Physical AI Lab 编辑部

规划机器人 FAT 和 SAT，包含可追溯的需求、工厂证据、发货基线、现场集成、性能试验、遗留问题清单和最终交接。

规划 AMR 任务，包含 SOC 和 SOH 不确定性、任务能量模型、恢复余量、共享充电队列、机会充电和中断测试。

设计并验证 AMR Wi-Fi漫游，采用基于路由的射频调查、切换时序、 ROS 2 QoS、流量压力、监控和安全断链行为。

从回路边界、模型保真度、控制器时序、故障注入、与实机结果的相关性和发布证据等方面，比较机器人 SIL 与 HIL 测试。

将机器人安全控制设计为完整的传感到执行链，具有独立通道、有界的看门狗、输出反馈、故障注入和受控重启，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

计算机器人的运行时间、 MTBF、 MTTR 和 OEE，并结合定义分母、事件状态、维修间隔、生产损失及可审计的改进证据。

构建机器人预测性维护，涵盖故障模式、可重复运行环境、同步振动、电流和温度信号、经过验证的警报和服务反馈，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

通过关联结构化日志、有界指标、分布式跟踪、物理记录、时钟同步质量及边缘和云端的精确配置，重建机器人事件，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。

设计机器人OTA更新，包括签名捆绑包、目标检查、安全安装状态、金丝雀阶段、健康门、 A/B回滚、迁移和恢复测试。

在实际应用接触点验证协作机器人PFL，使用瞬态和准静态场景、力和压力波形、校准测试及变更控制，并整理真实机器人部署前需要核对的条件、指标与失败证据。