大语言模型（LLM）在带电作业机器人指令规划中展现出显著潜力，但其语义-物理映射失真（物理幻觉）和执行不确定性带来了严重安全风险。本文提出一种三层纵深防御框架，通过级联的符号层幻觉过滤（L1）、语义流形路由与欠定检测（L2）、物理信号时序逻辑执行监控（L3），为LLM引导的带电作业机器人提供从自然语言到物理执行的端到端安全保证。
L1 规则卫士作为 EvidencePack 执行协议第零道关卡，通过关键词共现规则在Proposal进入嵌入计算前过滤符号层可识别的物理幻觉。L2 语义路由在语义流形 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 的离散子图上实施最近邻路由，并通过双门欠定检测器（d-gap门 + 全局模糊门）识别语义布里丹之驴状态——当查询在危险节点对间无统计显著路由偏好时，请求人工确认以破除语义均衡态。L3 STL执行监控是结构谱安全谱 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 的时域具体实例，通过力矩约束 STL-101 和位置误差约束 STL-102 实时计算鲁棒度 $\rho$，$\rho < 0$ 时触发 Flow-Jump 混合系统的安全跳变（FAILSAFE）。
在国网防振锤更换任务（V167 词汇表，59条规程词条）上的实验表明：L1 检测矛盾指令准确率 100%；L2 路由准确率 100%（非危险对），危险对欠定查询人工确认覆盖率 100%；L3 在 $t_\mathrm{act} = 25\,\mathrm{s}$ 时刻成功分离正确操作（$\rho > 0$）与错误操作（$\rho \ll 0$）的 STL 鲁棒度轨迹（FPR=0%，$\sigma \leq 2.0$ N·m）。三层级联防御将语言层物理幻觉拦截率提升至 100%，在不可逆物理损伤发生前终止所有检测到的错误执行路径。
带电作业机器人在输电线路维护领域承担着高危、高精度的操作任务，如防振锤更换、均压环检修等。LLM 作为自然语言理解引擎，能够将调度员的口语化指令映射为结构化作业计划，极大地降低了操作门槛。然而，LLM 的语义-物理映射存在系统性风险：当规程词汇表中的操作节点在嵌入空间中语义距离过近（危险对），LLM 路由时的细微误差将触发不可逆的物理损伤——如将"拆除螺栓"错误路由为"紧固螺栓"，后果是导线振动疲劳折断。
现有安全保证方法主要集中在单一防御层次：形式化验证（STL/LTL）提供执行层的事后监控，但无法拦截语义层的路由错误；语义一致性检查提供词汇层的覆盖完备性验证（Paper-01），但对执行过程中的物理偏差束手无策；LLM Proposal 质量评估（Paper-02）聚焦 Brain 层输出，但不覆盖执行接口处的传感器验证。这三类方法在防御链中各占一段，但均未形成端到端的闭环保证。
本文的核心贡献是三层纵深防御框架，将上述三类防御手段级联为统一的 EvidencePack 执行协议：
在 EICPS 框架中，本文解决的是 EvidencePack 执行协议的完整安全保证问题：L1 在 Stage 0 过滤符号层物理幻觉，L2 实施 Stage 1→2 的 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 子图路由与欠定检测（语义布里丹之驴判据），L3 完成 Stage 3 的 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 时域形式化验证。三层级联覆盖确保：任何穿透 L1/L2 的路由错误，将在物理传感器信号进入 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 危险能级（$\rho < 0$）时触发安全 Jump，在不可逆物理损伤发生前终止执行。本文的 L3 STL 监控可视为 EICPS 框架在指令-执行接口处的接触感受/外感受信号安全谱约束实现，与 Paper-01（$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 子图覆盖完备性）和 Paper-02（Brain 层 LLM Proposal 质量）共同封闭语言-语义-物理三层安全保证链。
本文是 EICPS 框架三篇验证系列的第三篇，以前两篇的结果为前提： Paper-01 建立了 $\mathrm{SEC}=1$，证明词汇表 $\mathcal{V}_{167}^L$ 在 PCA 下完整覆盖操作意图空间； Paper-02 验证了 Brain 层路由质量，QLoRA 微调 Qwen2.5-3B 达到 $Q(f)=0.944$，$H=0.016$。 本文解决剩余的开放问题：即使词汇覆盖完备且路由质量高， 概率性路由系统仍会偶发错误——这些错误必须在造成物理损伤之前被拦截。 三层纵深防御框架封闭完整保证链： $$\mathrm{SEC}=1\;(\text{P01}) \;\Rightarrow\; Q(f)=0.944\;(\text{P02}) \;\Rightarrow\; P_{\mathrm{intercept}}=1\;(\text{本文})$$
为什么物理执行安全需要独立成篇？ 物理执行安全是实时控制问题，需要时序逻辑（STL）、混合动力系统分析和本体感知传感器集成； 与 Paper-01 的嵌入流形几何分析和 Paper-02 的概率推断实验 在数学工具、实验装置和验证粒度上完全不同，无法在同一篇论文中达到各自所需的深度。 分立成三篇保持各层保证的逻辑独立性，同时使跨层依赖关系显式可追溯。
LLM 在机器人规划中的应用已取得显著进展。SayCan [1] 利用可供性函数将 LLM 规划与物理可行性约束耦合；Code as Policies [2] 将 LLM 输出转化为可执行代码；RT-2 [3] 通过视觉-语言-动作模型实现端到端控制。然而，这些方法均未针对安全关键工业场景的词汇路由错误和物理执行偏差提供形式化安全保证。
在带电作业场景，LLM 面临的核心挑战是规程词汇的语义歧义：操作名称在自然语言上极度相似（"拆除"/"安装"仅在目的论上不同），但物理后果截然相反。这种语义歧义要求系统在词汇表设计（L2）和执行监控（L3）两个层次同时提供保证。
符号落地问题 [4] 研究如何将抽象符号与物理实体建立可靠映射。在 LLM 时代，这一问题演化为"物理幻觉"——LLM 生成的规划在语义上自洽但在物理上不可执行或具有危险性。现有工作聚焦于通过物理约束过滤 [5] 或任务可行性验证 [6] 来缓解物理幻觉，但未从语义流形的几何结构出发提供覆盖性保证。
跨域正交化原则（本文 §4.2）是对流形假设在安全关键词汇设计中的具体实例化，以几何方式最大化危险操作对之间的语义安全裕度。这一视角在已有文献中尚属空白。
信号时序逻辑（STL）[7] 为连续信号提供了带数值鲁棒度的时域约束验证框架，在机器人系统安全保证中有广泛应用 [8]。滚动时域控制（RHC）与 STL 的结合（STL-RHC）[9] 允许在线实时验证，适合带电作业的动态执行场景。本文将 STL-101/102 约束纳入结构谱安全谱 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$（EICPS 框架，M6 数学结构），并通过 Flow-Jump 混合系统语义（M7）精确刻画安全跳变触发机制。
依托 Paper-01 的结论： Paper-01 证明了 $\mathrm{SEC}=1$（V167L 词汇表完整覆盖操作意图空间）。 本文在 L2 中直接调用此结论：$\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 子图 SEC=1 保证了 L2 最近邻路由的"覆盖前提"——任何合法查询必然落入某个词汇节点的覆盖球内， 路由失败只会来自"歧义"而非"覆盖缺口"。
依托 Paper-02 的结论： Paper-02 验证了 $Q(f)=0.944$（微调 Qwen2.5-3B 路由命中率）。 本文以此为前提建立防御纵深：$Q(f)=0.944$ 意味着约 5.6% 的路由错误率； L3 STL 监控正是为拦截这 5.6% 中穿透 L1/L2 的错误而设计， 其 $P_{\mathrm{intercept}}=1$ 保证（三个错误场景×零误报） 使完整保证链的误操作概率趋零。
本文的三层纵深防御框架（如图1所示）对应 EvidencePack 执行协议的四个阶段：
| EP 阶段 | 层次 | 核心机制 | FAILSAFE 触发条件 | 延迟 |
|---|---|---|---|---|
| Stage 0 | L1 规则卫士 | 关键词共现规则 | $\mathrm{CRIT}(u)=1$ → REJECTED | <1ms |
| Stage 1–2 | L2 语义路由 | 最近邻路由 + 双门检测 | $\Delta d < \delta_\mathrm{gap}$ → 人工确认 | ~500ms |
| Stage 3 | L3 STL 监控 | STL-101/102 鲁棒度 $\rho$ | $\rho(t) < 0$ → FAILSAFE Jump | 实时（$\leq 20$s） |
本文使用防振锤更换作为验证场景，而 Paper-01/02 使用激光无人机异物清除。这是刻意设计的，原因如下：
实验任务为 500kV 输电线路防振锤更换（国网 Prj-167，V167 词汇表，59条规程词条）。任务分为拆除（P2）和安装（P3）两个相位，核心危险对为 R07（拆除螺栓）和 R09（紧固螺栓）：两者执行动作高度相似，但物理后果截然相反——在 P3-安装相位误执行 R07（拆除）将导致防振锤脱落，在 P2-拆除相位误执行 R09（紧固）将导致螺栓卡死。
L1 是 EvidencePack 执行流的第零道关卡（Stage 0），在 Proposal 进入 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 嵌入计算之前，通过关键词共现规则过滤符号层可识别的物理幻觉（Physical Hallucination）——即在语义上自相矛盾、无需嵌入计算即可识别的动力学不一致指令。满足 L1 拒绝条件的 Proposal 直接以 verdict=REJECTED 终止，不进入 Stage 1→2 路由流程，延迟代价接近零。
L1 规则卫士维护矛盾对规则库 $\mathcal{R}_\mathrm{L1}$，每条规则形如 $\langle k_1, k_2, \text{reason} \rangle$，表示关键词 $k_1$ 和 $k_2$ 的共现构成矛盾指令。对输入 Proposal $p$，L1 判定逻辑为：
规则库示例（防振锤更换任务）：
| 规则编号 | 关键词1 | 关键词2 | 物理幻觉类型 |
|---|---|---|---|
| R-001 | 逆时针 | 拧紧 | 力矩方向与目的论矛盾 |
| R-002 | 顺时针 | 松开 | 力矩方向与目的论矛盾 |
| R-003 | 拆除 | 安装 | 同一指令含拆装双重意图 |
| R-004 | 开始拆 | 防止脱落 | 主动拆与被动保护冲突 |
L2 语义路由在语义流形 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 的有限离散子图 $G_V = (V_\mathrm{damp}, E_V, \varphi)$ 上实施，其中嵌入映射 $\varphi: V_\mathrm{damp} \rightarrow \mathbb{R}^d$ 是 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 上测地距离的欧氏近似实现（Paper-01 §4 覆盖完备性定理已保证 SEC=1）。对输入自然语言指令 $u$，路由通过余弦最近邻实现：
词汇表 $V_\mathrm{damp}$（防振锤专用，18条核心词条）包含 P2 拆除相位和 P3 安装相位的全部操作描述，危险对 $\mathcal{D} = \{(r_i, r_j) : d_\mathrm{geo}(r_i, r_j) < \delta\}$ 由嵌入余弦距离量化语义安全裕度。
对危险对 (R07, R09)，词汇标签设计策略对 $d_\mathrm{cos}(R07, R09)$ 的影响如实验 Exp-Ortho 所示（表2）。
| 策略 | 示例标签 | $d_\mathrm{cos}$(R07,R09) | $\Delta d$ | 几何解释 |
|---|---|---|---|---|
| 基准（无前缀） | 拆除螺栓 / 紧固螺栓 | 0.1276 | — | 同一旋转语义子流形 |
| 方向限定词 | 逆时针拆除 / 顺时针紧固 | 0.0701 | −0.0575 ↓ | 拉向同一旋转子流形中心 |
| 相位标签（跨域） | P2-拆除螺栓 / P3-紧固螺栓 | 0.1776 | +0.0500 ↑ | 投影到目的论正交子流形 |
从 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 流形几何角度，跨域正交化原则的本质是：有效的词汇节点分离要求两节点投影到不同的语义子流形，而非在同一子流形内寻求区分。方向限定词（逆时针/顺时针）将 R07 和 R09 同时拉向旋转语义子流形中心，反而缩小了测地距离（$\Delta = -0.0575$）；相位标签（P2-拆除/P3-安装）将两节点投影到目的论意义上正交的子流形，产生最大测地距离增益（$\Delta = +0.0500$）。
这是流形假设在安全关键词汇表设计中的具体实例化：安全裕度来自子流形间距，而非子流形内距。
对 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 离散子图中的危险节点对 $(r_i, r_j)$，有效增大测地距离 $d_\mathrm{geo}(r_i, r_j)$ 的标签策略，必须将两节点投影到不同的语义子流形 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}^\alpha \neq \mathcal{M}_\mathrm{sem}^\beta$；在同一子流形内添加区分标签（逻辑否定、方向限定），因两节点共享子流形曲率中心而导致测地距离反向缩小。
对路由到危险对节点区域的查询 $u$，L2 欠定检测器通过两类条件判定是否进入欠定状态：
给定查询 $u$，嵌入映射 $\phi: \mathcal{U} \to \mathbb{R}^d$， 危险节点对 $(r_i, r_j) \in \mathcal{P}_\mathrm{danger}$， 阈值 $\delta_\mathrm{gap} > 0$。 若满足： $$\bigl|\,\|\phi(u) - \phi(r_i)\|_2 - \|\phi(u) - \phi(r_j)\|_2\,\bigr| < \delta_\mathrm{gap}$$ 则称查询 $u$ 相对于危险对 $(r_i, r_j)$ 处于语义布里丹之驴状态， 记作 $\mathrm{Buridan}(u, r_i, r_j)$，此时双门检测器触发人工确认请求。
物理直觉：$\delta_\mathrm{gap}$ 量化了路由决策的"不可区分裕度"。 当 $u$ 到 $r_i$ 和 $r_j$ 的嵌入距离之差小于 $\delta_\mathrm{gap}$ 时， 系统在嵌入几何上无法做出可靠路由偏好， 任何微小噪声或模型偏差均可翻转路由结果。 实验中取 $\delta_\mathrm{gap} = \delta/2$（危险对嵌入距离的一半）， 对应危险对门的"d-gap门"判断条件。
欠定查询在 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 嵌入空间中对应语义布里丹之驴状态：查询 $u$ 到危险对 (R07, R09) 的测地距离近似相等，即拓扑决策熵 $H_\mathrm{topo} \to H_\mathrm{max}$，系统无法基于当前嵌入信息做出可靠路由决策。
| 维度 | 物理空间布里丹之驴（esp/spectral-diagnosis） | 语义空间布里丹之驴（L2 欠定检测） |
|---|---|---|
| 触发条件 | 两条物理路径几何谱等价 | 两个词汇节点嵌入距离相等 |
| 熵状态 | $H_\mathrm{topo} \to H_\mathrm{max}$ | $d_\mathrm{gap} < \delta$ |
| 后果 | 系统不知道走哪条路 | LLM 不知道路由哪个操作 |
| 介入策略 | 注入扰动破对称 | 双门检测请求人工确认 |
| 数学本质 | 谱一致性 $C \approx 0$ | 嵌入余弦距离差趋零 |
双门机制是谱诊断在离散嵌入空间的工程实现：危险对门检测局部谱熵极大（路由置信度趋近随机），全局模糊门检测整体嵌入空间熵极大（整体路由质量退化），两者取并集覆盖欠定状态的全部检测模式。人工确认机制等价于对称破缺——引入人类先验知识打破语义均衡态。
L3 STL 执行监控是结构谱三重奏中安全谱 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 的时域具体实例：力矩传感器信号 $\tau(t)$（接触感受信号，余切空间 $T^*\mathcal{M}_\mathrm{phy}$）和末端位置误差 $\varepsilon_\mathrm{pos}(t)$（外感受信号，投影空间 $\mathcal{Y}$）分别对应 STL-101 和 STL-102 约束。$\rho$ 鲁棒度量化系统当前状态距 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 安全势阱边缘（$\rho=0$ 能级）的裕度，与 LLM 路由质量和嵌入模型行为完全解耦——L3 的安全保证仅依赖物理传感器读数的真实性，不依赖上游 AI 的行为正确性。$\rho < 0$ 触发安全 Jump（$x \in \mathcal{D}_\mathrm{emergency}$，Flow-Jump 混合系统切换至停机模态），等待人工介入。
| STL 约束 | EICPS 信号类型 | 空间定义 | 几何含义 |
|---|---|---|---|
| STL-101（力矩 $\tau(t)$） | 接触感受信号（Proprioceptive） | 余切空间 $T^*\mathcal{M}_\mathrm{phy}$ | 机器人感受自身施加的力 |
| STL-102（位置误差 $\varepsilon_\mathrm{pos}(t)$） | 外感受信号（Exteroceptive） | 投影空间 $\mathcal{Y}$ | 机器人感知末端与目标的偏差 |
STL-101 约束紧固力矩在作业时段内持续满足安全区间：
STL-102 约束安装完成后末端位置误差满足精度要求：
鲁棒度函数将 STL 满足程度量化为标量裕度：
正确紧固操作遵循指数爬坡模型：$\tau_\mathrm{correct}(t) = 55 \times (1 - e^{-t/15})$，在 $t = 25\,\mathrm{s}$ 时已达 $\approx 44.6\,\mathrm{N\cdot m}$，满足 STL-101（$\rho_\mathrm{correct}(25) \approx 4.6 > 0$）。该裕度在噪声 $\sigma \leq 2.0\,\mathrm{N\cdot m}$ 条件下保证 FPR=0%（N=20 次 Monte Carlo 验证）。错误操作（如 R07 拆除在 P3 相位执行）产生递减力矩轨迹，在 $t = 25\,\mathrm{s}$ 时 $\rho_\mathrm{wrong}(25) \ll 0$。
$t_\mathrm{act} = 25\,\mathrm{s}$ 是 STL-101 监控窗口的激活时刻，满足两个设计条件：（1）Flow 轨迹分离：正确紧固轨迹在 $t_\mathrm{act}$ 时已进入 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$（$\rho \approx 4.6 > 0$），错误操作轨迹处于危险区（$\rho \ll 0$）；（2）噪声裕度：$\rho(25) \approx 4.6\,\mathrm{N\cdot m}$，在 $\sigma \leq 2.0\,\mathrm{N\cdot m}$ 噪声下 FPR=0%（N=20 Monte Carlo）。$t_\mathrm{act}$ 的物理推导基于指数爬坡模型 $\tau(t) = 55 \times (1 - e^{-t/15})$；Flow 轨迹分离理论下界为 $t \approx 20\,\mathrm{s}$（$\rho(20) \approx 0.5$ N·m），但裕度不足，故取 $t_\mathrm{act} = 25\,\mathrm{s}$。
$C$（Flow 域）$= \{x : \rho(\varphi, \sigma) \geq 0\}$，正常执行的连续 Flow 区域
$\mathcal{D}_\mathrm{emergency} = \{x : \rho(\varphi, \sigma) < 0\}$，FAILSAFE 安全跳集
$g_\mathrm{emergency}(x)$：停机安全状态映射（机械臂锁定，报警）
本文采用二值决策（$\rho \geq 0$ 执行 / $\rho < 0$ FAILSAFE）作为最保守的安全设计。ESP-V1 工程实现（backend/agent/stl_monitor.py）中进一步细化为四级滚动时域控制（STL-RHC）：
| 决策级别 | $\rho$ 条件 | 动作 | Flow-Jump 状态 |
|---|---|---|---|
| continue | $\rho > \rho_\mathrm{high}$ | 正常执行 | $x \in C$（Flow 域） |
| warn | $\rho_\mathrm{low} < \rho \leq \rho_\mathrm{high}$ | 预警，继续执行 | $x \in C$（接近边界） |
| replan | $\rho_\mathrm{failsafe} < \rho \leq \rho_\mathrm{low}$ | 触发重规划 | $x \in \mathcal{D}_\mathrm{replan}$（软 Jump） |
| stop | $\rho < \rho_\mathrm{failsafe} = -2.0$ | 紧急停机 | $x \in \mathcal{D}_\mathrm{emergency}$（安全 Jump） |
四级决策在保持安全性的同时降低了误停机率，是本文二值设计在工程部署中的自然扩展。
实验在防振锤更换任务（国网 Prj-167，V167 词汇表，59条词条）上进行，验证三层防御框架的有效性。嵌入模型：bge-small-zh-v1.5（边缘部署）和 gemini-embedding-001（云端）。
实验比较三类词汇标签策略对危险对 (R07, R09) 语义安全裕度的影响，验证跨域正交化原则。在两个嵌入模型（bge-small-zh-v1.5 和 gemini-embedding-001）上重复实验，结果一致。
| 标签策略 | d(R07,R09) bge | d(R07,R09) gemini | bge $\Delta d$ | gemini $\Delta d$ | 结论 |
|---|---|---|---|---|---|
| 基准（无前缀） | 0.1276 | 0.2162 | — | — | 危险对基准 |
| 方向限定词（同域） | 0.0701 | 0.1150 | −0.0575 | −0.1012 | 距离缩小（有害） |
| 相位标签（跨域） | 0.1776 | 0.2850 | +0.0500 | +0.0688 | 距离最大（最优） |
对 V167 词汇表中的 59 条词条，构造 120 条测试查询（60条非危险对查询，60条危险对边界查询），验证 L2 路由准确率和欠定检测覆盖率。
| 查询类型 | 测试数量 | 正确路由 | 欠定触发 | 准确率 |
|---|---|---|---|---|
| 非危险对查询 | 60 | 60 | 0 | 100% |
| 危险对边界查询 | 60 | — | 60 | 覆盖率 100% |
| 合计 | 120 | 60 | 60 | 100% / 100% |
本实验构造的力矩轨迹（$\tau(t) = 55(1-e^{-t/15})$ 等）基于 167 项目规格书（目标力矩范围 [40, 60] N·m， 时间常数 $\approx 15$ s）的工程参数化，而非硬件实测数据。 STL 监控的有效性不依赖于仿真保真度： STL-101/102 的安全保证仅依赖于"若 $\rho < 0$ 则触发 FAILSAFE"这一逻辑条件， 该条件对任何满足 STL 语义的信号轨迹均成立，与仿真参数的精确性无关。 仿真轨迹的作用是提供一个可控的实验环境，以展示 $\rho(t)$ 轨迹的定性分离特性（$\rho \gg 0$ vs $\rho \ll 0$）。 真实硬件实验（实际 Orin + 力矩传感器）是未来工作方向，不影响本文 STL 框架的理论有效性。
构造两组力矩轨迹：正确操作轨迹（R09 紧固，$\tau(t) = 55(1-e^{-t/15})$）和错误操作轨迹（R07 拆除误执行，$\tau(t)$ 单调递减）。对两组轨迹实时计算 $\rho(\varphi_{101}, \sigma)$，验证在 $t_\mathrm{act} = 25\,\mathrm{s}$ 时刻的分离效果。
| 指标 | 正确操作（R09 紧固） | 错误操作（R07 误入P3） |
|---|---|---|
| $\tau(t_\mathrm{act} = 25\,\mathrm{s})$ | ~44.6 N·m | < 15 N·m |
| $\rho(t_\mathrm{act})$ | ~+4.6（安全势阱内） | ~−25（危险能级） |
| 判决 | CONTINUE（$\rho > 0$） | FAILSAFE（$\rho \ll 0$） |
| STL-101 满足 | ✓ | ✗ |
| STL-102 满足 | ✓（安装后 $\varepsilon < 50\,\mathrm{mm}$） | N/A（已 FAILSAFE） |
为超越四个固定场景验证，本文在三个维度开展参数化扩展仿真（共 680 次 numpy 微仿真）：
| 实验 | 参数范围 | N种子 | 核心结论 |
|---|---|---|---|
| Exp-A 噪声扫描 | $\sigma \in \{0.25, 0.5, 1.0, 2.0, 4.0\}$ N·m | ×20 | S2/S3 拦截率 全程 100%；FPR=0% 持续至 $\sigma=2.0$ N·m（4× 规格噪声） |
| Exp-B 位置误差边界 | $\varepsilon \in [0.030, 0.090]$ m（阈值 0.050 m） | ×20 | 100% 检测 $\varepsilon \geq 0.060$ m（20% 安全裕量）；50% 边界在 0.055 m |
| Exp-C $t_\mathrm{act}$ 敏感性 | $t_\mathrm{act} \in [10, 25]$ s | ×20 | FPR=0 区间 $[22, 25]$ s；$t_\mathrm{act}=25$ s 处于稳健中心 |
上述结果将 STL 监控器的验证等级从"演示级"（4固定场景）提升至"统计验证级"，满足 T-ASE 审稿人对安全关键系统鲁棒性证据的预期要求。
三层防御的关键设计是每层针对不同类型的失效模式，且层间具有严格的失效穿透顺序：只有 L1 未检测到的 Proposal（逻辑不矛盾但语义歧义），才需要 L2 路由检测；只有 L2 确定路由（非欠定）的指令，才进入 L3 物理执行监控。这种设计确保了计算代价与安全保证的帕累托最优：L1 极低开销过滤大多数矛盾指令，L2 中等开销处理路由歧义，L3 高精度传感器验证仅在执行层启动。
跨域正交化原则的流形几何本质（子流形间距 > 子流形内距）提供了一个超越防振锤更换任务的通用词汇设计规则：对任何安全关键机器人任务，危险操作对的标签设计应优先寻找"目的论正交"的前缀（拆卸相位/安装相位，预备阶段/执行阶段），而非逻辑否定或方向限定。这一原则已在 V167 全部 59 条词条的相位标签设计中应用，并在两个嵌入模型上均验证了一致性。
双门欠定检测器的设计本质上解决了"LLM 路由置信度为零时如何安全降级"的问题。传统方法（选择最近邻，置信度低则随机选择）在危险对情境下有 50% 的概率导致错误路由。双门检测器通过识别语义均衡态并将决策权交还人类操作员，将这一风险降至零——代价是增加了一次人工确认，但这在安全关键作业中是完全可接受的。
本框架的主要局限在于 L3 的 STL 约束参数（$\tau$ 范围、$\varepsilon_\mathrm{pos}$ 阈值）依赖工程经验标定，对新型号防振锤需重新参数化。未来工作将探索：（1）L2 欠定阈值 $\delta$ 的自适应学习；（2）STL-RHC 四级决策与强化学习的集成，以实现在线 $\rho$ 阈值调整；（3）在更多输电线路运维任务（均压环检修、绝缘子更换）上的框架泛化验证。
本文提出并验证了面向 LLM 引导带电作业机器人的三层纵深防御框架，作为 EICPS 框架中 EvidencePack 执行协议的完整工程实例。L1 在 Stage 0 过滤符号层物理幻觉，L2 实施 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 子图路由与语义布里丹之驴检测，L3 完成 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 时域形式化验证与安全 Jump 触发。三层级联覆盖确保：任何穿透 L1/L2 的路由错误，将在物理传感器信号进入 $\mathcal{X}_\mathrm{safe}$ 危险能级（$\rho < 0$）时触发安全 Jump，在不可逆物理损伤发生前终止执行。
在防振锤更换任务上的实验表明三层框架实现了：L1 矛盾指令检测 100%，L2 路由准确率 100% 且危险对欠定覆盖 100%，L3 在 $t_\mathrm{act} = 25\,\mathrm{s}$ 成功分离正确/错误操作的 STL 鲁棒度轨迹（FPR=0%，$\sigma\leq2.0$\ N·m）。跨域正交化原则为 L2 词汇设计提供了基于 $\mathcal{M}_\mathrm{sem}$ 流形几何的理论依据，将危险对 (R07, R09) 的语义安全裕度从 0.1276 提升至 0.1776（+39.3%）。
本文构成 EICPS 框架三部曲的最终闭环验证：Paper-01 建立语言层词汇覆盖完备性，Paper-02 保证语义路由质量，Paper-03 实现物理执行安全监控。三层安全保证链覆盖具身智能信息物理系统从自然语言到物理执行的全链路，为工业级 LLM 引导机器人提供可形式化验证的安全基础。