结论：横向扭矩响应的在线估计把样本分进八个扭矩桶，用全最小二乘拟合「扭矩—横向加速度」的斜率与偏置，并以残差离散度近似摩擦。但它对外暴露的「可用」其实是三层不同的门：顶层消息有效位来自输入通信检查，内层参数有效位要求各桶达到 [100, 300, 500, 500, 500, 500, 300, 100] 的最小点数且总数达到 4000，「是否使用参数」则只是品牌白名单与调校类型门。三者互不推导，控制侧甚至在未检查内层有效位的情况下就可能使用估计值。
采样门：从健康位到扭矩桶
采样横向加速度按「车速 × 校准偏航率 − sin(滚转) × 重力」计算。进入桶之前要逐层过关：上游各健康位全真、扭矩历史缓冲填满、横向控制已连续激活并稳定 2 秒且驾驶员未覆盖、车速大于 15 m/s、扭矩绝对值大于 0.02、横向加速度绝对值不超过 1。入桶时扭矩值还要落在八个开右端点的 [−0.5, 0.5) 区间之一，区间外的点会被静默忽略。
| 门 | 条件 | 备注 |
|---|---|---|
| 健康位 / 历史缓冲 | 全真且历史填满 | 前置门，不满足则不入桶 |
| 激活稳定性 | 连续激活 2 秒、无驾驶员覆盖 | — |
| 车速 | >15 m/s | 严格大于 |
| 扭矩绝对值 | >0.02 | 严格大于 |
| 横向加速度 | ≤1 m/s² | 超限不入正常桶 |
有个容易被忽略的边界：给车控、执行输出与车况的时间戳加的是「当时」的延迟，而设备观测用的是消息内部时间戳。若延迟被置成负值，用于插值的时间窗可能为空；由于对空序列的判断特性，即便激活历史全假、驾驶员覆盖全真，样本也可能被放行。正常延迟名义上是正的，这只是一个「函数本身没有拒绝异常延迟」的说明，并不代表生产环境会收到负延迟。
八个桶与 4000 点门槛
「能算」和「算得可信」是两个不同的门：只要每个桶里至少有一个点，就可以先输出原始拟合；但要标记为有效，各桶必须达到各自的最小点数，且总点数不少于 4000。进度百分比取「总量完成率」与「最低桶完成率」的平均后取整——这意味着某些桶偏少时，整体进度会被拉低。
| 桶（扭矩区间，左闭右开） | 最小点数 |
|---|---|
| 第 1 桶 | 100 |
| 第 2 桶 | 300 |
| 第 3 ~ 6 桶 | 各 500 |
| 第 7 桶 | 300 |
| 第 8 桶 | 100 |
| 合计 | ≥4000 |
全最小二乘与负斜率的坑
拟合在「扭矩、常数 1、横向加速度」组成的点阵上做全最小二乘（SVD），把样本随机抽到最多 2000 点，只捕获线性代数异常。斜率与摩擦分别被约束在离线调校的 ±30% 与 ±50% 之内，偏置没有同类限幅。合成验证给出一个值得记住的结论：当斜率为负时（例如拟合 y = −2x + 0.5），斜率本身能被正确恢复，但摩擦却显著非零——原因是把斜率转成旋转角时用了平方根，结果恒为非负，负斜率下的残差没有沿直线方向被消去。这是合成负斜率分支的源码/数值结论，并不证明正常车型会出现负扭矩因子。
数值健壮性还有一处边界：发布与滤波前只用「空值 / 非数」判断拟合结果，没有显式检查正负无穷；在合成输入下，偏置为无穷仍可能带着内层有效位进入滤波。这提示序列化与滤波层都需要独立的有限值校验。
三层「可用」不是同一门
| 层 | 来源 | 实际含义 |
|---|---|---|
| 顶层消息有效 | 输入主题的通信/频率/有效性检查 | 不表示拟合已经成熟 |
| 内层参数有效 | 桶分布与数量达标、拟合非空非非数 | 估计是否成熟 |
| 是否使用参数 | 品牌白名单 + 调校类型 | 与样本量、内层有效位无关 |
关键消费事实是：控制侧在扭矩车型上只要求「主题通信健康」与「是否使用参数」为真，就调用参数更新，没有检查内层有效位。因此未完成新标定时，也可能使用初始离线值或历史滤波值——不能把「内层无效」误读为「控制器必然停用」。滤波本身按一阶方式更新，衰减时间从 50 持续增大到最多 250；一次更新里会先用旧系数更新滤波值，再用增大后的衰减重算系数。整个过程最终仍要经过车辆接口与 panda 安全策略，估计插件不得直接发送 CAN。
持久化与恢复的边界
缓存键是持久参数。恢复时先核对车型指纹与恢复键：匹配且内层有效时恢复三个滤波值与缓存点；兼容但内层无效时，仍会加载缓存点并恢复衰减值。恢复不是事务式提交——一旦解析中途异常，内存中已经装载的部分状态可能保留，而已写入的缓存键会被删除，形成一个「条件性部分恢复」的风险；车型指纹或版本不匹配时则跳过缓存但不删除键。
插件化边界
做插件化时，扭矩估计器宜先作为只读影子实例，输出独立候选主题，控制端只允许单一权威发布者。插件契约需要显式携带车型/调校版本、延迟时间语义、坐标系、采样覆盖率、顶层通信有效位、内层拟合有效位与输出年龄。切换为权威源前必须证明缓存恢复、缺失或异常输入、横向激活与驾驶员覆盖门以及回放等价性，且不得绕开既有安全许可。
常见问题
每个扭矩桶里有点，就等于参数可用了吗？
不等于。「能算」只要求每个桶非空，可以先输出原始拟合；「可信」还要求各桶达到 100/300/500 的最小点数且总数达到 4000，才会把内层参数有效位标为真并更新滤波值。
从缓存恢复的估计点一定是本次标定的吗？
不一定。兼容时无论内层有效位真假，都会加载缓存点并恢复衰减值；缓存恢复不是事务式提交，解析中途异常可能留下部分内存状态，因此只能视为条件性部分恢复。
为什么负斜率的摩擦估计会明显偏大？
因为把斜率转成旋转角时使用了平方根，结果恒为非负，负斜率下的残差没有沿直线方向被消去，于是垂直残差偏大、摩擦被高估。这是合成负斜率分支的结论，不证明正常车型会出现负扭矩因子。
内层参数标记为无效，控制器会不会停用估计值？
不会仅凭这一点停用。控制侧只检查主题通信健康与「是否使用参数」，不检查内层有效位，因此未完成新标定时仍可能使用初始离线值或历史滤波值；最终输出还要经过车辆接口与安全策略。
延伸阅读
- 60 秒窗与 0.15–0.65 秒区间：横向执行延迟的在线估计 —— 同一族横向学习中的延迟估计，两者在采样对齐上互相依赖。
- 横向限值的插件契约：估计值怎么进入横向控制 —— 承接本文「估计值被控制侧直接消费」的边界。
- 从使能到车轮：执行链上的八道门，以及它们各自不保证什么 —— 估计到实际执行之间还隔着哪些门。
- 同一个「转向灯」在三家车厂是三种实现：车辆状态归一化的坑 —— 品牌/调校差异如何影响参数白名单与估计。
参考资料
- 项目 02 ——
openpilot-research/TORQUED_LATERAL_TORQUE_LEARNING_DEEP_DIVE.md（采样门、八个扭矩桶与 4000 点门槛、全最小二乘与滤波、三层有效位、持久化与插件边界）
说明：本文为对固定源码快照的静态结构分析，未运行完整测试套件、未连接硬件、未验证目标车型的真实参数组合。文中所有桶阈值、点数门槛与配置均出自源文档，标注为未验证的结论保留其原有边界；合成点拟合结论不代表实车扭矩响应。
更新记录
首次发布 2026-10-11 最近核对：2026-10-11
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