0,maxG=0,worst=[];
+for(let k=0;k<N;k++){const q=rndQ2();const m=rnd2();
+ if(m<0.5)q[2]=rnd2()*6-3; else q[2]=(rnd2()<0.5?180:-180)+(rnd2()*6-3);
+ const Tp=S.fk(q,0),R=S.orient(q);
+ const a=S.solve(Tp,{step:0.25,tol:1e-6,pose:{R:R}}),b=S.solve(Tp,{step:0.05,tol:1e-6,pose:{R:R}});
+ const va=a.q?a.oerr:999,vb=b.q?b.oerr:999;
+ if(va>0.05)nFail++;if(va>0.05){if(va>maxS)maxS=va;if(va-vb>0.05){nGap++;if(va-vb>maxG)maxG=va-vb;worst.push({T:Tp.map(v=>+v.toFixed(1)),oa:+va.toFixed(3),ob:+vb.toFixed(3)});}}}
+console.log("[D4b] N="+N+" 失败="+nFail+" 覆盖漏洞="+nGap+" 最大静默="+maxS.toFixed(3)+"deg 最大覆盖差="+maxG.toFixed(3));
+console.log("样本="+JSON.stringify(worst));'
+```
+
+> 实测输出：`[D4b] N=30 失败=1 覆盖漏洞=1 最大静默=1.860deg 最大覆盖差=1.822`
+> `样本=[{"T":[240.7,45.3,518.6],"oa":1.86,"ob":0.038}]`
+
+### 既有自检与性能基准（对应 §5.1、§6.5）
+
+```
+node scratch/pose_ik_check.js
+```
+> 实测：7 项全部通过（明细见 §6.5）。注意其内部使用 `Math.random()`，为单次运行示例。
+
+```
+node -e 'const j=require("./scratch/bench_ik_split.json");console.log("grid",JSON.stringify(j.grid));console.log("summary",JSON.stringify(j.summary,null,1));console.log("n",j.rows.length,"ms max",Math.max(...j.rows.map(r=>r.ms)).toFixed(0));'
+```
+> 实测：`grid {"g4":509,"g5":517}` · `summary {medMs:107.1, p95Ms:242.5, medPos:73.6, medPose:37.2, medShare:33.3, medOff:73.4, escRate:0.025}` · `n 40 ms max 299`
+
+---
+
+## 10. 术语表
+
+| 术语 | 含义 |
+| :--- | :--- |
+| TCP | 工具中心点，此处指工具法兰安装面中心（`tcp=[18.5,128,93]`） |
+| `oerr` | 姿态残差（度），工具坐标系与目标姿态的旋转夹角 |
+| 位置精确解 | 由 `branch()` 闭式得到、位置误差 ~1e-13 mm 的关节解（θ1..θ3 由 (θ4,θ5) 决定） |
+| 退化构型 / 奇异刀尖 | 位置雅可比奇异、`branch()` 的 4 支两两重合的构型（本案为 θ3≈0 或 ±180） |
+| `POSETOL` | 姿态接受的粗扫阈值，2.0°；超阈候选现被直接丢弃 |
+| `closest6` | 6 维阻尼最小二乘"最近位姿"兜底（160 随机重启 × 160 迭代） |
+| 覆盖漏洞 | 精确解存在但求解器未找到（静默返回 >0.05° 残差） |
+| 被支配（Pareto-dominated） | 存在另一个解在位置与姿态两个指标上都不劣于此解 |

docs/查看器性能优化报告.md

@@ -0,0 +1,206 @@
+# 机器人手臂3D查看器 · 性能优化报告
+
+- 目标文件：`机器人手臂3D查看器.html`（15,314,130 → 15,316,745 字节）
+- 优化日期：2026-09-29
+- 优化前版本标识：`v1_2026-09-29_2151`（原件最后写入时间）
+- 备份：`backups/机器人手臂3D查看器.v1_2026-09-29_2151_优化前.html`
+  - SHA-256（原件=备份，已校验一致）：`1BDA568269842C403D0FB5D63B7610818BE2DDC28C3E7B9B90498349A3B1252E`
+- 优化后 SHA-256：`4F672CD8A66107D3EFDE6CD55FDC2C2CD878CBF64140F8497FB8CA3F2BC9B57D`
+- 回滚：`Copy-Item backups/机器人手臂3D查看器.v1_2026-09-29_2151_优化前.html 机器人手臂3D查看器.html`（原件为只读属性，已按原状恢复）
+
+---
+
+## 一、摘要（实测数据）
+
+同一台机器、同一个浏览器（Edge，160 Hz 显示器）、同一份插桩脚本，改前 / 改后各测 2 次：
+
+| 指标 | 改前 | 改后 | 变化 |
+| --- | ---: | ---: | ---: |
+| **空闲 5 s 渲染次数** | 800 / 800 | **0 / 0** | **−100%** |
+| 空闲渲染 CPU 时长 | 271.4 / 289.9 ms | **0 / 0 ms** | −100% |
+| 单次滑块输入后 500 ms 渲染次数 | 82 / 82 | **1 / 1** | −98.8% |
+| 进入「运动模拟」后 4 s 渲染次数 | 626 / 617 | **103 / 104** | −83.5% |
+| 按钮求解后 4 s 渲染次数 | 626 / 622 | **103 / 102** | −83.6% |
+| 30 次 pointermove 的射线拾取次数 | 30 / 30 | **9 / 9** | −70% |
+| 30 次 pointermove 的拾取总耗时 | 13.1 / 19.3 ms | **5.2 / 4.4 ms** | −60% ~ −77% |
+| 索引缓冲内存 | 4,123,320 B（Uint32×92） | **2,061,660 B（Uint16×92）** | **−2.00 MiB（−50%）** |
+| draw call / 三角面 | 92 / 340,178 | 92 / 340,178 | 不变（画质不变） |
+| 约 20 s 会话总渲染次数 | 2576 / 2564 | **299 / 296** | −88.4% |
+| 约 20 s 会话渲染 CPU 总时长 | 1114 / 1267.9 ms | **143.9 / 205.6 ms** | −84% ~ −87% |
+| 首帧时间（导航→首帧） | 691 / 749 ms | 771 / 518 ms | 噪声内（中位数 720 → 645 ms） |
+| DOMContentLoaded | 685 / 745 ms | 766 / 512 ms | 噪声内 |
+
+一句话：**空闲时不再空转满帧渲染（160 次/s → 0），交互时才渲染且每次状态变化恰好渲染 1 次**；拾取与几何内存同步下降；渲染输出（draw call、三角面、截图逐像素）与改前一致。
+
+功能验证：改前 / 改后跑同一份 18.5 s 全项自检脚本，**每一项结果逐字相同**（含 92 零件、72 螺钉、BOM 高亮 18 颗与定位跳转、爆炸/线框/半透/包络开关、装配图↔三维切换、IK 求解残差 1.1e-13 / 1.8e-13 mm、姿态控制、右键隐藏与撤销）。截图对比：`scratch/perf/shots/before_0*.png` 与 `after_0*.png` 中模型视图、装配图、螺钉高亮三张**字节数完全相同**（357630 / 338438 / 347999），运动视图仅动画时序差 167 字节。
+
+---
+
+## 二、改动清单
+
+共 6 处代码改动（成品 HTML 内 19 个 diff 块），全部集中在查看器主逻辑与 IK glue，**未触碰任何数据行与求解器脚本**。
+
+### 1. 按需渲染（核心）
+
+- 问题：`loop()` 无条件每次 rAF 都 `resize() + updCam() + rend.render()`；`needRender` 变量被 `requestRender()` 置位后**全文件没有任何读取点**（改动前 grep 仅 3 处：声明、置位、注释），等于恒以显示器刷新率空转满帧渲染 34 万三角面 ×92 draw call，并且 `preserveDrawingBuffer:true` 会让每帧多一次缓冲拷贝。
+- 改法：
+
+```js
+function loop() {
+  if (needRender && cv.style.display !== 'none') {
+    needRender = false;
+    resize();
+    updCam();
+    rend.render(scene, cam);
+  }
+  requestAnimationFrame(loop);
+}
+```
+
+- 关键约束：**保留 `preserveDrawingBuffer:true`**（不重绘时靠它保住最后一帧画面）；**保留 rAF 循环**（入场动画 `animTo`、实时追踪、拖拽都依赖后续帧渲染）；装配图页画布隐藏时**不清标志**，切回三维页由 tab 处理器 `resize()+requestRender()` 补渲染。
+- 安全性核对：改动前逐一核对全部渲染状态变更点均已调用 `requestRender()`（查看器主逻辑 36 处；glue 的 `refreshTarget()` / `setJoints()` / `highlightSpec()` / `setView()` 内部均调用），窗口尺寸变化由 `ResizeObserver → resize() → requestRender()` 覆盖。
+- 顺带收益：`resize()` 读 `stage.clientWidth/clientHeight` 会造成强制布局，旧版每帧都读，现在只在真正渲染前读一次。
+
+### 2. 悬浮拾取限流 + 零分配
+
+- 问题：射线要对 34 万三角面全量求交（实测 0.5~1.5 ms/次），旧版每个 `pointermove` 都算（rAF 合帧后仍≈刷新率次数）；且每次 `meshes.filter(...)` 都新建数组 + `new THREE.Vector2`。
+- 改法：`schedHover()` 加 **60 ms 时间配额 + 位置去重**（指针静止时一次都不算，尾随仍补最新位置）；`pick()` 复用模块级 `pickList` 数组与 `ndcPick` 向量，可见性仍逐次重算。
+- 注意：three r159 的 `Raycaster` **不检查 `object.visible`**（已在 `web/three_inline.js` 源码确认），因此可见性过滤必须保留。
+- 点击 / 右键拾取不经过 `schedHover`，仍是即时求交，交互判定不受影响。
+
+### 3. `applyJoint()` 去分配
+
+- 问题：每次调用新建 2 个 `Vector3` + 3 个 `Matrix4`，且用 `JO.find` 线性查找；一次关节写入 = 6 次调用 = 30 个临时对象，动画/实时追踪每帧一批。
+- 改法：轴心 `JP` / 轴向 `JD` 预计算一次；矩阵合成改用 3 个共享 `Matrix4` 实例。数学与原式逐位相同（`T(P)·R(D,θ)·T(−P)`）——场景图残差复算结果与改前完全一致（1.1e-13 / 1.8e-13 mm）即为证据。
+
+### 4. 索引缓冲降位（Uint16）
+
+- 问题：92 件零件索引一律 `Uint32Array`。
+- 改法：按顶点数选择 `p.v.length <= 65535 ? Uint16Array : Uint32Array`（实测单件最大顶点 47,483，全部走 Uint16），索引内存 4.08 MB → 2.00 MB。
+
+### 5. BOM 高亮只记一行
+
+- 问题：点选 / ESC 时 `for (const tr of tb.children) tr.style.background = ''` 把整张表（13 行零件 + 10 行螺钉）刷一遍。
+- 改法：新增 `bomHlRow` / `bomHlClear()`，只清理上一次高亮的那一行，设置高亮时同步记录。可见结果完全一致。
+
+### 6. Worker Blob URL 回收
+
+- 问题：`new Worker(URL.createObjectURL(new Blob([...])))` 不回收，常驻一份 ~86 KB Blob；Worker 构造失败路径同样泄漏。
+- 改法：先取 URL，`try { new Worker(url) } finally { URL.revokeObjectURL(url) }`（URL 只在构造时被读取）。
+
+---
+
+## 三、验证方法与证据
+
+### 3.1 静态校验（`scratch/perf/verify_edit.py`）
+
+- 4 个内联 `<script>` 的 SHA-256 对比：
+  - `[0] three.js`：**SAME**（9a4c1f2f…）
+  - `[1] 数据+查看器`：DIFF（改动区）
+  - `[2] IK 求解器`：**SAME**（49e969dc…）——指纹依赖的求解器源码一字未动
+  - `[3] IK glue`：DIFF（仅第 6 项那一处）
+- 与备份逐行 diff：**19 个改动块，全部落在上述 6 项改动内**；`DATA` / `SHEETS` / `TRAVEL` / `COLLIDE` 数据行零改动。
+- `node --check`：改后的查看器主脚本（14.1 MB）与 glue 脚本均语法通过；模板补丁后的脚本同样通过。
+
+### 3.2 运行期一致性
+
+| 检查项 | 改前 | 改后 |
+| --- | --- | --- |
+| 预置自检指纹（`chkSig()` 当前值） | `3e03f22b` | **`3e03f22b`（未变）** |
+| IK 残差（闭式 / 场景图） | 1.1e-13 / 1.8e-13 mm | **1.1e-13 / 1.8e-13 mm** |
+| 零件 / 螺钉 / draw call / 三角面 | 92 / 72 / 92 / 340,178 | 相同 |
+| 关节矩阵元（J2 滑块 25°→夹到 7.867°） | 7.1441 | 7.1441 |
+
+### 3.3 功能对照自检（`scratch/perf/func_check.js`，18.5 s 全项）
+
+改前 / 改后逐项结果**完全相同**：首屏 92 网格 / 91 可见；零件树 30 行、BOM 13 行、螺钉表 10 行；J2 滑块（含动态限位夹取到 7.867°）与画面重绘；爆炸 60% 最大位移 129.6 mm 且「装配视图」回位；线框 91 开 / 0 关；电机半透 0.34；螺钉组 72/72 隐藏与恢复；可达包络显示；复位相机；悬浮 tooltip 命中 #11 小臂骨架；BOM S01 行点击→18 颗高亮、行 `.scrHl` 标记、HUD「第 1/18 处」→ 再点「第 2/18 处」→ ESC 全清；装配图↔三维切换且画布内容完好；运动模拟「已到达」、6 行关节表、6 个互异构型；自检面板文本；姿态控制（取当前 / 垂直向下 / ball,head,knob 拖拽把手）；视图拾取模式；右键隐藏 1 件 + 撤销恢复；全选恢复 92 件。
+
+截图：`scratch/perf/shots/`（before/after 各 4 张）。
+
+### 3.3b 交互路径补充探针（`scratch/perf/interact_check.js`，改前 / 改后各跑 1 次）
+
+针对"按需渲染是否会漏帧"这一风险点，逐条验证交互后的即时重绘（画布 64×36 降采样指纹对比）：
+
+| 交互 | 改前 | 改后 |
+| --- | --- | --- |
+| 轨道拖拽（pointerdown+10×pointermove） | Δaz −0.64、Δpo −0.213、画面重绘 ✓ | 完全相同 |
+| 滚轮缩放 | Δrd −159.9、画面重绘 ✓ | 完全相同 |
+| 爆炸滑块连续拖拽（7 次 input） | 最大偏移 226.8 mm、状态栏「爆炸 70%」、画面重绘 ✓ | 完全相同 |
+| 线框开关点击 | 91 件线框、画面重绘 ✓ | 完全相同 |
+| 关节滑块连续拖拽（4 次 input） | 见下方说明 | 完全相同 |
+| 目标球拖拽 | 见下方说明 | 完全相同 |
+
+说明：表中"关节滑块 dAng=0"与"目标球 moved=0"两项在**改前改后结果逐字相同**，属合成事件测试的固有现象（合成 pointerdown 无活动指针，`setPointerCapture` 抛错中断了抓取判定；且当时手臂姿态经动态限位夹取后 J3 只允许 ±0.06°），**不是回归**——同一探针在改前文件上得到同一结果即为证据。真实鼠标操作不受此影响（`screenshot` 与 func_check 中的姿态控制、拖拽把手、视图拾取等均已通过）。
+
+### 3.3c URL 参数脚本化视图（`?view=motion&tgt=150,128,320&j1=20&expl=40&env=1&xray=0&hide=小臂`）
+
+改前 / 改后返回的 12 项状态**逐字相同**：view=motion；tgt=[150,128,320]；J1 经动态限位夹取到 19.09°；J2=0；运动模拟下自动回到装配状态（expl=0）；可达包络已显示；电机半透已关（opacity 1）；「小臂」相关 8 个网格全部隐藏；徽标「已到达」；画布/图纸显示状态正确。
+
+### 3.4 性能插桩（`scratch/perf/harness.js` + `make_measure.py`）
+
+插桩副本（`measure_before.html` / `measure_after.html`）只多一个尾部 `<script>`，不改变原有 4 个脚本索引，因此指纹逻辑不受影响。包装 `rend.render` 统计次数与 CPU 时长、包装 `hover` 统计拾取次数与耗时，探针覆盖空闲 / 滑块 / 动画 / 求解 / 悬浮扫过；结果同时输出到页面浮层、`document.title` 与 console，便于截图与读取。
+
+环境：Edge（Chromium）+ `--headed`，`visible`、`rafHz≈160` 均已记录（若非前台标签页 rAF 会被节流，数据无效，故测量必须在可见窗口进行）。
+
+---
+
+## 四、经实测否决 / 未做的优化
+
+| 候选 | 实测 | 结论 |
+| --- | --- | --- |
+| `scene.updateMatrixWorld(true)` 改 6 级关节链更新 | 全量强制刷新仅 **0.004 ms/次**（≈110 对象） | 绝对值太小，不值得引入风险，保留原实现 |
+| `updXform()` / `updStat()` 优化（92 件零件的 reduce/filter/拷贝） | 微秒量级 | 不做 |
+| 材质合并 / 几何合并 | 只有 92 个 draw call，合并会破坏零件树勾选显隐、点选与单独高亮 | 不做 |
+| 分片 / 延迟建场景 | 初始化约 106 ms（JSON.parse 69 ms + 建几何 37 ms），分片不减少总时间 | 不做 |
+| 降低 `antialias` / `setPixelRatio` 上限 | 属画质取舍 | 保留原样 |
+| 实时追踪时对结果面板 DOM 节流 | `renderResult()` 含"场景图残差复算"与"备选构型"两块**验证语义**内容 | 保留原样，避免削弱验证可观测性 |
+| 按需渲染是否该去掉 `preserveDrawingBuffer` | 不重绘时画布会被清空 | 必须保留 `true` |
+
+---
+
+## 五、重要发现与后续建议
+
+### 5.1 预置自检指纹在**优化前就已经不匹配**（非本次改动引入）
+
+原件打开「结构与精度自检」会显示：`预置结果已失效：预置指纹 47141160 ≠ 当前 3e03f22b（模型或求解器已变更）`。
+说明文件里的 `PRECOMPUTED_CHK`（生成时间戳 `2026-09-29 14:37`）是**更早状态**下算出的，而文件在 21:51 又被改动过。本次优化前后该值都是 `3e03f22b`，未使情况变化。
+
+建议：点面板里的「重新计算」（本机分片实测，约 20–40 s），或按文件内注释所述用离线脚本重算，把新的 FK/IK/姿态/工作空间结果与指纹写回 `PRECOMPUTED_CHK`。
+
+### 5.2 生成器源文件与成品已漂移（**在完成反向同步前不要重跑构建**）
+
+`src/build_viewer.py` 由 `src/viewer_tpl.html` + `web/ik-glue.js` + `web/arm-ik-solver.js` + `web/mesh_arm.json` 拼装成品，但成品比源文件新：**Worker 化求解、`PRECOMPUTED_CHK` 预置自检、`refreshJointLabelsLazy` 节流、±360° 滑块**等只存在于成品里（`web/ik-glue.js` 仍是同步求解的旧版，776 行 vs 成品 961 行）。
+
+本次处理：按约定**直接优化成品**，并把性能补丁同步回 `src/viewer_tpl.html`（补丁前副本：`backups/viewer_tpl.html.v1_2026-09-29_性能补丁前.bak`）。`web/ik-glue.js` 中不存在本次改动的对应代码（无 Worker、无拾取/渲染循环/几何构建），故无需同步。
+
+**在把成品里的新代码反向同步回模板/glue 之前，重跑 `python src/arm_model.py` 或 `build_viewer.py` 会把成品回退到旧功能（并丢掉本次性能优化）。**
+
+### 5.3 内存与泄漏审计结论
+
+- 几何：`p.v / p.t / p.s` 在转成 typed array 后立即 `delete`，嵌套 JSON 数组可被回收（保留的只有 92 份 position/index 缓冲）；索引缓冲本次减半。
+- 运行时 DOM：IK 结果表与备选构型每次求解重建，旧节点随闭包一起被 GC；`hidePart` 的「撤销」按钮用属性赋值而非 `addEventListener`，无监听器累积。
+- Worker：单例 + Blob URL 已回收；`IKWjob` 每次覆盖，无排队泄漏。
+- `performance.memory`（`usedJSHeapSize`）在本次环境波动较大（改前 145–291 MB，改后 264–421 MB，GC 时机主导），不作为结论性指标；确定性内存指标用索引缓冲字节数。
+
+---
+
+## 六、复现方法
+
+```powershell
+# 1) 本机静态服务器（把 /v.html /mb.html /ma.html 等别名映射到对应文件）
+python scratch/perf/serve.py 8123
+
+# 2) 生成插桩副本（源 HTML → 尾部追加 harness.js）
+python scratch/perf/make_measure.py "机器人手臂3D查看器.html" "scratch/perf/measure_after.html" after
+
+# 3) 浏览器打开 http://127.0.0.1:8123/ma.html ，约 25 s 后读取 #perfOut（或 document.title）
+#    注意：必须用可见窗口（headed），后台标签页的 rAF 会被节流导致数据无效
+
+# 4) 静态校验（脚本哈希 + diff 范围）
+python scratch/perf/verify_edit.py
+
+# 5) 功能对照自检：把 scratch/perf/func_check.js 用 base64 喂给浏览器 eval，
+#    约 19 s 后读取 window.__FC
+```
+
+测量脚本均在 `scratch/`（已被 `.gitignore` 忽略），成品文件保持干净、无任何插桩代码。