面向自动化实验室的五指引擎式科研执行系统及控制方法与流程

本发明属于人工智能，为一种向自动化实验室的五指引擎式科研执行系统及控制方法，具体涉及一种将科研操作智能解耦为可组合微服务的五指引擎架构，及其在预算、能耗、时延、磨损、安全等多源约束下的dag并行调度与定理验证门控控制方法，适用于自驱动实验室、材料/化学/物理实验平台、高通量实验筛选等场景。

背景技术：

1、随着人工智能与自动化控制技术的发展，在通用工业控制、智能车辆、遥感处理等领域已出现多工具协同与自动化调度方案，主要代表性技术包括：

2、1. mcp智能体多工具协作链路技术

3、海南大学三亚研究院在申请号cn202511257075.2《一种mcp智能体的多工具协作链路设计与智能工作流实现方法》中公开了一种通用多工具协作系统。该系统通过构建工具知识图谱，基于heft算法构建工作流执行图，采用事件流与共享上下文的双通道机制，并引入状态驱动与弹性容错机制保障节点稳定执行。其工具类型涵盖rpa脚本执行器、ocr识别模块、api调用器等通用软件/硬件组件，适用于智能制造生产线等工业场景。

4、2. soa智能车辆软件架构技术

5、北京机械设备研究所在申请号cn202411761210.2《一种基于soa的智能车辆软件架构及软件平台》中提出了一种面向智能车辆的服务化架构。该架构支持组件即插即用、xml/json格式服务描述、bpmn 2.0业务流程编排及ota更新等功能，核心解决车规级autosar工具成本高、设备算法耦合紧的问题。

6、3. 在轨三维建模自动化技术

7、上海太驿微行航天科技有限公司在申请号cn202511525133.5《一种在轨三维建模方法与系统》中公开了一种遥感数据处理系统。该系统通过任务模板库混合检索、mcp调用链构建、动态反馈更新机制实现sar数据、可见光影像等的自动化三维建模，旨在降低星地通信带宽与处理时延。

8、尽管上述技术在各自领域取得一定进展，但面向自动化实验室科研执行场景时，仍存在以下根本性缺陷：

9、第一，缺乏科研场景专属设计。现有技术均面向通用工业控制或特定领域（车辆、遥感），其工具链为通用软件组件或遥感处理模块，未针对科研实验室的特殊需求进行适配，如无法支持实验仪器（如光谱仪、质谱仪）的微秒级同步触发与参数实时调整；缺乏实验逻辑验证机制，如预实验验证、变量控制、平行实验管理等科研专属流程；无科研数据全链路溯源设计，无法满足实验参数、操作记录、结果数据关联存储的合规要求。

10、 第二，无法实现理论-执行的硬实时联动。对比专利1采用heft算法静态调度，对比专利2采用bpmn 2.0标准流程，对比专利3聚焦建模精度优化，三者均在执行前完成规划，执行中无动态验证，缺乏形式化定理验证机制，无法在执行过程中拦截理论不一致的实验计划；无实时门控信号（如反例证伪ce、未知降权unk）与执行器的硬联动，导致无效实验无法终止，物料损耗率高达35%（《自然·合成》2024年综述数据）。

11、第三，无多源约束一体化优化能力。现有技术均未建立统一的实验成本模型，如专利1仅考虑工具延迟与负载，专利2聚焦车辆实时性，专利3优化时延与带宽；均未整合预算、能耗、物料、设备磨损、安全风险等多维约束，导致实验预算超支率>40%（2023-2024年cro行业白皮书统计）。

12、第四，安全保护机制不健全。现有技术依赖软件层容错与重试，如专利1采用错误传播模型与bfs重试，专利2依赖车辆ota更新，专利3无硬件保护设计，均无软硬双重安全联动机制，无法对温度、电流、压力等物理量实施微秒级硬件切断，安全事件率无法有效降低。

13、第五，数据溯源能力不足，可复现性差。现有系统缺乏标准化的审计机制，实验重现一致性仅为70%-80%，难以满足科研规范要求。

技术实现思路

1、现有技术无法同时满足科研场景专属适配、理论验证与物理执行硬实时联动、多源约束一体化优化、软硬双重安全保护四大核心需求。因此，本发明旨在提供一种面向自动化实验室的五指引擎式科研执行系统，实现：

2、1.通过微服务解耦架构，支持引擎独立热升级，消除升级停机时间；

3、2.通过形式化定理验证与物理执行的硬实时联动（门控时延≤50ms），在执行过程中实时拦截理论不一致或潜在危险的实验计划；

4、3.通过软硬双重安全保护机制，显著降低安全事件率；

5、4.通过统一的多源约束成本模型，实现预算精准控制；

6、5.通过sha-256审计机制，确保实验数据的全流程可追溯与高可复现性。

7、一种面向自动化实验室的五指引擎式科研执行系统，包括硬件层、通信层和服务层；

8、硬件层包括传感器阵列、执行器组、边缘控制器、上位机和存储设备；通信层包括envoy/istio服务网格； 服务层包括感知引擎、规划引擎、路由引擎、执行引擎、验证引擎和元编排器；感知引擎、规划引擎、路由引擎、执行引擎、验证引擎通过元编排器与上位机数据连接，元编排器部署于硬件层的上位机；硬件层通过通信层与服务层通信，服务层各引擎间实现grpc/http通信，并采用redis stream分片实现任务分发与负载均衡；

9、其中传感器阵列为相机、力传感器、温度传感器、ph传感器的一种或多种；执行器组为机械臂、注液泵、加热器、搅拌器的一种或多种；边缘控制器基于stm32单片机实现硬件层的传感器阵列和执行器组运行保护；存储设备为postgresql关系数据库针对minio对象存储。

10、所述感知引擎接收来自传感器阵列的多模态传感数据，基于时序编码和异常评分算法输出异常候选命题及对应的反例证据；规划引擎对任务中预估时长、预估能耗、物料消耗、设备磨损和安全风险熵值进行成本计算，成本在预算下筛选任务所需硬件层执行动作组合，路由引擎预设维护方法模板库与控制策略库，路由引擎根据任务域与硬件层设备选择维护方法和控制策略；

11、执行引擎用于对执行器组控制，并实时监听所述验证引擎输出的门控信号，当接收到ce信号时立即执行停机或回滚操作；验证引擎针对异常候选命题及执行观测数据调用smt求解器进行可满足性判定，输出三态门控信号{ok, ce, unk}，其中ce表示发现反例，unk表示验证未知，ok表示继续执行；元编排器，用于将上述引擎编排为有向无环图dag任务，执行拓扑优先并行调度；所述验证引擎与执行引擎之间通过通信层连接，门控信号端到端延迟≤50ms。

12、所述规划引擎计算成本c(a)的公式为：

13、

14、预估时长t(a)、预估能耗 e(a)、物料消耗 m(a)、设备磨损h(a)、安全风险熵值 s(a)，时间权重、能耗权重、物料权重、磨损权重、安全权重，其中权重取值范围如下：

15、。

16、所述执行引擎对控制量u施加速率约束，限幅|δu| ≤ 0.1·u_max，其中u_max加速率最大值，所述边缘控制器设有越界保护电路，当检测到温度>120℃、电流>4a或转速>3000rpm时，在1ms内直接切断执行器电源。

17、所述元编排器采用redis stream分片消息队列进行任务分发，将超时回滚阈值动态设置为t_timeout = 1.2·t(a)，其中t(a)为预估时长。

18、面向自动化实验室的五指引擎式科研执行系统的控制方法，包括以下步骤：

19、s1、元编排器接收任务文本描述，通过规划引擎设定预算b及安全阈值；

20、s2、感知引擎分析传感器阵列的传感数据，生成异常候选命题；

21、s3、规划引擎计算综合成本，筛选满足总成本∑c(a)≤预算b的动作集；

22、s4、路由引擎通过维护方法模板库与控制策略库匹配方法策略模板，元编排器生成dag；

23、s5、执行引擎根据dag节点运行，并实时响应验证引擎的门控信号；

24、s6、验证引擎进行形式化验证，输出{ok, ce, unk}信号；

25、s7、若收到ce信号，回滚至上一安全节点；若收到unk信号，降置信度并调整执行器组参数；

26、s8、若收到ok信号，生成带sha-256哈希的审计报告。

27、相较于现有技术对比，本发明至少实现以下可量化技术效果：

28、1. 并行吞吐显著提升

29、相较于对比文件cn202511257075.2采用的heft串行调度模式，本发明在8节点并行实验场景下，通过dag拓扑排序识别可并行节点、redis stream分片机制实现负载均衡、异步消息队列减少阻塞等待，整体吞吐提升约40%（从基准的100任务/小时提升至140任务/小时）。

30、2. 时延受控增长

31、相较于对比文件cn202411761210.2的soa服务架构，本发明在8节点并行、相同网络环境下，端到端时延仅增加约9%（从基准的183 ms增至200 ms），单节点时延保持在200ms以内，完全满足工业实时性需求。时延增加主要源自门控验证环节（约40 ms），但换取了执行安全性与理论一致性的可靠保障，该代价在科研自动化场景下是可接受的。

32、3. 可执行率与安全性协同提升

33、相较于对比文件cn202511525133.5的无门控执行模式，在1000次实验任务（含正常与异常任务）测试中：thumb引擎实时门控拦截约35%理论不一致或潜在危险计划（350/1000），避免无效执行与物料损耗；可执行率（有效实验/总实验）从基准的65%提升至78%，提升13个百分点；安全事件率降低约90%（从基准的10次/1000实验降至1次/1000实验）；提升原因在于：（1）毫秒级门控硬联动实时拦截异常；（2）软硬双重保护机制协同联动；（3）unk分支的降置信度与参数缩窄策略有效抑制边界不确定工况风险。

34、4. 预算控制能力增强

35、相较于传统自驱动实验室系统（依据ieee tas 2023年综述论文统计的基准数据），在预算b=100成本单位的实验任务集中，本发明通过pinky引擎的综合成本模型实现精准预估、实时成本监控与动态调整、门控拦截避免无效物料消耗，使预算超支率从基准的40%降至8%，降低32个百分点，显著提升科研项目经济性。

36、5. 可复现性与可审计性保障

37、相较于现有系统缺乏标准化审计机制的缺陷，本发明实现：对象存储与sha-256哈希记录支撑实验数据与结果的全流程审计；验证报告强制包含引擎版本号与门控日志，支持第三方复验与对比；同一任务在不同时间重现时，实验轨迹一致性达99.2%（基于100次重复实验统计），满足科研规范对可复现性的严苛要求。

38、6. 系统可用性突破

39、在引擎热升级场景下，本发明通过蓝绿部署与流量灰度切换，实现系统可用性保持100%，无停机时间；相比传统紧耦合系统升级需停机2小时以上的行业现状，本发明实现零停机平滑升级，确保科研生产的连续性。

40、综上，本发明通过五指引擎微服务架构、dag并行调度、定理验证硬联动、软硬双重保护、多源约束成本优化的协同创新，在并行效率、执行安全性、经济性与可复现性多维度取得显著技术进步，该技术效果是本领域技术人员基于现有技术难以预料的，具备创造性贡献。