使自驱动实验室（SDLs）具备可审计性：混合动作、测量与安全执行的统一框架

自驱动实验室（SDLs）是将实验规划、自动化执行和测量反馈耦合在闭环中的实验室系统。将灵活的机器人控制与实验室仪器提供的类型化应用程序编程接口（APIs）及连续测量相集成，仍然是一个执行接口方面的挑战。为应对这一挑战，我们提出了一个由四个组件构成的可追溯框架：LAM（Lab Action Model）、OpenSDL、Safe-SDL 和 L3-Bench。LAM 是一种提出的测量条件策略架构，将视觉-语言-动作范式扩展为同时生成连续机器人轨迹和类型化仪器 API 调用。OpenSDL 是一种执行基底，包含初始控制实现，旨在将角色级操作映射到异构设备、协调执行并记录带时间戳的因果事件。所提出的 Safe-SDL 运行时门控机制将调度前的模式检查和资源检查，与执行期间（包括延长等待阶段）的信号时序逻辑监控相结合。L3-Bench（Level-3 Laboratory Benchmark）规定了一套回合级评估协议，涵盖物理结果、时序、可复现性、安全违规和故障恢复。总体而言，这些组件提供了一种端到端设计，用于连接混合动作生成、受监控的设备执行、测量反馈和实验评估，从而应对 SDL 工作流中的协调与可追溯性挑战。