docs: 方案 v2.3.1 补齐其余 20 处不一致修复，新增 §0A.5 修复状态表；核查报告标注为修复前记录；route_bench 实测 39/40

docs/Transformer轨迹拟合训练方案.html

@@ -256,9 +256,9 @@
 </header>
 <nav id="TOC" role="doc-toc">
 <ul>
-<li><a href="#transformer-避障运动策略无老师闭环部署方案审查稿-v23"
-id="toc-transformer-避障运动策略无老师闭环部署方案审查稿-v23">Transformer
-避障运动策略：无老师闭环部署方案（审查稿 v2.3）</a>
+<li><a href="#transformer-避障运动策略无老师闭环部署方案审查稿-v231"
+id="toc-transformer-避障运动策略无老师闭环部署方案审查稿-v231">Transformer
+避障运动策略：无老师闭环部署方案（审查稿 v2.3.1）</a>
 <ul>
 <li><a href="#0-定位与边界" id="toc-0-定位与边界">0. 定位与边界</a></li>
 <li><a href="#0a-v23-逐项可行性核查结论必读"
@@ -272,6 +272,8 @@ id="toc-0a1-四处硬伤已在正文修正">0A.1 四处硬伤（已在正文修
 <li><a href="#0a3-沙箱对照实验2d-绕柱双模态cpu"
 id="toc-0a3-沙箱对照实验2d-绕柱双模态cpu">0A.3 沙箱对照实验（2D
 绕柱双模态，CPU）</a></li>
+<li><a href="#0a5-修复状态v231" id="toc-0a5-修复状态v231">0A.5
+修复状态（v2.3.1）</a></li>
 <li><a href="#0a4-仍需用户确认--实测才能消除的风险"
 id="toc-0a4-仍需用户确认--实测才能消除的风险">0A.4 仍需用户确认 /
 实测才能消除的风险</a></li>
@@ -386,8 +388,8 @@ id="toc-92-验收标准部署形态--策略--安全层">9.2 验收标准（部
 </ul>
 </nav>
 <h1
-id="transformer-避障运动策略无老师闭环部署方案审查稿-v23">Transformer
-避障运动策略：无老师闭环部署方案（审查稿 v2.3）</h1>
+id="transformer-避障运动策略无老师闭环部署方案审查稿-v231">Transformer
+避障运动策略：无老师闭环部署方案（审查稿 v2.3.1）</h1>
 <blockquote>
 <ul>
 <li>v1（2026-10-17 20:06，<code>40af3b4</code>）：模型一次生成整条 32
@@ -456,12 +458,14 @@ ms）读当前关节角和目标，重新推理一段短动作块，只执行最
 </tr>
 <tr class="even">
 <td>收益目标</td>
-<td>冷启动（新目标到第一个动作）&lt; 10 ms；每周期推理 + 安全检查 &lt;
-10 ms；拖拽重规划 P99（现状约 321 ms）不再存在</td>
+<td>冷启动（新目标到第一个动作）&lt; 10 ms；每次推理 + 安全检查 &lt; 20
+ms（每 60 ms 一次，留 3 倍余量；须 M4 后在浏览器实测，v2.3
+更正）；拖拽重规划 P99（现状约 321 ms）不再存在</td>
 </tr>
 <tr class="odd">
 <td>底线</td>
-<td>实时拖拽<strong>碰撞帧 = 0</strong>（安全层保证）；到达率、行程在 §9
+<td>实时拖拽<strong>碰撞帧 = 0</strong>（由安全层的距离下界认证保证，见
+§8.3；离散采样检查不能单独作此保证）；到达率、行程在 §9
 的指标上不低于现有规划器</td>
 </tr>
 </tbody>
@@ -868,6 +872,55 @@ A/B，不能凭论文或玩具定结论。</li>
 <li>早期 300 步训练的 MSE 在同一难例上 100% 穿柱、加安全层后 0%
 到达（卡死），说明"欠拟合时平均模态"的风险真实存在。</li>
 </ul>
+<h3 id="0a5-修复状态v231">0A.5 修复状态（v2.3.1）</h3>
+<p>《方案逐项核查报告》是<strong>修复前</strong>的审查记录：它列的是问题和证据，不是修复结果。修复结果都落在本文正文里，状态如下：</p>
+<table>
+<thead>
+<tr class="header">
+<th>类别</th>
+<th>条目</th>
+<th>状态</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr class="odd">
+<td>硬伤</td>
+<td>H1 安全层距离认证、H2 时间律、H3 删交叉淡入、H4 推理节奏统一</td>
+<td>✅ 正文已改（§4.5、§8.1、§8.3）</td>
+</tr>
+<tr class="even">
+<td>方案替换</td>
+<td>生成时引导→事后投影、RTC→训练时前缀、噪声粘滞→一致性打分、B
+样条→可选、否决 CP/OneDP/朴素 1 步 FM、后缀≠DAgger</td>
+<td>✅ 正文已改（§2.4、§4.5、§6.1A、§8.2）</td>
+</tr>
+<tr class="odd">
+<td>内部不一致</td>
+<td>I1 epoch、I2 样本数、I3 APG 展开长度、I4 时间集成、I5 候选数、I6
+k_prev、I7 输入表、I8 流头损失、I9 延迟预算、I10 安全层耗时、I11
+检查口径、I12 加速度上限（已列为待定参数）、I13 D 类分母、I14
+门禁/验收分离、I15 用时口径、I16 碰撞保证表述、I17 重训耗时、I18
+预热表述、I19 执行步数、I21 非马尔可夫、I22 子目标触发、I23
+精修过安全层、I24 模型体积</td>
+<td>✅ 正文已改</td>
+</tr>
+<tr class="even">
+<td>内部不一致</td>
+<td>I20 route 基准口径不符</td>
+<td>已重跑：仓库 40 例基准为到达 40/40、有效 39/40，§9.2
+现状列已按实测改写；<strong>说明老师本身在 1 例上路径不合格，M1
+数据过滤（§4.4）必须把这类样本丢掉</strong></td>
+</tr>
+<tr class="odd">
+<td><strong>只能靠实测消除</strong></td>
+<td>浏览器推理延迟；一步头 vs WTA
+谁更好；老师一致性；距离认证后的拒绝率是否影响 30/30；APG
+是否压缩多模态；真机加速度上限</td>
+<td>⏳ 已设门禁与回退（§0A.2），在 M1/M4/M5/M7
+里按顺序测，<strong>论文和推理消除不了</strong></td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
 <h3 id="0a4-仍需用户确认--实测才能消除的风险">0A.4 仍需用户确认 /
 实测才能消除的风险</h3>
 <ol type="1">
@@ -1032,8 +1085,8 @@ APG）。</li>
 <td>1</td>
 <td>一次生成整条 32 点路径，开环执行</td>
 <td>闭环 + 短动作块滚动执行</td>
-<td><strong>改为动作块策略</strong>：每周期输出未来 16 步（320
-ms），只执行前 2–4 步</td>
+<td><strong>改为动作块策略</strong>：每周期输出未来 16 步（320 ms），每
+60 ms 推理一次，提交并执行前 3 步（v2.3 统一）</td>
 <td>用户要求每周期重算；可纠错、可应对拖拽目标变化</td>
 </tr>
 <tr class="even">
@@ -1417,9 +1470,25 @@ type="checkbox" />测试集与训练集、基准案例无重叠</label></li>
 <tr class="odd">
 <td>上一周期选的模式 k_prev</td>
 <td style="text-align: right;">K+1</td>
-<td>one-hot（含"无"），用于模式粘滞</td>
+<td>one-hot（含"无"），<strong>仅 WTA 基线头使用</strong></td>
 </tr>
 <tr class="even">
+<td>当前关节速度 q_t − q_{t−1}</td>
+<td style="text-align: right;">6</td>
+<td>按每轴速度上限归一化（v2.3 新增，使时间律可观测）</td>
+</tr>
+<tr class="odd">
+<td>已提交未执行前缀</td>
+<td style="text-align: right;">3×6</td>
+<td>前缀 Δq + 有效长度掩码（v2.3 新增，训练时随机遮盖 0–3 步）</td>
+</tr>
+<tr class="even">
+<td>当前子目标</td>
+<td style="text-align: right;">6</td>
+<td>子目标头输出的关节途经点（sin/cos
+前的弧度，归一化）；无子目标时填当前 q（v2.3 新增）</td>
+</tr>
+<tr class="odd">
 <td>关键胶囊对最小距离</td>
 <td style="text-align: right;">8</td>
 <td>当前位形下臂各段到立柱的胶囊距离（cheap，现成函数），给模型"离柱子多近"的直接信号</td>
@@ -1454,7 +1523,7 @@ K×16 个可学习动作 token ──▶ 4 层 Transformer decoder（非自回
          ├─ 动作头：每 token 输出 6 维 Δq
          ├─ 模式分类头：K=4
          ├─ 价值头（剩余时间/代价）：1      ← v2.1，§8.5
-         └─ 子目标头：2 个关节空间途经点 + 是否需要（仅冷启动用）← v2.1，§8.5</code></pre>
+         └─ 子目标头：2 个关节空间途经点 + 是否需要（触发：新目标或目标跳变 &gt; 50 mm；到达子目标 &lt; 5° 后切下一个；v2.3 定义）← v2.1，§8.5</code></pre>
 <table>
 <thead>
 <tr class="header">
@@ -1546,7 +1615,12 @@ A/B；若一步流匹配不优于 WTA，回退 WTA（风险可控）。</p>
   + CE(模式分类)                          权重 0.5
   + FK 损失：预测与标签位形下各连杆胶囊端点的位置差   权重 0.5   ← 借鉴 ELMP
   + 平滑：二阶差分                         权重 0.05
-  + L1(剩余时间)                           权重 0.1</code></pre>
+  + L1(剩余时间)                           权重 0.1   （与价值头共用一个输出，不重复）</code></pre>
+<p>一步流匹配头（v2.3 补）：</p>
+<pre><code>L = MeanFlow 损失（或 Shortcut 自一致 + FM 锚定损失）     权重 1.0
+  + FK 损失：一步生成输出（固定噪声）的胶囊端点位置差     权重 0.5
+  + 平滑：二阶差分（作用于一步输出）                      权重 0.05
+  + 子目标头 L1 + 价值头 L1                               权重 0.1 / 0.1</code></pre>
 <h3 id="63-训练配置">6.3 训练配置</h3>
 <table>
 <thead>
@@ -1562,7 +1636,8 @@ A/B；若一步流匹配不优于 WTA，回退 WTA（风险可控）。</p>
 </tr>
 <tr class="even">
 <td>学习率</td>
-<td>1e-3，预热 1000 步，余弦退火（同 DRP 量级）</td>
+<td>1e-3，预热 1000 步，余弦退火（DRP 预热 100 步；我们 batch 更大，取
+1000，v2.3 更正表述）</td>
 </tr>
 <tr class="odd">
 <td>batch</td>
@@ -1593,8 +1668,9 @@ epoch），验证集闭环成功率不再上升即停</td>
 <code>collideFree</code> 对拍 10 万个位形，判定 0 误差。</li>
 <li>验证用<strong>闭环仿真</strong>而不是单步误差：从 1000 个验证任务的
 q0 出发，每 20 ms 推理一次、提交前 3 步，直到到达或超时（超时 =
-老师同任务路径动画时长 × 2，最少 3
-s），统计到达率、碰撞步数（安全层关闭时）、行程比。</li>
+老师同任务路径动画时长 × 2，最少 3 s），统计到达率、<strong>用时 ≤ 老师
+× 1.3 的达标率</strong>（与 §9.2
+口径一致，v2.3）、碰撞步数（安全层关闭时）、行程比。</li>
 </ul>
 <hr />
 <h2 id="7-第四步后训练无老师为主">7. 第四步：后训练（无老师为主）</h2>
@@ -1603,7 +1679,7 @@ ELMP）</h3>
 <p>不再请老师标注，直接让模型在可微仿真里闭环展开，用代价反传：</p>
 <pre><code>for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，82 ms 级别的便宜采样，不需要老师）:
     q = q0
-    for t in 0..H-1  (H = 60 个周期 ≈ 1.2 s，长任务分段展开):
+    for t in 0..H-1  (H = 60 次推理 × 3 步 = 180 步 ≈ 3.6 s，与部署节奏一致；长任务分段截断反传，v2.3 更正):
         chunk, logits = π(obs(q, 目标))
         Δq = chunk[选中模式][0:3]          # 执行前 3 步，与部署一致
         q = clamp(q + Δq)                  # 限位
@@ -1643,7 +1719,8 @@ E3 绕远（&gt; 1.2× 参考）/ E4 末端精度差 / E5 模式来回切换 ≥
 <li>只有
 E2（卡在局部极小——可微代价本身解决不了的"需要绕远路"问题）才可选地请老师离线给一条路径做行为克隆补充。这是唯一残留的老师用途，量很小，可以在沙箱慢慢跑。</li>
 </ul></li>
-<li><strong>门禁</strong>：留出集闭环到达率上升、三个基准不退化、上一轮修好的错题
+<li><strong>门禁</strong>（v2.3：门禁集与 §9
+验收集分开造，验收集只在最后用一次）：门禁集闭环到达率上升、三个基准不退化、上一轮修好的错题
 95% 仍对；否则回滚。</li>
 <li><strong>停止</strong>：连续 2 轮提升 &lt; 0.5 个百分点，或满 6
 轮，或达到 §9 全部标准。</li>
@@ -1665,7 +1742,7 @@ Hz）</h3>
         下一周期的新结果会覆盖它们；若下一周期推理超时或全部不安全，就沿缓冲 + 刹停段安全停下）
   5. 全部不通过 → 进入刹停：按已验证的刹停轨迹减速停下，保持；下一周期继续推理
   6. 到达判据：TCP 误差 &lt; 1 mm（pose 另需 &lt; 0.5°）且速度≈0 → 结束；
-     接近目标（&lt; 5 mm）时可选做 1–3 次局部牛顿精修（solveTo 单步，不是全量 IK）</code></pre>
+     接近目标（&lt; 5 mm）时可选做 1–3 次局部牛顿精修（solveTo 单步，不是全量 IK）；精修段同样必须通过安全层认证（v2.3）</code></pre>
 <p>v2.3：<strong>删除插补器交叉淡入/时间集成</strong>（见
 H3）。执行的必须就是安全层认证过的那一块；块间连续性由前缀条件和一致性打分保证。"每
 20 ms 重推理只执行 1 步"仅作 A/B 对照。</p>
@@ -1688,9 +1765,11 @@ mm/°）即判整段安全，否则二分到通过或判不安全；自碰撞对
 <li><strong>可刹停不变式</strong>：执行前还要检查"从第 3
 步末状态按最大减速度（v2.3
 新增每轴加速度上限，待真机参数）停下"的刹停段也无干涉。于是任何时候系统都处在"有一条已验证的停车路线"的状态，下一周期就算模型完全失效，也只会停下、不会撞。</li>
-<li>耗时：3 步 × 4 候选，最坏约 4 × 10 个采样位形 × 约 1.8 ms ≈ 70
-ms（太慢）→ 实际做法：
+<li>耗时（v2.3 重估）：每步主导轴 4–13°，3 步 + 刹停段按离散采样需 13–39
+个位形；8 候选最坏 8 × 39 × 1.25 ms ≈ 390 ms（不可接受）→ 实际做法：
 <ul>
+<li>距离认证：每段一次距离查询覆盖整段，不通过才二分，通常 2–6
+次查询；</li>
 <li>先用现有包围球预筛（大多数位形直接判安全，见 2026-10-15 记录
 collideFree 2.9→1.8 ms）；</li>
 <li>按排序<strong>逐个</strong>检查，第一个通过就停（多数周期只检查 1
@@ -1711,7 +1790,7 @@ Worker 与推理流水线并行）。</li>
 </thead>
 <tbody>
 <tr class="odd">
-<td><code>traj_v2.onnx</code>（fp16，约 7 MB）+
+<td><code>traj_v2.onnx</code>（fp16，约 8.3 MB：4.13M 参数 × 2 B）+
 <code>norm.json</code></td>
 <td>PRM 路网（<code>collide.json.roadmap</code>）、IK 候选大表</td>
 </tr>
@@ -1770,8 +1849,8 @@ A*）。去掉老师后，全局"想清楚往哪绕"这件事必须由模型自
 <li><strong>价值头（剩余代价估计）</strong>：模型额外预测"从这个状态到目标还要多少时间"。APG
 展开时有真实值可监督，不需要老师。部署时用它给 K
 个模式打分，并作为"有没有进展"的判据。</li>
-<li><strong>短前瞻选模式</strong>：每周期对 K=4
-个模式各自再往前推一块（共 2 次批量前向 ≈ 2 × 2–5 ms），用 胶囊碰撞 +
+<li><strong>短前瞻选模式</strong>：每次推理对候选（WTA 4 条 / 一步头 8
+条）各自再往前推一块（共 2 次批量前向，延迟待实测），用 胶囊碰撞 +
 价值头 给 32
 步后的终态打分，选最好的。比只看第一块的概率更能避开"走两步就撞墙"的分支。</li>
 <li><strong>卡死检测 + 强制换向</strong>：0.3 s 内价值头没有下降、或连续
@@ -1779,8 +1858,8 @@ A*）。去掉老师后，全局"想清楚往哪绕"这件事必须由模型自
 判定卡死，强制切到另一个绕行方向（另一个子目标/模式）并锁定 1
 s（防止又切回来）。规则很简单、确定性、可测试。</li>
 <li><strong>训练侧针对性加强</strong>：贴柱类任务在 APG 采样里占
-40%；APG 展开长度覆盖整段绕行（约 3 s = 150
-个周期，分段截断反传）；对贴柱任务做拒绝采样自蒸馏（§7.3），模型自己成功的路线成为新标签。</li>
+40%；APG 展开长度覆盖整段绕行（约 3 s = 150 步 = 50
+次推理，分段截断反传）；对贴柱任务做拒绝采样自蒸馏（§7.3），模型自己成功的路线成为新标签。</li>
 </ol>
 <p>验收相应改为（§9.2）：near pos / near rt 都必须
 <strong>30/30</strong>，且到达用时 ≤ 老师路径动画时长 × 1.3。</p>
@@ -1893,9 +1972,10 @@ ms</strong>（Normal）</td>
 <p><strong>对本方案的评估：</strong></p>
 <ol type="1">
 <li><strong>策略层 50 Hz（20 ms）合适</strong>：与 π0、ACT 同档，高于
-ELMP 的 30 Hz 和 MπNets 的 9 Hz；我们模型小（3–4 M）、无点云，单次前向 +
-安全检查预计 &lt; 10 ms，留有一倍余量。浏览器里
-<code>requestAnimationFrame</code> 是 60 Hz，50 Hz 也能稳定跑。</li>
+ELMP 的 30 Hz 和 MπNets 的 9 Hz；我们模型小（3–4
+M）、无点云，v2.3：推理每 60 ms 一次（执行仍 50 Hz），推理 + 安全 &lt;
+20 ms 为目标，须实测。浏览器 rAF 为 60 Hz、与 20 ms
+不整除且后台标签页会节流，执行时钟放 Web Worker、按实际 dt 插值。</li>
 <li><strong>"提交 3 步（60
 ms）"合适，且应按刹停距离定</strong>：它的作用是给推理抖动和通信滞后留缓冲。ABB
 EGM 自身就有 10–20 ms 滞后；60 ms 足以覆盖一次推理超时 +
@@ -1967,7 +2047,10 @@ rt）</td>
 rt <strong>30/30</strong>，<strong>另造 ≥1000 例 near_column
 一次性验收集 0 失败</strong>；held-out（分母只算可达任务）≥ 98%，D
 类另考停靠距离 ≤ 老师 + 5 mm</td>
-<td>60/60、30/30、30/30</td>
+<td>60 例随机基准（沙箱 bench.cjs）有效 60/60；<strong>仓库
+<code>tests/route_bench.cjs</code>（40 例）在 <code>3c7c814</code>
+上重跑：到达 40/40、细验有效 39/40</strong>（1
+例到达但路径细验不过，2026-10-17 21:28 实测）；near 30/30、30/30</td>
 </tr>
 <tr class="odd">
 <td>到达用时</td>
@@ -1985,8 +2068,8 @@ rt <strong>30/30</strong>，<strong>另造 ≥1000 例 near_column
 <td>首次全量 IK 最差约 2 s</td>
 </tr>
 <tr class="even">
-<td>每周期耗时（推理+安全层）P99</td>
-<td>&lt; 15 ms</td>
+<td>每次推理（每 60 ms）耗时（推理+安全层）P99</td>
+<td>&lt; 20 ms</td>
 <td>拖拽重规划 P99 约 321 ms</td>
 </tr>
 <tr class="odd">
@@ -2016,8 +2099,8 @@ rt <strong>30/30</strong>，<strong>另造 ≥1000 例 near_column
 类数据加权、模式头学左右绕、E2
 错题少量老师补数据（§7.2）。这是无老师方案最大的风险。</li>
 <li><strong>碰撞模型/立柱变动 =
-重训</strong>：指纹不一致即拒绝运行。重训流程：§4（约 5 h）→ §6（约 4
-h）→ §7（约 2–4 h）。</li>
+重训</strong>：指纹不一致即拒绝运行。重训流程：§4（约 5 h）→ §6（约
+1.5–5.6 h，以 2000 步吞吐实测为准）→ §7（约 2–4 h）。</li>
 <li><strong>安全层耗时</strong>：最坏周期可能超 5 ms，见 §8.3
 的流水线方案。</li>
 <li><strong>老师缺陷</strong>：<code>ci27</code>

docs/Transformer轨迹拟合训练方案.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Transformer 避障运动策略：无老师闭环部署方案（审查稿 v2.3）
+# Transformer 避障运动策略：无老师闭环部署方案（审查稿 v2.3.1）
 
 > - v1（2026-10-17 20:06，`40af3b4`）：模型一次生成整条 32 点路径，失败回落到原规划器（"有老师部署"）。
 > - v1.1（20:25，`c51f8f9`）：加入后训练挖错循环。
@@ -21,8 +21,8 @@
 | 碰撞安全层 | **保留**。它不是老师：不做搜索，只对模型给出的下一小段做胶囊碰撞检查（已有 `collideFree` + 包围球预筛），不安全就换候选或刹停 |
 | 老师的角色 | 只在**离线训练**时出现：生成预训练数据。后训练阶段用可微碰撞代价（§7），基本不再需要老师 |
 | 不做的事 | 不学动力学（速度/加速度上限由插补器保证）；不用相机/点云（环境固定：台架 + P01 立柱，几何已知） |
-| 收益目标 | 冷启动（新目标到第一个动作）< 10 ms；每周期推理 + 安全检查 < 10 ms；拖拽重规划 P99（现状约 321 ms）不再存在 |
-| 底线 | 实时拖拽**碰撞帧 = 0**（安全层保证）；到达率、行程在 §9 的指标上不低于现有规划器 |
+| 收益目标 | 冷启动（新目标到第一个动作）< 10 ms；每次推理 + 安全检查 < 20 ms（每 60 ms 一次，留 3 倍余量；须 M4 后在浏览器实测，v2.3 更正）；拖拽重规划 P99（现状约 321 ms）不再存在 |
+| 底线 | 实时拖拽**碰撞帧 = 0**（由安全层的距离下界认证保证，见 §8.3；离散采样检查不能单独作此保证）；到达率、行程在 §9 的指标上不低于现有规划器 |
 
 为什么安全层必须保留：调研里最好的神经运动策略在静态场景里仍有约 10% 的轨迹发生碰撞（§1 DRP 附录表 6、ELMP 表 I）。
 我们的环境几何完全已知、检查只要几毫秒，保留它代价极小，却把"偶尔撞一下"变成"偶尔停一下"。
@@ -94,6 +94,18 @@
 - **没能区分**：闭环里状态一偏离中轴，MSE/WTA 也能自然打破对称，所以这个玩具任务太容易，**分不出一步头和 WTA 谁更好**。真实 6 轴、位姿目标下的多峰更复杂，必须在 M5 用真实数据 A/B，不能凭论文或玩具定结论。
 - 早期 300 步训练的 MSE 在同一难例上 100% 穿柱、加安全层后 0% 到达（卡死），说明"欠拟合时平均模态"的风险真实存在。
 
+### 0A.5 修复状态（v2.3.1）
+
+《方案逐项核查报告》是**修复前**的审查记录：它列的是问题和证据，不是修复结果。修复结果都落在本文正文里，状态如下：
+
+| 类别 | 条目 | 状态 |
+|---|---|---|
+| 硬伤 | H1 安全层距离认证、H2 时间律、H3 删交叉淡入、H4 推理节奏统一 | ✅ 正文已改（§4.5、§8.1、§8.3） |
+| 方案替换 | 生成时引导→事后投影、RTC→训练时前缀、噪声粘滞→一致性打分、B 样条→可选、否决 CP/OneDP/朴素 1 步 FM、后缀≠DAgger | ✅ 正文已改（§2.4、§4.5、§6.1A、§8.2） |
+| 内部不一致 | I1 epoch、I2 样本数、I3 APG 展开长度、I4 时间集成、I5 候选数、I6 k_prev、I7 输入表、I8 流头损失、I9 延迟预算、I10 安全层耗时、I11 检查口径、I12 加速度上限（已列为待定参数）、I13 D 类分母、I14 门禁/验收分离、I15 用时口径、I16 碰撞保证表述、I17 重训耗时、I18 预热表述、I19 执行步数、I21 非马尔可夫、I22 子目标触发、I23 精修过安全层、I24 模型体积 | ✅ 正文已改 |
+| 内部不一致 | I20 route 基准口径不符 | 已重跑：仓库 40 例基准为到达 40/40、有效 39/40，§9.2 现状列已按实测改写；**说明老师本身在 1 例上路径不合格，M1 数据过滤（§4.4）必须把这类样本丢掉** |
+| **只能靠实测消除** | 浏览器推理延迟；一步头 vs WTA 谁更好；老师一致性；距离认证后的拒绝率是否影响 30/30；APG 是否压缩多模态；真机加速度上限 | ⏳ 已设门禁与回退（§0A.2），在 M1/M4/M5/M7 里按顺序测，**论文和推理消除不了** |
+
 ### 0A.4 仍需用户确认 / 实测才能消除的风险
 
 1. 浏览器端推理延迟（最大不确定项，M4 后第一时间测）。
@@ -146,7 +158,7 @@
 
 | # | v1 做法 | 主流做法 | v2 调整 | 理由 |
 |---|---|---|---|---|
-| 1 | 一次生成整条 32 点路径，开环执行 | 闭环 + 短动作块滚动执行 | **改为动作块策略**：每周期输出未来 16 步（320 ms），只执行前 2–4 步 | 用户要求每周期重算；可纠错、可应对拖拽目标变化 |
+| 1 | 一次生成整条 32 点路径，开环执行 | 闭环 + 短动作块滚动执行 | **改为动作块策略**：每周期输出未来 16 步（320 ms），每 60 ms 推理一次，提交并执行前 3 步（v2.3 统一） | 用户要求每周期重算；可纠错、可应对拖拽目标变化 |
 | 2 | 失败回落原规划器 | 无回落；靠后训练提升 + 局部反应/检查 | **删除回落**，改为安全层：换候选 → 刹停保持 → 下周期重算 | 用户决定无老师部署 |
 | 3 | 512 桶离散化 + 自回归 186 token | DRP 用 MSE 回归动作块；Neural MP 用 GMM | **K 个模式的动作块头（K=4）+ 模式分类**，非自回归一次前向 | 闭环下多峰主要出现在"刚出发选左绕还是右绕"，K 模式足够；一次前向比 186 步自回归快一个数量级 |
 | 4 | 以目标位姿为条件 | DRP 用目标关节角（IK 另算）；ELMP 用目标位姿 | **用目标位姿**（位置 + 6D 旋转 + 模式标志），末段可选局部牛顿精修 | 无老师就没有全量 IK；位姿条件让模型连 IK 一起学。局部牛顿精修只是梯度下降几步，不属于搜索 |
@@ -284,7 +296,10 @@ pip install numpy pyarrow tqdm tensorboard onnx onnxruntime
 | 目标姿态 R | 6 | 6D 表示；pos 模式填 0 |
 | 目标 − 当前 TCP | 3 | 位置差，/600 mm |
 | 模式 | 2 | one-hot [pos, pose] |
-| 上一周期选的模式 k_prev | K+1 | one-hot（含"无"），用于模式粘滞 |
+| 上一周期选的模式 k_prev | K+1 | one-hot（含"无"），**仅 WTA 基线头使用** |
+| 当前关节速度 q_t − q_{t−1} | 6 | 按每轴速度上限归一化（v2.3 新增，使时间律可观测） |
+| 已提交未执行前缀 | 3×6 | 前缀 Δq + 有效长度掩码（v2.3 新增，训练时随机遮盖 0–3 步） |
+| 当前子目标 | 6 | 子目标头输出的关节途经点（sin/cos 前的弧度，归一化）；无子目标时填当前 q（v2.3 新增） |
 | 关键胶囊对最小距离 | 8 | 当前位形下臂各段到立柱的胶囊距离（cheap，现成函数），给模型"离柱子多近"的直接信号 |
 
 ### 5.2 输出（动作块）
@@ -314,7 +329,7 @@ K×16 个可学习动作 token ──▶ 4 层 Transformer decoder（非自回
          ├─ 动作头：每 token 输出 6 维 Δq
          ├─ 模式分类头：K=4
          ├─ 价值头（剩余时间/代价）：1      ← v2.1，§8.5
-         └─ 子目标头：2 个关节空间途经点 + 是否需要（仅冷启动用）← v2.1，§8.5
+         └─ 子目标头：2 个关节空间途经点 + 是否需要（触发：新目标或目标跳变 > 50 mm；到达子目标 < 5° 后切下一个；v2.3 定义）← v2.1，§8.5
 ```
 
 | 超参 | 值 |
@@ -348,7 +363,16 @@ L = WTA-L1(动作块, 最近模式)               权重 1.0
   + CE(模式分类)                          权重 0.5
   + FK 损失：预测与标签位形下各连杆胶囊端点的位置差   权重 0.5   ← 借鉴 ELMP
   + 平滑：二阶差分                         权重 0.05
-  + L1(剩余时间)                           权重 0.1
+  + L1(剩余时间)                           权重 0.1   （与价值头共用一个输出，不重复）
+```
+
+一步流匹配头（v2.3 补）：
+
+```
+L = MeanFlow 损失（或 Shortcut 自一致 + FM 锚定损失）     权重 1.0
+  + FK 损失：一步生成输出（固定噪声）的胶囊端点位置差     权重 0.5
+  + 平滑：二阶差分（作用于一步输出）                      权重 0.05
+  + 子目标头 L1 + 价值头 L1                               权重 0.1 / 0.1
 ```
 
 ### 6.3 训练配置
@@ -356,7 +380,7 @@ L = WTA-L1(动作块, 最近模式)               权重 1.0
 | 项 | 值 |
 |---|---|
 | 优化器 | AdamW，β=(0.9, 0.95)，wd 0.01 |
-| 学习率 | 1e-3，预热 1000 步，余弦退火（同 DRP 量级） |
+| 学习率 | 1e-3，预热 1000 步，余弦退火（DRP 预热 100 步；我们 batch 更大，取 1000，v2.3 更正表述） |
 | batch | 1024（3090 24 GB） |
 | 精度 | bf16 混合精度 |
 | 步数 | 先跑 2000 步测吞吐再定；参考：200 万样本 × 30 epoch ÷ bs 1024 ≈ 6 万步（v2.3 更正：原"20 万步≈30 epoch"实为约 68 epoch），验证集闭环成功率不再上升即停 |
@@ -365,7 +389,7 @@ L = WTA-L1(动作块, 最近模式)               权重 1.0
 ### 6.4 对拍与验证（每 epoch）
 
 - `ml/eval/collide_torch.py`：胶囊距离的 PyTorch 批量版（**可微**，§7 要用），先与 JS `collideFree` 对拍 10 万个位形，判定 0 误差。
-- 验证用**闭环仿真**而不是单步误差：从 1000 个验证任务的 q0 出发，每 20 ms 推理一次、提交前 3 步，直到到达或超时（超时 = 老师同任务路径动画时长 × 2，最少 3 s），统计到达率、碰撞步数（安全层关闭时）、行程比。
+- 验证用**闭环仿真**而不是单步误差：从 1000 个验证任务的 q0 出发，每 20 ms 推理一次、提交前 3 步，直到到达或超时（超时 = 老师同任务路径动画时长 × 2，最少 3 s），统计到达率、**用时 ≤ 老师 × 1.3 的达标率**（与 §9.2 口径一致，v2.3）、碰撞步数（安全层关闭时）、行程比。
 
 ---
 
@@ -378,7 +402,7 @@ L = WTA-L1(动作块, 最近模式)               权重 1.0
 ```
 for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，82 ms 级别的便宜采样，不需要老师）:
     q = q0
-    for t in 0..H-1  (H = 60 个周期 ≈ 1.2 s，长任务分段展开):
+    for t in 0..H-1  (H = 60 次推理 × 3 步 = 180 步 ≈ 3.6 s，与部署节奏一致；长任务分段截断反传，v2.3 更正):
         chunk, logits = π(obs(q, 目标))
         Δq = chunk[选中模式][0:3]          # 执行前 3 步，与部署一致
         q = clamp(q + Δq)                  # 限位
@@ -404,7 +428,7 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，82 ms 级别的便宜采样，不
 4. **错题分类**：E1 撞了 / E2 没到（超时或卡在局部极小）/ E3 绕远（> 1.2× 参考）/ E4 末端精度差 / E5 模式来回切换 ≥ 3 次 / E6 拖拽失稳。
 5. **针对性训练**：错题的起点和目标（以及 ±5 mm / ±3° 的 10 个邻居）加入 APG 的采样池，按类别加权（E1、E6 ×2）。
    - 只有 E2（卡在局部极小——可微代价本身解决不了的"需要绕远路"问题）才可选地请老师离线给一条路径做行为克隆补充。这是唯一残留的老师用途，量很小，可以在沙箱慢慢跑。
-6. **门禁**：留出集闭环到达率上升、三个基准不退化、上一轮修好的错题 95% 仍对；否则回滚。
+6. **门禁**（v2.3：门禁集与 §9 验收集分开造，验收集只在最后用一次）：门禁集闭环到达率上升、三个基准不退化、上一轮修好的错题 95% 仍对；否则回滚。
 7. **停止**：连续 2 轮提升 < 0.5 个百分点，或满 6 轮，或达到 §9 全部标准。
 
 ### 7.3 可选：拒绝采样自蒸馏
@@ -428,7 +452,7 @@ for 每个 batch（随机采样 q0 和目标，82 ms 级别的便宜采样，不
         下一周期的新结果会覆盖它们；若下一周期推理超时或全部不安全，就沿缓冲 + 刹停段安全停下）
   5. 全部不通过 → 进入刹停：按已验证的刹停轨迹减速停下，保持；下一周期继续推理
   6. 到达判据：TCP 误差 < 1 mm（pose 另需 < 0.5°）且速度≈0 → 结束；
-     接近目标（< 5 mm）时可选做 1–3 次局部牛顿精修（solveTo 单步，不是全量 IK）
+     接近目标（< 5 mm）时可选做 1–3 次局部牛顿精修（solveTo 单步，不是全量 IK）；精修段同样必须通过安全层认证（v2.3）
 ```
 
 v2.3：**删除插补器交叉淡入/时间集成**（见 H3）。执行的必须就是安全层认证过的那一块；块间连续性由前缀条件和一致性打分保证。"每 20 ms 重推理只执行 1 步"仅作 A/B 对照。
@@ -442,7 +466,8 @@ v2.3：**删除插补器交叉淡入/时间集成**（见 H3）。执行的必
 
 - 检查内容（v2.3 修正，见 H1）：臂×立柱/台架用**距离下界认证**——段两端最小距离之和 > Σ_j r_j·|Δθ_j|（r_j 为每轴实测杠杆上界，J1 约 9.0 mm/°）即判整段安全，否则二分到通过或判不安全；自碰撞对复用 pair2d 杠杆界；外加关节限位。离散 1°+半格检查只作快速预筛，不再作为保证。现有代码口径实为 1.5°+半格，文档原写法有误。
 - **可刹停不变式**：执行前还要检查"从第 3 步末状态按最大减速度（v2.3 新增每轴加速度上限，待真机参数）停下"的刹停段也无干涉。于是任何时候系统都处在"有一条已验证的停车路线"的状态，下一周期就算模型完全失效，也只会停下、不会撞。
-- 耗时：3 步 × 4 候选，最坏约 4 × 10 个采样位形 × 约 1.8 ms ≈ 70 ms（太慢）→ 实际做法：
+- 耗时（v2.3 重估）：每步主导轴 4–13°，3 步 + 刹停段按离散采样需 13–39 个位形；8 候选最坏 8 × 39 × 1.25 ms ≈ 390 ms（不可接受）→ 实际做法：
+  - 距离认证：每段一次距离查询覆盖整段，不通过才二分，通常 2–6 次查询；
   - 先用现有包围球预筛（大多数位形直接判安全，见 2026-10-15 记录 collideFree 2.9→1.8 ms）；
   - 按排序**逐个**检查，第一个通过就停（多数周期只检查 1 条）；
   - 目标：每周期安全检查 < 5 ms（需在 M6 实测；不达标则把检查放到 Web Worker 与推理流水线并行）。
@@ -452,7 +477,7 @@ v2.3：**删除插补器交叉淡入/时间集成**（见 H3）。执行的必
 
 | 有 | 没有 |
 |---|---|
-| `traj_v2.onnx`（fp16，约 7 MB）+ `norm.json` | PRM 路网（`collide.json.roadmap`）、IK 候选大表 |
+| `traj_v2.onnx`（fp16，约 8.3 MB：4.13M 参数 × 2 B）+ `norm.json` | PRM 路网（`collide.json.roadmap`）、IK 候选大表 |
 | 胶囊碰撞检查（现有 `collideFree`、包围球预筛、`pair2d` 表） | `solveDyn` / `routeRT` / RRT / A* |
 | 正运动学 `fk` / `orient`、局部牛顿精修 `solveTo` 单步 | 全量 IK 枚举 |
 
@@ -472,9 +497,9 @@ v2.3：**删除插补器交叉淡入/时间集成**（见 H3）。执行的必
 
 1. **全局子目标头（分层）**：模型在冷启动（新目标到达的第一个周期）额外输出 1–2 个途经点（关节空间），作为"绕柱方向"的锚点；之后每周期的动作块以"当前子目标"为条件，到达子目标后切到下一个。训练标签直接取自老师路径的拐点（离线已有）。这相当于把老师的全局搜索结果蒸馏成一次前向。
 2. **价值头（剩余代价估计）**：模型额外预测"从这个状态到目标还要多少时间"。APG 展开时有真实值可监督，不需要老师。部署时用它给 K 个模式打分，并作为"有没有进展"的判据。
-3. **短前瞻选模式**：每周期对 K=4 个模式各自再往前推一块（共 2 次批量前向 ≈ 2 × 2–5 ms），用 胶囊碰撞 + 价值头 给 32 步后的终态打分，选最好的。比只看第一块的概率更能避开"走两步就撞墙"的分支。
+3. **短前瞻选模式**：每次推理对候选（WTA 4 条 / 一步头 8 条）各自再往前推一块（共 2 次批量前向，延迟待实测），用 胶囊碰撞 + 价值头 给 32 步后的终态打分，选最好的。比只看第一块的概率更能避开"走两步就撞墙"的分支。
 4. **卡死检测 + 强制换向**：0.3 s 内价值头没有下降、或连续 2 个周期刹停 → 判定卡死，强制切到另一个绕行方向（另一个子目标/模式）并锁定 1 s（防止又切回来）。规则很简单、确定性、可测试。
-5. **训练侧针对性加强**：贴柱类任务在 APG 采样里占 40%；APG 展开长度覆盖整段绕行（约 3 s = 150 个周期，分段截断反传）；对贴柱任务做拒绝采样自蒸馏（§7.3），模型自己成功的路线成为新标签。
+5. **训练侧针对性加强**：贴柱类任务在 APG 采样里占 40%；APG 展开长度覆盖整段绕行（约 3 s = 150 步 = 50 次推理，分段截断反传）；对贴柱任务做拒绝采样自蒸馏（§7.3），模型自己成功的路线成为新标签。
 
 验收相应改为（§9.2）：near pos / near rt 都必须 **30/30**，且到达用时 ≤ 老师路径动画时长 × 1.3。
 
@@ -508,7 +533,7 @@ v2.3：**删除插补器交叉淡入/时间集成**（见 H3）。执行的必
 
 **对本方案的评估：**
 
-1. **策略层 50 Hz（20 ms）合适**：与 π0、ACT 同档，高于 ELMP 的 30 Hz 和 MπNets 的 9 Hz；我们模型小（3–4 M）、无点云，单次前向 + 安全检查预计 < 10 ms，留有一倍余量。浏览器里 `requestAnimationFrame` 是 60 Hz，50 Hz 也能稳定跑。
+1. **策略层 50 Hz（20 ms）合适**：与 π0、ACT 同档，高于 ELMP 的 30 Hz 和 MπNets 的 9 Hz；我们模型小（3–4 M）、无点云，v2.3：推理每 60 ms 一次（执行仍 50 Hz），推理 + 安全 < 20 ms 为目标，须实测。浏览器 rAF 为 60 Hz、与 20 ms 不整除且后台标签页会节流，执行时钟放 Web Worker、按实际 dt 插值。
 2. **"提交 3 步（60 ms）"合适，且应按刹停距离定**：它的作用是给推理抖动和通信滞后留缓冲。ABB EGM 自身就有 10–20 ms 滞后；60 ms 足以覆盖一次推理超时 + 一次滞后。真机上应改成规则：提交步数 n ≥ ⌈(通信滞后 + 1 次推理最坏耗时) / 20 ms⌉ + 1，且刹停段另行验证。
 3. **伺服层不归本方案管，但要匹配**：策略输出 50 Hz 关节目标，由插补器升采样到电机控制器的频率（舵机 50 Hz 直接用；总线舵机/步进/FOC 驱动通常 ≥ 250 Hz–1 kHz，做三次样条插值）。
 4. **做成可配置**：`dt`（默认 20 ms）、提交步数 n（默认 3）、动作块长度 S（默认 16 = 320 ms）。训练数据按 dt = 20 ms 生成；若真机必须改到 10 ms（100 Hz），只需把动作块重采样，或用 dt = 10 ms 重造数据（约 5 小时）。
@@ -534,11 +559,11 @@ v2.3：**删除插补器交叉淡入/时间集成**（见 H3）。执行的必
 | 指标 | 要求 | 现状参考 |
 |---|---|---|
 | 实际执行的碰撞帧 | **= 0**（以距离认证或 0.01° 审计测量，不用离散 1° 检查） | rt_drag_bench 0 |
-| 到达率 | route **60/60**，near pos **30/30**，near rt **30/30**，**另造 ≥1000 例 near_column 一次性验收集 0 失败**；held-out（分母只算可达任务）≥ 98%，D 类另考停靠距离 ≤ 老师 + 5 mm | 60/60、30/30、30/30 |
+| 到达率 | route **60/60**，near pos **30/30**，near rt **30/30**，**另造 ≥1000 例 near_column 一次性验收集 0 失败**；held-out（分母只算可达任务）≥ 98%，D 类另考停靠距离 ≤ 老师 + 5 mm | 60 例随机基准（沙箱 bench.cjs）有效 60/60；**仓库 `tests/route_bench.cjs`（40 例）在 `3c7c814` 上重跑：到达 40/40、细验有效 39/40**（1 例到达但路径细验不过，2026-10-17 21:28 实测）；near 30/30、30/30 |
 | 到达用时 | ≤ 老师同任务路径动画时长 × 1.3 | — |
 | 关节行程 | ≤ 现有规划器 × 1.10 | route 平均 467° |
 | 冷启动（新目标→第一个动作） | < 10 ms | 首次全量 IK 最差约 2 s |
-| 每周期耗时（推理+安全层）P99 | < 15 ms | 拖拽重规划 P99 约 321 ms |
+| 每次推理（每 60 ms）耗时（推理+安全层）P99 | < 20 ms | 拖拽重规划 P99 约 321 ms |
 | 刹停发生率 | < 2% 的周期 | — |
 | 模式摇摆（≥3 次切换）| < 1% 的任务 | — |
 | 策略单独（关安全层）碰撞率 | < 3%（参考：ELMP-APG 8.9%，DRP 10.16%） | — |
@@ -550,7 +575,7 @@ v2.3：**删除插补器交叉淡入/时间集成**（见 H3）。执行的必
 ## 10. 风险与维护
 
 1. **局部极小**：可微代价和闭环策略都可能卡在立柱前"想直穿过去又被安全层挡住"。对策：B/C 类数据加权、模式头学左右绕、E2 错题少量老师补数据（§7.2）。这是无老师方案最大的风险。
-2. **碰撞模型/立柱变动 = 重训**：指纹不一致即拒绝运行。重训流程：§4（约 5 h）→ §6（约 4 h）→ §7（约 2–4 h）。
+2. **碰撞模型/立柱变动 = 重训**：指纹不一致即拒绝运行。重训流程：§4（约 5 h）→ §6（约 1.5–5.6 h，以 2000 步吞吐实测为准）→ §7（约 2–4 h）。
 3. **安全层耗时**：最坏周期可能超 5 ms，见 §8.3 的流水线方案。
 4. **老师缺陷**：`ci27` 姿态根枚举漏分支（姿态偏差约 97.5°）会进入预训练数据；APG 的姿态到达项可以部分纠正，必要时先修老师。
 5. **真机迁移**：浏览器的"执行"是理想插补；真机需加速度/力矩限制（TOPP 类时间参数化）和跟踪误差余量（把 margin 再加大）。

docs/方案逐项核查报告.html

@@ -279,8 +279,9 @@ id="toc-后训练fine-tune方案与遗漏范式评估">后训练（fine-tune）
 <h1 id="方案逐项核查报告v23-证据附录">方案逐项核查报告（v2.3
 证据附录）</h1>
 <blockquote>
-<p>2026-10-17。四路全文精读 +
-沙箱实验。各节原样收录，正文结论见《Transformer轨迹拟合训练方案》§0A。</p>
+<p>2026-10-17。<strong>这是修复前的审查记录</strong>（问题 + 证据 +
+建议），不是修复结果。修复已落在《Transformer轨迹拟合训练方案》v2.3.1
+正文，状态表见其 §0A.5。</p>
 </blockquote>
 <hr />
 <h1 id="一49-逐项核查与内部不一致">一、§4–§9 逐项核查与内部不一致</h1>

docs/方案逐项核查报告.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 方案逐项核查报告（v2.3 证据附录）
 
-> 2026-10-17。四路全文精读 + 沙箱实验。各节原样收录，正文结论见《Transformer轨迹拟合训练方案》§0A。
+> 2026-10-17。**这是修复前的审查记录**（问题 + 证据 + 建议），不是修复结果。修复已落在《Transformer轨迹拟合训练方案》v2.3.1 正文，状态表见其 §0A.5。
 
 
 ---