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# Transformer 避障运动策略：无老师闭环部署方案（审查稿 v2）
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> - 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"）。
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> - v1.1（20:25，`c51f8f9`）：加入后训练挖错循环。
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> - **v2（本稿）**：按用户决定改为 **无老师部署 + 每个控制周期重算（闭环）**，删除全部"回落原规划器"设计；
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> 加入具身智能领域主流做法的调研与对比（§1–§2），并据此调整模型输出、后训练方法和验收标准。
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> - 基于 `main@3c7c814`（贴立柱修复后的规划器）。本文只是方案，代码尚未编写。
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> - 审查重点：§0 定位、§2 差异与优化、§5 输出表示、§7 后训练（APG）、§8 闭环部署与安全层、§9 验收。
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## 0. 定位与边界
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| 项目 | 决定 |
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|---|---|
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| 部署形态 | **无老师**：运行时只有「神经策略 + 碰撞安全层」，不加载 IK 大表、PRM 路网、A*/RRT，也不调用 `solveDyn` / `routeRT` |
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| 运行方式 | **闭环滚动重算**（MPC 式）：每个控制周期（默认 50 Hz，20 ms）读当前关节角和目标，重新推理一段短动作块，只执行最前面一小段，下一周期再算。某一周期算错，下一周期有机会纠正 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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） |
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| 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 |
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| 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 |
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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）。
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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"。
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## 1. 业界调研：具身智能里的神经运动规划
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以下数据均来自论文原文（链接见 §13）。
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| 工作 | 年份 / 会议 | 输入 | 输出 | 老师与数据量 | 关键做法 | 运行方式 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| **MπNets**（NVIDIA） | 2022 CoRL | 点云 + 当前关节角 + 目标位姿 | 下一步关节位置 | 规划器生成 300 万+ 问题、50 万+ 环境；8×V100 训练一周 | 端到端行为克隆 | 闭环 9 Hz，每次执行约 70% 推出的路径，1 kHz PD 跟踪 |
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| **Neural MP**（CMU） | 2024 / IROS 2025 | 点云 + 关节角 + 目标 | GMM（LSTM） | AIT* 等，100 万–300 万条 | **测试时优化（TTO）**：采样多条，选与场景穿透最少的 | 开环为主；冷启动约 2970 ms |
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| **MπFormer / Avoid Everything**（NVIDIA） | 2024 CoRL WS | 点云 | 关节动作 | 规划器数据 | 师生微调 + **困难负样本挖掘** | 闭环 |
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| **DRP / IMPACT**（CMU） | 2025 CoRL | 点云 + 当前关节角 + **目标关节角** | **动作块**：10 步关节增量，MSE 回归 | cuRobo 生成 **1000 万条**；4090 训练 3 天 | ① 大规模预训练 ② **迭代师生微调**（局部控制器 Geometric Fabrics 当老师，不用全局规划器，因为每步都规划太贵）③ 局部反应层 DCP-RMP 改写目标 ④ 加入"目标被挡→停在最近安全处"的数据 | 闭环；4.67 M 参数，300 Hz（4090），冷启动 3.48 ms |
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| **ELMP**（ETH） | 2026 arXiv | 点云 + 关节角 + 目标位姿（12 维） | 关节增量 | AIT* 约 60 万条 | 行为克隆后做 **APG 微调**：可微运动学展开，碰撞/到达/平滑三项损失直接反传，**不再需要老师数据** | MPC 式闭环 30 Hz；冷启动 7.8 ms |
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| Diffusion Policy / ACT 一类 | 2023– | 视觉 + 本体 | 动作块（扩散 / CVAE） | 人类示教 | 动作块 + 滚动执行（receding horizon）+ 时间集成 | 闭环 |
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几个关键数字：
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- DRP：迭代师生微调使成功率比纯预训练**提高 45%**；纯预训练的 IMPACT "经常有轻微碰撞"。
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- ELMP：只用 1 万条老师轨迹 + APG（成功率 72.0%、碰撞 19.4%）就超过 60 万条纯行为克隆（57.9%、31.9%），**老师数据少 60 倍**；APG 把环境碰撞率降到原来的 1/3 以下。新环境下，采样 20 万个 APG 问题约 4.5 CPU 小时，而生成同样数量的老师轨迹要 1194 CPU 小时以上。
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- 即便最好的方法，静态场景碰撞率也约 9–10%（ELMP-APG 8.9%，DRP 10.16%）——所以实际部署都配有某种检查或反应层。
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**行业共识**：
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1. 都是**闭环**策略，每个周期根据当前状态重新出动作，而不是一次性出整条路径。
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2. 输出**短动作块**（10 步左右）并滚动执行，兼顾平滑和反应速度。
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3. 老师只用于离线造数据；微调阶段倾向于**便宜的老师**（局部控制器）或**不要老师**（可微代价）。
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4. 纯模仿有"分布偏移、误差累积"问题，必须做后训练（DAgger / 师生微调 / APG）。
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## 2. 我们的方案和主流的差异，以及据此做的优化
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### 2.1 我们的独特条件
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| 条件 | 主流（DRP/ELMP 等） | 本项目 | 意味着 |
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|---|---|---|---|
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| 环境 | 未知、多变，靠点云感知 | **固定且精确已知**（台架 + 立柱，1936 个胶囊） | 不需要点云编码器；模型可以小很多；碰撞检查是**精确**的 |
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| 机器人 | Franka 7 轴 | 自研 6 轴，J1/J3/J6 连续转 | 需处理连续轴展开 |
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| 碰撞模型 | SDF / 球近似，有感知噪声 | 胶囊解析距离，可微 | 可以直接做 APG；安全层可信 |
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| 运行平台 | 台式 GPU | 浏览器（后续真机） | 模型要小，ONNX + WebGPU/wasm |
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结论：我们的问题比主流**窄得多也"干净"得多**，主流用来对付感知噪声和环境泛化的大部分复杂度（点云、千万级数据、多环境）都可以省掉，资源应投在**闭环稳定性、多解选择和安全层**上。
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### 2.2 v1 方案与主流的差异 → v2 的调整
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| # | v1 做法 | 主流做法 | v2 调整 | 理由 |
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|---|---|---|---|---|
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 5 | 后训练：挖错 + 老师重标（每轮 1–2 小时老师计算） | DRP：便宜局部老师；ELMP：APG 无老师 | **主力换成 APG**（可微胶囊碰撞），挖错循环保留但不再需要老师重标 | 我们的胶囊模型可微且精确，正好适合 APG；省掉绝大部分老师计算 |
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| 6 | 拒判头（REJECT） | DRP：目标被挡时学会"停在最近安全处" | **改为"停靠"行为**：目标不可达时，数据里老师路径停在离目标最近的安全位形 | 闭环下"停在最近处"比"拒绝"更有用（目标常在拖拽中短暂进入立柱区） |
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| 7 | 20 万条老师数据 | 主流百万–千万条，但它们要泛化到任意环境 | **降到 5 万条**（+ 切片增广），其余靠 APG | ELMP 显示 APG 下 1 万条已胜过 60 万条纯克隆；我们的环境固定，需求更小 |
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| 8 | 无 | DRP 的 DCP-RMP 局部反应层 | 暂不做；安全层已覆盖静态环境。未来真机有人/动态障碍时再加 | 当前环境静态 |
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### 2.3 v2 相对主流的额外优化点
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1. **精确安全层**：主流因感知噪声做不到精确检查，我们可以。每周期对即将执行的动作段做 1° 细验 + 半格复验，保证**只执行检查过的动作**。
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2. **可刹停不变式**：只有当"执行这一段之后，仍存在一条已检查过的刹停轨迹"时才执行（见 §8.3），保证任何周期推理失败都能安全停住。
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3. **模式粘滞**：闭环每周期重算最怕左右摇摆（这一帧选左绕、下一帧选右绕）。部署时对"切换模式"加代价，除非当前模式不安全（§8.2）。
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4. **APG 损失直接用我们的胶囊距离**（`segSegDist` 的可微版本），训练和部署检查同一套几何，消除"训练用球、检查用网格"的口径差（ELMP 的做法有这个差）。
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5. **数据便宜**：环境固定，老师离线 5 万条在沙箱约 5 小时即可，不需要集群。
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## 3. 训练环境
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| 阶段 | 在哪里跑 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 预训练数据生成 | Hark 沙箱（2 vCPU / 7 GB，Node）或用户机器 | 纯 JS，无需 GPU |
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| 预训练 + APG 微调 | **用户的 GPU 机器** | 沙箱无 GPU、无 PyTorch。建议 ≥ 8 GB 显存（RTX 3060 级别） |
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| 部署推理 | 浏览器（onnxruntime-web，WebGPU 优先，wasm 兜底）；后续真机控制器 | 与现有查看器同页 |
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```bash
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conda create -n armtf python=3.11 -y && conda activate armtf
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pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 按本机 CUDA 版本选
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pip install numpy pyarrow tqdm tensorboard onnx onnxruntime
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```
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## 4. 第一步：离线造预训练数据（老师只在这里出现）
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### 4.1 新增文件
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| 文件 | 作用 |
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|---|---|
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| `ml/gen/gen_dataset.cjs` | 采样任务 → 调老师 → 校验 → 时间参数化 → 写分片 |
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| `ml/gen/sampler.cjs` | 起点/目标采样（4.3） |
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| `ml/gen/run_parallel.sh` | 多进程，不同种子 |
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| `ml/data/shard_XXXX.jsonl` | 原始样本（不入库） |
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复用 `tests/route_bench_setup.cjs` 装配求解器（关节表、`docs/travel.json`、`docs/collide.json`）。
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### 4.2 一条原始样本
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```json
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{
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"id": "s0003_000127", "mode": "pos" | "pose",
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"q0": [6], "T": [x,y,z], "R": [[3x3]] | null, "tool": 0,
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"path": [[6], ...], // 老师折线 q0 → via... → q_end
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"reached": true, // false = 目标不可达，q_end 为离目标最近的安全位形（"停靠"）
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"travel_deg": 123.4, "plan_ms": 812.0,
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"fp": "collide.json 指纹"
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}
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```
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### 4.3 采样分布（5 万条任务）
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关节限位（`docs/travel.json`）：J1/J3/J6 连续 ±180°；J2 [−92, 9]，J4 [−111, 16]，J5 [−93, 34]。
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| 类别 | 占比 | 采样方式 |
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|---|---:|---|
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| A 均匀 | 45% | q0、目标位形 b 均匀采样且无干涉；目标 = `fk(b)`（pose 模式加 `orient(b)`） |
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| B 直线被挡 | 30% | q0→b 关节直线 1° 细验有干涉（route_bench 口径） |
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| C 贴立柱 | 15% | b 满足 `nearColumn`，q0 在立柱另一侧（near_column_bench 口径） |
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| D 目标不可达 | 10% | 目标在立柱内/所有分支都撞/工作空间外；老师标签 = 停在离目标最近的安全位形 |
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- pos / pose 各半；老师用 `solveDyn`（松手口径）。
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- **测试集隔离**：固定种子另造 2000 条留出；三个基准案例不进训练集。
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### 4.4 过滤
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1. 整条路径 1° 细验 + 半格复验，任一段干涉即丢弃。
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2. `poseRelaxed` 样本只当 pos 模式用。
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3. 行程 > 同任务 `routeRT` 1.5 倍的视为绕远（先统计，再定是否丢弃）。
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### 4.5 时间参数化 → 闭环训练样本（v2 新增，关键）
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闭环策略学的是"在某个状态下，接下来 16 步怎么走"，所以要把整条路径切成很多个"状态 → 动作块"样本：
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1. 按现有 `animTo` 的轴速比 `VREL = [0.6, 0.6, 0.9, 0.9, 1.2, 1.8]` 做时间参数化（与查看器动画同口径），控制周期 **dt = 20 ms**。
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2. 得到状态序列 q_0, q_1, …, q_N。对每个 t（每隔 3 步取 1 个，减少冗余）生成样本：
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- 输入：当前 q_t、目标 (T, R, mode)
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- 标签：未来 S = 16 步的增量 Δq_{t+1..t+16} = q_{t+k} − q_t（到终点后补零，即"停住"）
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3. 每条路径平均约 50–150 个样本 → 5 万条任务约 300 万个训练样本。
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4. **路径后缀天然覆盖"从半路出发"**，等于免费的 DAgger 种子数据。
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### 4.6 耗时与存储
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- `solveDyn` 约 0.7 s/条：5 万条在沙箱 2 进程约 5 小时；用户 8 核机器约 1.5 小时。
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- 300 万样本 × 约 0.5 KB ≈ 1.5 GB 原始；Parquet 约 300 MB。
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### 4.7 检查点
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- [ ] `ml/data/stats.json`：类别、到达率、行程、样本数分布
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- [ ] 抽 20 条在查看器回放（新增 `?replay=` URL 参数）
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- [ ] 测试集与训练集、基准案例无重叠
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## 5. 第二步：表示与预处理
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文件 `ml/prep/build_dataset.py` → `train/val/test.parquet`、`norm.json`。
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### 5.1 输入（条件）
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| 量 | 维度 | 编码 |
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|---|---:|---|
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| 当前 q_t | 6 | 每轴 (sin, cos) → 12；限位轴另加归一化值 → +3 |
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| 当前 TCP 位置与姿态 | 3 + 6 | `fk(q_t)`、`orient(q_t)` 的 6D 表示（给模型笛卡尔线索） |
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| 目标位置 T | 3 | /600 mm |
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| 目标姿态 R | 6 | 6D 表示；pos 模式填 0 |
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| 目标 − 当前 TCP | 3 | 位置差，/600 mm |
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| 模式 | 2 | one-hot [pos, pose] |
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| 上一周期选的模式 k_prev | K+1 | one-hot（含"无"），用于模式粘滞 |
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| 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 |
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### 5.2 输出（动作块）
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- **K = 4 个模式**，每个模式一整块 16 步 × 6 轴的关节增量 Δq（连续值，按每轴最大步长归一化）。
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- 一个模式分类头：4 类 logits。
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- 训练时 **winner-takes-all**：只对与标签最接近的那个模式回归，分类头学"选哪个"（MTR / 多模态轨迹预测的常用做法）。这样左绕、右绕会落到不同模式里，不会被平均到穿过立柱。
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- 附加头：到达剩余时间估计（帮助排序和早停）。
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### 5.3 连续轴
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J1/J3/J6 统一用 `unwrapTo` 口径展开后再做增量；预处理和部署共用一份实现，§6.4 对拍时一并验证。
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## 6. 第三步：模型与预训练（行为克隆）
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### 6.1 结构（参考 IMPACT，去掉点云部分）
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```
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条件特征（约 60 维）──MLP──▶ 8 个条件 token (d=192)
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│
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4 层 Transformer encoder
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│ (memory)
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K×16 个可学习动作 token ──▶ 4 层 Transformer decoder（非自回归，一次前向）
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│
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├─ 动作头：每 token 输出 6 维 Δq
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├─ 模式分类头：K=4
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└─ 剩余时间头：1
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```
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| 超参 | 值 |
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|---|---|
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| d_model / 头数 / FFN | 192 / 8 / 768 |
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| encoder / decoder 层数 | 4 / 4 |
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| 参数量 | 约 3–4 M（DRP 为 4.67 M，含点云编码） |
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| 推理 | 一次前向得到 4 条候选动作块 |
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### 6.2 预训练损失
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```
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L = WTA-L1(动作块, 最近模式) 权重 1.0
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+ CE(模式分类) 权重 0.5
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+ 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
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+ 平滑：二阶差分 权重 0.05
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||
+ L1(剩余时间) 权重 0.1
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```
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### 6.3 训练配置
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| 项 | 值 |
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|---|---|
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| 优化器 | AdamW，β=(0.9, 0.95)，wd 0.01 |
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| 学习率 | 1e-3，预热 1000 步，余弦退火（同 DRP 量级） |
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| batch | 512 |
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| 精度 | bf16 混合精度 |
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| 步数 | 约 20 万步（300 万样本约 30 epoch），验证集闭环成功率不再上升即停 |
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| 预计耗时 | RTX 3060 约 3–5 小时（估算，跑完首轮校正） |
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### 6.4 对拍与验证（每 epoch）
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||
- `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。
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||
- 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、执行前 3 步、直到到达或 6 s 超时，统计到达率、碰撞步数（安全层关闭时）、行程比。
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## 7. 第四步：后训练（无老师为主）
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### 7.1 主力：APG 可微微调（借鉴 ELMP）
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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：
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```
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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）:
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q = q0
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for t in 0..H-1 (H = 60 个周期 ≈ 1.2 s，长任务分段展开):
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chunk, logits = π(obs(q, 目标))
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Δq = chunk[选中模式][0:3] # 执行前 3 步，与部署一致
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q = clamp(q + Δq) # 限位
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||
累计 L_col(q), L_smooth(Δq)
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||
L = w_tgt·L_target(q_H) + w_col·ΣL_col + w_smooth·ΣL_smooth (+ w_len·行程)
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||
反传（BPTT），梯度裁剪 ≤ 1.0
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```
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||
- **碰撞项** L_col = Σ_胶囊对 ReLU(margin − 胶囊距离)，margin 取 `collide.json` 的 `margin_mm` 基础上再加 5 mm 训练余量；包含臂×立柱、臂×台架、臂×臂（非相邻段）。
|
||
- **到达项**：位置误差² + λ_rot·‖R − R*‖_F²（弦距离，ELMP 同款，避免四元数梯度消失）。
|
||
- **平滑项**：速度² + 加速度²。
|
||
- 可加 **行程项**，直接把"关节行程短"写进目标（ELMP 用笛卡尔路径长度项做过同类事情）。
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||
- 模式选择不可导：用 Gumbel-Softmax，或对 K 个模式都展开 1 步再取最小代价（K=4，代价可接受）。
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||
- 采样任务分布同 §4.3，但 B/C/D 类提到 60%。
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||
- 预期：参照 ELMP，APG 主要降低碰撞率、提高末端精度；**不需要任何老师计算**。
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### 7.2 辅助：闭环挖错 + 门禁（v1.1 循环的无老师版）
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每轮：
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1. **出题**：新种子 5 万任务 + 2000 段模型在环拖拽仿真（目标沿随机曲线移动）。
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2. **闭环作答**：完全按部署方式运行（含模式粘滞，**关闭安全层**以暴露真实错误）。
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3. **验算**：GPU 批量胶囊检查；记录到达、碰撞、行程、摇摆次数。
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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。
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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）。
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- 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。
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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。
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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。
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### 7.3 可选：拒绝采样自蒸馏
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对每个任务采样多条闭环轨迹（不同模式、不同温度），只保留验算通过且最短的一条做行为克隆标签——模型自己当老师。适合 APG 收敛后进一步缩短行程。
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## 8. 第五步：无老师闭环部署
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### 8.1 每个控制周期做什么（默认 50 Hz）
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每 20 ms:
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1. 读当前 q（真机读编码器；查看器读当前插补位形）和最新目标（拖拽时每周期都在变）
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2. 推理一次：得到 K=4 条 16 步动作块 + 模式概率 ≈ 2–5 ms（估算）
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3. 按"模式概率 − 切换代价"排序（§8.2）
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4. 安全层依次检查候选的前 n=3 步（60 ms 的运动）+ 刹停段（§8.3）
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第一个通过的 → 送插补器执行这 3 步；记下 k_prev
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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
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6. 到达判据：TCP 误差 < 1 mm（pose 另需 < 0.5°）且速度≈0 → 结束；
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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）
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```
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插补器在两个周期之间做平滑过渡（下一块与正在执行的块做时间集成/交叉淡入，ACT 的 temporal ensembling 思路），避免每 20 ms 一顿。
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### 8.2 模式粘滞（防左右摇摆）
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- 排序分数 = log p(k) − c·[k ≠ k_prev]，c 初值 2.0（在 §7.2 的 E5 统计上调）。
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- 训练时 k_prev 作为输入（§5.1），模型自己也学会"保持当前绕行方向"。
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### 8.3 安全层（唯一的硬保证）
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- 检查内容：候选前 3 步的连续运动做 1° 细验 + 半格复验（与现有 `pathFine` 同口径），外加关节限位。
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- **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。
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- 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：
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- 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）；
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- 按排序**逐个**检查，第一个通过就停（多数周期只检查 1 条）；
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- 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）。
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- 现有 `ik-glue.js` 的"每帧碰撞守卫"保留，作为第二道保险。
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### 8.4 部署包里有什么、没有什么
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| 有 | 没有 |
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|---|---|
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| `traj_v2.onnx`（fp16，约 7 MB）+ `norm.json` | PRM 路网（`collide.json.roadmap`）、IK 候选大表 |
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| 胶囊碰撞检查（现有 `collideFree`、包围球预筛、`pair2d` 表） | `solveDyn` / `routeRT` / RRT / A* |
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| 正运动学 `fk` / `orient`、局部牛顿精修 `solveTo` 单步 | 全量 IK 枚举 |
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`collide.json` 指纹写进模型；不一致时前端**拒绝运行并提示重训**（不再回落旧规划器）。
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## 9. 第六步：评估与验收
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### 9.1 测试集合
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| 集合 | 来源 |
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|---|---|
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| route_bench | `tests/route_bench.cjs`，60 例 |
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| near_column_bench | `tests/near_column_bench.cjs`，30 例（pos / pose / rt） |
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| rt_drag_bench | `tests/rt_drag_bench.cjs`，12 例（改为模型在环逐周期运行） |
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| held-out | §4.3 留出 2000 条 |
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新增 `tests/policy_bench.cjs`：①现有规划器 ②策略（关安全层）③策略 + 安全层（部署形态），输出对比表。
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### 9.2 验收标准（部署形态 = 策略 + 安全层）
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| 指标 | 要求 | 现状参考 |
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|---|---|---|
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| 实际执行的碰撞帧 | **= 0** | rt_drag_bench 0 |
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| 到达率（6 s 内） | route ≥ 60/60，near pos ≥ 29/30，near rt ≥ 29/30，held-out ≥ 97% | 60/60、30/30、30/30 |
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| 关节行程 | ≤ 现有规划器 × 1.10 | route 平均 467° |
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| 冷启动（新目标→第一个动作） | < 10 ms | 首次全量 IK 最差约 2 s |
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| 每周期耗时（推理+安全层）P99 | < 15 ms | 拖拽重规划 P99 约 321 ms |
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| 刹停发生率 | < 2% 的周期 | — |
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| 模式摇摆（≥3 次切换）| < 1% 的任务 | — |
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| 策略单独（关安全层）碰撞率 | < 3%（参考：ELMP-APG 8.9%，DRP 10.16%） | — |
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说明：允许 near_column 少 1 例，因为无老师时最难的贴柱案例可能要靠多次刹停-重算才能到达，6 s 超时内可能失败；这一条请审查时确认能否接受。
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## 10. 风险与维护
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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。
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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）。
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3. **安全层耗时**：最坏周期可能超 5 ms，见 §8.3 的流水线方案。
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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。
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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）。
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## 11. 目录规划
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ml/
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gen/ gen_dataset.cjs sampler.cjs run_parallel.sh
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data/ （不入库）shard_*.jsonl stats.json *.parquet norm.json
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prep/ build_dataset.py
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model/ policy_transformer.py
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sim/ closed_loop.py # 闭环仿真（训练验证、挖错、APG 展开共用）
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eval/ collide_torch.py # 可微胶囊距离，与 JS 对拍
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apg/ apg_finetune.py
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mining/ mine_round.py gate.py loop.sh
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configs/ base.yaml apg.yaml
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train.py export_onnx.py README.md
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webapp/js/ik-policy.js # 闭环推理 + 模式粘滞 + 安全层 + 刹停
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webapp/models/traj_v2.onnx traj_v2.norm.json
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tests/policy_bench.cjs
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```
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## 12. 里程碑
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| # | 内容 | 产出 | 在哪跑 |
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|---|---|---|---|
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| M1 | 数据生成器 + 时间参数化 + 1000 条试跑 | `ml/gen/*`、stats.json | 沙箱 |
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| M2 | 可微胶囊距离（PyTorch）与 JS 对拍 | `collide_torch.py`，10 万位形 0 误差 | 沙箱（CPU 即可） |
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| M3 | 5 万条老师数据 → 约 300 万闭环样本 | Parquet | 沙箱约 5 h 或用户机器 |
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| M4 | 模型 + 训练工程 + 闭环仿真；小数据过拟合测试 | `train.py`、`closed_loop.py` | 沙箱 CPU 验证可跑 |
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| M5 | 预训练（行为克隆） | checkpoint | **用户 GPU** |
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| M6 | APG 微调 + 挖错循环 3–6 轮 | 每轮 report.md | **用户 GPU** |
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| M7 | 导出 ONNX + `ik-policy.js` 闭环部署 + 安全层实测 + `policy_bench` | 对比表 | 沙箱 + 浏览器 |
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| M8 | 移除查看器里对 `solveDyn`/`routeRT`/路网的运行时依赖（保留在 `ml/gen` 离线使用） | 部署包瘦身 | 沙箱 |
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## 13. 参考文献
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- Fishman et al., *Motion Policy Networks*, CoRL 2022. https://arxiv.org/abs/2210.12209 ；闭环细节见补充材料 https://proceedings.mlr.press/v205/fishman23a/fishman23a-supp.pdf
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- Dalal et al., *Neural MP: A Generalist Neural Motion Planner*, 2024 / IROS 2025. https://arxiv.org/abs/2409.05864
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- Yang, Liu et al., *Deep Reactive Policy: Learning Reactive Manipulator Motion Planning for Dynamic Environments*, CoRL 2025. https://arxiv.org/abs/2509.06953
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- Fishman et al., *Avoid Everything: Model-Free Collision Avoidance with Expert-Guided Fine-Tuning*, CoRL 2024 Workshop（DRP 文中引用为 MπFormer）
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||
- Li et al., *ELMP: Efficient Learning for Motion Planning via Analytical Policy Gradients*, arXiv 2607.00215, 2026. https://arxiv.org/abs/2607.00215
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||
- Ross, Gordon, Bagnell, *A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning*（DAgger），AISTATS 2011
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## 14. 需要用户确认
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1. 训练机显卡型号与显存。
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2. §9.2 中 near_column 允许 29/30（无老师下最难案例可能超时）是否接受。
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3. 控制周期 50 Hz、每周期执行 3 步（60 ms）作为默认值是否合适（真机控制器频率如有要求请告知）。
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