完整符号表

EICPS 知识体系 105 个核心符号的统一定义，按模块分组

⚠️ 本页为 V0.1 时期符号表 · 数据化重建中

表中 𝓔 = M_phy × M_sem × M_lat 及相关流形符号已由 V0.2 废止；现行符号体系（ES 七元组、X_T、Z_adm、𝕋₃、UVR/FRR）见修订说明。

符号对齐总览

写作参考

三篇论文符号与 EICPS 理论框架的对应关系。写稿规范：每个新符号首次出现时，从对应行找到理论根基，在 §2 Background 或脚注中注明对应的理论结构。

Paper-01 语义嵌入覆盖完备性验证

论文符号	EICPS 理论对应	理论桥梁	对齐
$\mathrm{SEC}(Q,\tau)$	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}^\mathrm{domain}$ 覆盖完备性	SEC=1 等价于 V167L 是 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}^\mathrm{domain}$ 的紧致覆盖；PCA 条件下可形式证明	✅
$n_{\mathrm{eff}}$	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 谱维度 $(\lambda_k)$	TwoNN 估计内在维度；对应 LB 算子非零特征值数量，刻画 V167L 子流形复杂度	⚠️
$\delta$ (危险对阈值)	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 子图测地距离下界	$\delta$ 划定 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 中"安全区"与"危险区"的边界；低于 $\delta$ 的节点对进入 $G_\mathrm{danger}$	⚠️
$d_{\mathrm{cos}}$	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 测地距离一阶近似	余弦距离是 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 子图上测地距离的一阶近似；高维嵌入下两者高度相关	✅
$\mathcal{M}_{\mathrm{sem}}^{\mathrm{domain}}$	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 域特化子流形	V167L 59 条词条嵌入在 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 中形成紧致聚类子流形；Paper-02 微调的对齐目标	✅

Paper-02 Brain 层 LLM 微调与 Proposal 质量

论文符号	EICPS 理论对应	理论桥梁	对齐
$H(r_i,r_j)$	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 危险区局部混淆概率	$H$ 量化 LLM 在 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 危险对节点邻域的导航误差率；降 $H$ 等价于在 $G_\mathrm{danger}$ 邻域建立可靠的测地路由	⚠️
$Q(f)$	Brain 路由函数 $f$ 全局精度	$Q$ 是 $f: \mathcal{U} \to \mathcal{V}_{167}^L$ 在全局 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 子图上的路由命中率；与 $H$ 独立，不可互替	✅
$d_{\mathrm{Sem}}$	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}^\mathrm{gen}$ vs $\mathcal{M}_\mathrm{sem}^\mathrm{dom}$ 子流形距离	微调前通用 LLM 嵌入与领域子流形的投影不对齐程度；微调将两子流形拉近（ $d_\mathrm{Sem} \downarrow$ ）	⚠️
$\phi(u),\,\psi(v)$	$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 嵌入投影坐标	指令 $u$ 与词条 $v$ 在 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 中的坐标； $d_\mathrm{Sem}$ 和 $H$ 均依赖这对坐标的相对位置	✅
$P(\mathrm{unsafe})$	纵深防御安全链上界	$P_\mathrm{unsafe} \leq H\cdot(1-R_{L2})\cdot(1-R_{L3})$ ；H 降低一半即安全上界至少减半，三篇论文的核心连接公式	✅

Paper-03 Spine · Body 纵深防御执行层

论文符号	EICPS 理论对应	理论桥梁	对齐
$\rho(\phi_{\mathrm{emb}},\sigma)$	$\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 安全谱能级裕度	$\rho$ 等价于轨迹到 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 势阱边缘（ $\rho=0$ 能级）的距离； $\rho < 0$ 触发安全 Jump	⚠️
FAILSAFE	Flow-Jump 安全跳集 $\mathcal{D}_\mathrm{emg}$	FAILSAFE 触发 $\Leftrightarrow x \in \mathcal{D}_\mathrm{emg}$ ；停机安全态 = Jump 映射 $g_\mathrm{emg}(x)$ ；est/flow-jump 直接实例	❌ 稿中未写
$\Delta d$ (d-gap)	语义布里丹之驴 $H_\mathrm{topo}\to H_\mathrm{max}$	$\Delta d < \delta$ 等价于查询落在 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 两节点的等距鞍点——谱诊断高熵判据（essp/spectral-diagnosis）	❌ 稿中未写
$t_{\mathrm{act}}$	Flow 轨迹分离下界	$t_\mathrm{act}$ 是正确/错误 Flow 轨迹在 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 能级上完成分离的最短时间（实测 25s）；est/flow-jump 时间界	⚠️
$\varepsilon_{\mathrm{pos}},\,\tau(t)$	外感受 $\mathcal{Y}$ / 接触感受 $T^*\mathcal{M}_\mathrm{phy}$	$\varepsilon_\mathrm{pos} \in \mathcal{Y}$ （STL-102 外感受）； $\tau(t) \in T^*\mathcal{M}_\mathrm{phy}$ （STL-101 接触感受）；essp/signal-types 信号分类	❌ 稿中未写
$R_{L2},\,R_{L3}$	纵深防御各层拦截率	$R_{L2}, R_{L3}$ 接入 $P_\mathrm{unsafe}$ 安全链，是三篇论文唯一直接共享的工程指标；Paper-03 的核心贡献量	✅

✍️ 写作规范（三篇论文统一）

对齐 ✅：符号已有理论根基，首次出现时在 §2 末尾一句话点明对应理论结构（如"H 量化 M_sem 危险区域的局部混淆概率"）。

部分对齐 ⚠️：理论连接已知但稿件未写，需在 §2 Background 或相关脚注补充一段桥接说明。

未对齐 ❌：概念完全等价但论文使用了独立工程描述，需在 §3/§4 对应位置加入括号注释（如"FAILSAFE 触发对应 Flow-Jump 框架的安全 Jump 集 D_emergency"）。

三篇论文公用的核心公式：P(unsafe) ≤ H · (1−R_L2) · (1−R_L3) — 必须在每篇论文的 §5 Conclusion 或 Abstract 中出现一次，作为三篇一体的数学纽带。

对齐工作来源索引

每条对齐映射的理论出处与工程文档，写作时作为引用依据

对齐映射	EICPS 知识库节点	关键工程文档	适用论文
$\mathrm{SEC}=1$ ↔ $\mathcal{M}_\mathrm{sem}^\mathrm{domain}$ 紧致覆盖	est/manifolds	Paper-01 §3 定理；PCA 充分条件证明	P-01
$n_\mathrm{eff}$ ↔ LB 算子谱维度	est/manifolds · est/spectral	TwoNN 内在维度估计；Paper-01 §4 实验	P-01
$H(r_i,r_j)$ ↔ $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 危险区混淆	est/manifolds · est/hallucination	Q-23 危险对幻觉率分析（/docs/qa/danger-pair-hallucination）	P-02
$d_\mathrm{Sem}$ ↔ 子流形距离	est/manifolds	Paper-02 §3 微调目标函数；d_W Wasserstein 下界	P-02
L1 规则卫士 ↔ Stage 0 物理幻觉过滤	est/physical-hallucination · syseng/evidence-pack	Paper-03-术语对齐方案.md §3.1；Paper-03-写作补丁.md 补丁A	P-03
$\Delta d < \delta$ ↔ 语义布里丹之驴	essp/spectral-diagnosis	Paper-03-术语对齐方案.md §3.3；Paper-03-写作补丁.md 补丁B	P-03
STL-101/102 ↔ $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 时域实例	essp/structural-spectrum · essp/signal-types	Paper-03-术语对齐方案.md §3.4；Paper-03-写作补丁.md 补丁C	P-03
FAILSAFE ↔ Flow-Jump $\mathcal{D}_\mathrm{emg}$	est/flow-jump	Paper-03-术语对齐方案.md §3.4；Paper-03-写作补丁.md 补丁D	P-03
$P_\mathrm{unsafe} \leq H(1-R_{L2})(1-R_{L3})$	syseng/evidence-pack · syseng/safety-chain	Q-23 §"H 在安全链中的地位"；三篇论文 §5 必须各引用一次	P-01 P-02 P-03

符号	名称	含义
流形与具身空间
$\mathcal{E}$	具身空间	统一承载语义、物理与信号约束的状态-结构空间
$\mathcal{M}_{\text{phy}}$	物理流形	由动力学方程与物理约束定义的连续状态空间
$\mathcal{M}_{\text{sem}}$	语义流形	由概念、语言与逻辑关系构成的离散图结构空间
$\mathcal{M}_{\text{lat}}$	隐变量流形	感知数据、环境状态、意图估计等隐变量的统计流形（信息几何；早期文本记作 M_data）
$\Phi$	语义-物理接口函子	Φ: M_sem → M_phy 的保结构映射；Φ(γ_sem) ∉ M_phy 即物理幻觉（范畴违例）。早期记作投影算子 Π
$\gamma_{\text{sem}}$	语义规划路径	语义流形上的操作序列（如 HTN 输出），经函子 Φ 映射到物理流形执行
$T\mathcal{M}$	切丛	流形上的切空间，表示系统在该点的可行瞬时运动方向
$T^*\mathcal{M}$	余切丛	描述力、梯度等协变量的对偶空间
$\Delta_{\mathcal{M}}$	Laplace-Beltrami 算子	流形上的谱分析核心，推广了欧氏空间的拉普拉斯算子
$\phi_k$	流形特征函数	LB 算子第 k 个特征函数，构成流形上的谱基底
$\lambda_k$	流形特征值	满足 Δφ_k = λ_k φ_k；序列刻画流形几何结构
系统状态与动力学
$x$	系统状态向量	位置、姿态、速度等广义坐标
$u$	控制输入	电压、电流或力矩指令
$\tau$	执行力矩	执行器或关节输出力矩（动力学语境；Paper-01 另用 \tau 表示覆盖阈值，需在正文加注区分）
$H(q,p)$	哈密顿量	系统总能量函数，HNN 学习其梯度向量场
$\text{Flow}$	流	混合系统中的连续演化过程 ẋ = f(x,u)
$\text{Jump}$	跳	混合系统中的离散跳变或模态切换 x⁺ = g(x)
结构谱
$\mathcal{X}_{\text{geo}}$	几何谱	黎曼度量与曲率流，描述空间可通过性
$\mathcal{X}_{\text{topo}}$	拓扑谱	持久同调与 Betti 数，描述空间可达性
$\mathcal{X}_{\text{safe}}$	安全谱	风险势能场的谱分解，描述空间危险性
李群与 SE(3)
$SO(3)$	旋转群	三维正交旋转矩阵群，det=1；机器人姿态的数学基础
$SE(3)$	刚体变换群	平移与旋转的半直积；描述完整刚体位姿
$\mathfrak{so}(3)$	SO(3) 李代数	反对称矩阵空间，SO(3) 在单位元处的切空间
$\mathfrak{se}(3)$	SE(3) 李代数	SE(3) 在单位元处的切空间，即速度旋量空间
$\exp$	指数映射	李代数 → 李群：将切向量映射回群元素
$\log$	对数映射	李群 → 李代数：exp 的局部逆映射
$d_{GH}$	Gromov-Hausdorff 距离	量化两个度量空间之间的结构差异
$d_W$	Wasserstein 距离	最优传输意义下的分布距离，量化隐变量流形上的分布偏移
具身变换 ET 与学习模型
$ET$	具身变换	流形上的几何泛函分析算子体系
$\Sigma$	结构域	从流形到行为语义的商空间
$\text{PINN}$	物理信息神经网络	将方程残差转化为损失函数，内嵌物理约束
$\text{HNN}$	哈密顿神经网络	学习辛梯度向量场，保证能量守恒
$\theta$	网络参数	神经网络的权重与偏置
$\mathcal{L}_{\text{data}}$	数据损失	基于观测数据构造的拟合损失函数
$\mathcal{L}_{\text{phys}}$	物理损失	基于物理方程或守恒律构造的约束损失函数
STL 信号时序逻辑
$\varphi$	STL 规约	用时序算子描述的安全或任务约束公式（专用于 STL；Paper-03 嵌入函数另用 \phi_\mathrm{emb}）
$\rho(\varphi, \mathbf{x}, t)$	鲁棒度	正值为满足裕量，负值为违反程度；实时监控信号
$\rho^*$	最小鲁棒度	任务全程 ρ 的最小值；ρ* ≥ 0 ⟺ 安全规约满足，EvidencePack 六元组 {P, A, x_act, φ, ρ*, v} 的判定核心
$\mathbf{G}_{[a,b]}\,\varphi$	全局算子 G	在时间区间 [a,b] 内，规约始终成立
$\mathbf{F}_{[a,b]}\,\varphi$	最终算子 F	在时间区间 [a,b] 内，规约至少一次成立
$\varphi_1\,\mathbf{U}_{[a,b]}\,\varphi_2$	直到算子 U	φ₁ 持续成立直到 φ₂ 在 [a,b] 内成立
CBF 控制屏障函数
$h(x)$	屏障函数	h(x) ≥ 0 定义安全集；CBF-QP 以此构造安全约束
$\mathcal{C}$	安全集	{x \| h(x) ≥ 0}；CBF 保证状态始终在此集合内
$L_f h,\; L_g h$	李导数	屏障函数对系统向量场 f, g 的方向导数
$u^*$	CBF 安全控制量	对标称控制量的最小修正，满足 CBF 安全约束
$u_{\text{nom}}$	标称控制量	来自 Brain 层规划的参考控制指令
$\eta_{\text{CBF}}$	CBF 激活率	控制被 CBF 修正的时间比例；过高表示规划质量差
EKF 扩展卡尔曼滤波
$x_k \in \mathbb{R}^n$	真实状态	系统真实状态向量（不可直接观测）
$z_k \in \mathbb{R}^m$	观测量	传感器读数（编码器、IMU、视觉、力觉）
$\hat{x}_{k\|k}$	后验状态估计	更新步后的最优估计，供 CBF 与 STL 监控使用
$K_k$	卡尔曼增益	权衡预测与观测可信度的动态权重矩阵
$P_{k\|k}$	误差协方差	量化状态估计的不确定性；tr(P) 为 EvidencePack 质量指标
$Q_k,\; R_k$	过程/观测噪声协方差	分别描述模型不确定性与传感器噪声（EKF 语境；Paper-02 另用 Q(f) 表示路由命中率，下标区分）
$F_k,\; H_k$	状态/观测 Jacobian	非线性函数在当前估计点的一阶线性近似（EKF 语境；Paper-02 另用 H(rᵢ,rⱼ) 表示幻觉率，已在 Paper-02 组注明）
HTN 分层任务网络
$\mathcal{T}_c,\; \mathcal{T}_p$	复合/原始任务集	复合任务需递归分解；原始任务可直接执行
$\mathcal{N} = (T, \prec, \alpha)$	任务网络	任务集合、偏序约束与标签映射的三元组
$m = (\text{task},\, \text{pre},\, \text{net})$	方法	适用任务、前置条件与子任务网络的方法定义
$\sigma$	任务解	所有原始任务的全序序列；HTN 规划的输出
系统架构层统一术语（三篇论文）
$\text{Brain-LLM}$	脑层语言模型（统一术语）	三篇论文统一用词：部署于机器人本地 Brain 层的领域专用紧凑型语言模型（≤3B 参数，≤8 GB VRAM，无云端依赖）。首次出现时注明：a compact domain-specialized LLM (≤3B params) fine-tuned on V167L vocabulary, running on-board without cloud connectivity。后文统称 Brain-LLM，不再使用"小参数模型""边缘 LLM""层边缘 LLM"等词。
$\mathrm{SLM}$	小型语言模型	Small Language Model；学术界对参数量 ≤7B 语言模型的标准称谓（源自 Microsoft Phi 系列）。Brain-LLM 是 SLM 的领域专用子集（3B 规模）。在 Related Work 中描述文献时使用 SLM，描述本文系统时使用 Brain-LLM。
$\mathrm{L1},\, \mathrm{L2},\, \mathrm{L3}$	三层纵深防御	L1 规则卫士（符号层物理幻觉过滤，EvidencePack Stage 0）· L2 Spine 语义路由（最近邻路由 + 欠定检测，Stage 1→2）· L3 Body STL 执行监控（运动轨迹形式验证，Stage 3）。拦截率 R_L2、R_L3 接入安全链 P(unsafe) ≤ H·(1−R_L2)·(1−R_L3)。
$\text{EvidencePack}$	EvidencePack 执行流	EICPS 统一理论框架下的四阶段执行流水线：Stage 0（L1 物理幻觉过滤）→ Stage 1（Brain-LLM 生成 Proposal）→ Stage 2（L2 欠定检测与语义路由）→ Stage 3（L3 STL 形式验证）。三篇论文合并为该流水线的完整实例。
$\text{Proposal}$	Proposal（路由候选）	Brain-LLM 将操作员自然语言指令映射到 V167L（或 V_damp）词汇表节点的路由输出。经 L2/L3 验证后成为可执行的 ActionPlan；被 L1 拒绝则直接终止（verdict=REJECTED）。
$\text{Spine} / \text{Body}$	Spine 层 / Body 层	Spine = L2 语义路由层（余弦距离最近邻 + 双门欠定检测器）；Body = L3 物理执行层（STL-101/102 实时监控 + FAILSAFE Jump）。两层合称"纵深防御执行层"，是 Paper-03 的核心研究对象。
$\mathcal{V}_{167}^L \;/\; \mathcal{V}_{\text{damp}}$	V167L / V_damp 词汇表	V167L = 激光-UAV 异物清除 59 条规范词条（Paper-01/02 共用基准）；V_damp = 防振锤作业 18 条核心词条（Paper-03 子集）。两者均是 M_sem 域特化子图的离散节点集，SEC=1 保证对操作员指令的完备覆盖。
语义覆盖完备性（Paper-01）
$\mathcal{V}_{167}$	V167 词汇表（全集）	Project 167 规程中所有规范任务描述的集合；V167L ⊂ V167
$\mathcal{V}_{167}^L$	V167L 词汇表（激光子集）	适用于激光-UAV 异物清除的 59 条规程子集；SEC=1 已形式验证（Paper-01）
$\mathcal{T}$	任务空间全集	所有可能规程任务描述的全集；V167 ⊂ T
$\mathcal{D}_{\text{task}}$	任务数据集	用于验证 SEC 的指令-词条标注数据集，构成覆盖性实验输入
$\mathcal{M}_{\text{sem}}^{\text{domain}}$	领域语义流形	由 V167L 词条嵌入张成的领域语义子空间；Paper-02 fine-tuning 的对齐目标
$\mathrm{SEC}(Q,\tau)$	语义嵌入覆盖率	P(∃v∈V: sim(u,v)≥τ)；Paper-01 核心指标，PCA 条件下 SEC=1（确定性保证）
$\tau$	语义覆盖阈值	判定指令是否被词汇表语义覆盖的余弦相似度临界值；Paper-01 参数
$\delta$	危险对余弦距离阈值	低于此阈值的词条对被判定为危险对；Paper-01 Definition 2
$d_{\text{cos}}(\phi(r_i),\phi(r_j))$	词条余弦距离	两个 V167L 词条嵌入之间的语义距离，危险对识别的度量基础
$n_{\text{eff}}$	有效语义维度	TwoNN 方法估计的领域语义流形内在维度；刻画 V167L 的信息密度
Brain 层 · Proposal 质量（Paper-02）
$\mathcal{V}_{167}^L$	V167L 词汇表	59 条标准作业规程节点的规范任务词汇表（Paper-01 SEC=1 验证）
$\mathcal{U}_{\text{domain}}$	领域指令空间	ASR 转录后的操作员自然语言指令的集合空间
$f: \mathcal{U} \to \mathcal{V}_{167}^L \cup \{\text{reject}\}$	LLM 路由函数	Brain 层 LLM 将指令映射到 V167L 节点或拒绝输出；f_LLM 为具体实例，\hat{r} 为其输出（EvidencePack Proposal）
$\hat{r} \in \mathcal{V}_{167}^L$	LLM Proposal 输出	LLM 路由函数 f 的输出节点；即 EvidencePack Stage 1 Proposal，经 Interface A 传至 Spine
$Q(f)$	Proposal 命中率	LLM 输出落在正确 V167L 节点的概率；目标 ≥ 0.90（微调后）
$Q(f)_0,\; Q(f)_{\mathrm{FT}}$	命中率·微调前/后	下标 0 = 零样本基线；FT = QLoRA 领域微调后。实测：3B: 0.480→0.944；7B: 0.678（无FT）
$H(r_i, r_j)$	危险对幻觉率	P(f(u)=rᵢ \| intent(u)=rⱼ)，(rᵢ,rⱼ)∈P_danger；目标 < 0.05（注：与 EKF H_k 不同）
$H_0,\; H_{\mathrm{FT}}$	幻觉率·微调前/后	下标 0 = 零样本；FT = 微调后。实测：3B: 0.256→0.016（16.5× 改善）
$\mathrm{intent}(u)$	指令真实意图	H 定义中的条件：操作员指令 u 的真实目标节点 rⱼ（测试集中由人工标注确定）
$\mathcal{P}_{\text{danger}}$	危险对集合	V167L 中语义相近但物理后果截然不同的节点对集合；\|E_danger\|=35 条
$G_{\text{danger}}$	危险图	以 V167L 节点为顶点、危险对为边的稀疏图；43 节点，32 边；Paper-02 定义，Paper-03 Spine 路由引用
$d_{\text{Sem}}$	语义对齐距离	1 − avg_v max_u cos(ϕ(u),ψ(v))；值越小表示 LLM 语义空间与 M_sem^domain 越对齐；微调目标：最小化
$L$	Lipschitz 常数	谱泛化界 Thm.1 中 f 的 Lipschitz 常数：Q(f_gen)−Q(f_dom)≤L·d_Sem；实践中以梯度范数代理 L̂=E[‖∇_u log P_f‖] 近似
$\phi(u)$	LLM 指令嵌入	LLM 对输入指令 u 产生的语义嵌入向量；用于 d_Sem 余弦相似度计算
$\psi(v)$	词条参考嵌入	V167L 词条 v 的领域参考语义嵌入向量；骨干：BGE-large-zh-v1.5（E5-large 对照验证）
$T_{\mathrm{inf}}$	单次推理延迟	Brain 层 LLM 单条查询推理耗时；接口 A 合规判据：T_inf ∈ [500ms, 2000ms]；实测：3B_ft 均值 1253ms，P95 1323ms
$N_{\mathrm{train}}$	微调训练样本数	QLoRA 微调训练集规模；Paper-02 实验：N_train=510（验证集 125）；由 V167L×8 模板 + 欠定/矛盾/危险对强化样本组成
$P(\text{unsafe})$	系统不安全概率上界	P(unsafe) ≤ H·(1−R_L2)·(1−R_L3)；H 是 Brain 层安全贡献的一阶系数；3B_ft 代入：≤155 ppm
Spine · Body 纵深防御（Paper-03）
$R_{L2}$	L2 Spine 拦截率	Spine 语义路由层拦截 Brain 错误 Proposal 的概率；Paper-03 核心指标
$R_{L3}$	L3 Body STL 拦截率	Body STL 执行监控层对运动轨迹异常的硬性拦截概率；Paper-03
$\mathcal{V}_{\text{damp}}$	防振锤专用词汇表	Paper-03 针对防振锤作业的 18 条核心词条子集；含 P2 拆除与 P3 安装全部操作
$\phi_{\mathrm{emb}}: \mathcal{V}_{\text{damp}} \to \mathbb{R}^d$	词汇嵌入函数	将 V_damp 词条映射到 M_sem 嵌入空间的投影函数；余弦距离路由的基础（与 Paper-02 的 \phi(u) 同体系；\varphi 保留给 STL 规约）
$\Delta d$	d-gap 欠定距离差	查询到 top-1 与 top-2 节点的余弦距离之差；Δd < δ 触发欠定（语义布里丹之驴）检测
$G_{\text{danger}}=(\mathcal{V},\mathcal{E}_{\text{danger}})$	危险图	以 V_damp 节点为顶点、危险对为边的稀疏图；Spine 路由门的判定依据
$\mathcal{E}_{\text{danger}}$	危险图边集	G_danger 的边集，等价于危险对集合；危险对门（d_gap < δ 且 top1 ∈ 危险对）的判据
$h_{\text{route}}(x)$	路由级 CBF	Spine 层语义路由安全约束的控制屏障函数；h≥0 保证路由在安全区域
$u_{\text{nom}}$	标称控制量	来自 Brain Proposal 的参考控制指令；CBF 安全滤波的输入
$\rho(\phi_{\mathrm{emb}}, \sigma)$	STL 鲁棒度	Signal Temporal Logic 鲁棒度：ρ>0 表示轨迹在 X_safe 内，ρ<0 触发 FAILSAFE Jump（与 STL 组 ρ(φ,x,t) 同符，φ 此处为 STL 规约，σ 为离散轨迹序列）
$t_{\text{act}}$	Flow-Jump 分离时刻	STL 轨迹在 t_act 完成正确/错误操作的分离（Paper-03 实测 t_act=25s）
$\varepsilon_{\text{pos}}$	末端位置误差	外感受信号（投影空间 Y），对应 STL-102 位置偏差约束

共 105 个符号 · 13 个模块分组