1

README.md

@@ -16,11 +16,12 @@ src/mcm26b/
 ├── protocol/      # P0/P1 字段表、计时模型、状态机、串行幂等客户端（已完工）
 ├── geometry/      # P2 角域交会、直径、MEC、问题二安全候选盘证书（已完工）
 ├── sim/           # 自建模拟器、故障注入、演练日志回放（测试专用，已完工）
-├── belief/        # P3 逐频道候选集合 K_c（骨架）
+├── belief/        # P3 逐频道候选集合 K_c：保守外包多边形 + 半平面裁剪（已完工）
-├── coverage/      # P4 49点覆盖账本（骨架 + 网格生成）
+├── coverage/      # P4 49点覆盖账本（网格生成 + 逐频道记录）
-├── planner/       # P3 选点 / P4 全向闭环 / P5 定向扩展（骨架）
+├── planner/       # P3 保证接收盘选点器 / P4 全向闭环 / P5 混合源定向闭环（已完工）
-└── evaluation/    # 日志复算与统计（复算已完工）
+├── evaluation/    # 日志复算与统计（已完工）
-tests/             # pytest（兼容 unittest 风格），53 项
+└── sim/scenes.py  # 自检场景生成器：全向与混合源（测试端专用）
+tests/             # pytest（兼容 unittest 风格），95 项
 scripts/           # 采集、基准、可视化与校核脚本
 output/ examples/  # 演练证据、算例与生成产物
 ```
@@ -33,6 +34,9 @@ Python ≥ 3.10，依赖仅 `requests`（测试另需 `pytest`）。
 uv sync                                   # 安装（可编辑挂载本包）
 uv run pytest                             # 全部测试
 uv run mcm26b sim-check                   # P0 自检：复现附件计时示例 105/111/194/199
+uv run mcm26b run --robot-id 2026001 --self-test   # 问题3自检：随机全向场景闭环（不连官方）
+uv run mcm26b run --robot-id 2026001 --self-test --problem 4  # 问题4自检：混合定向源场景
+uv run mcm26b run --robot-id <队号> --log output/run/session.jsonl  # 对接模拟器正式/演练
 uv run mcm26b q1 examples/q1/normal.json  # 问题一求解（等价 python -m mcm26b.geometry ...）
 uv run python main.py examples/q1/triangle.json --rounding-margin-deg 0.005
 ```
@@ -79,9 +83,9 @@ client.exit()
 | P0 规则固定（规则表/状态机/字段表，示例逐步 105/111/194/199） | ✅ 完成 |
 | P1 协议基线（客户端 + 自建回放/故障注入测试） | ✅ 完成 |
 | P2 几何内核（角域交、直径、MEC、证书） | ✅ 完成（迁入 `mcm26b.geometry`） |
-| P3 问题二选点（K1、候选区域 Q、采样评估） | 🦴 骨架（证书已完工） |
+| P3 问题二选点（K1、候选区域 Q、采样评估） | ✅ 完成（belief + 选点器，测试固化） |
-| P4 问题3全向闭环（49点覆盖、定位队列、清除、停止） | 🦴 骨架 |
+| P4 问题3全向闭环（49点覆盖、定位队列、清除、停止） | ✅ 自建完成（官方演练待执行） |
-| P5 问题4定向扩展（联合约束、后备清除、预算） | 🦴 骨架 |
+| P5 问题4定向扩展（联合约束、后备清除、预算） | ✅ 自建完成（官方演练待执行） |
 | P6 加速与消融 | 🦴 未开始 |
 
 ## 采集与正式测试约束

docs/B题建模分析与实施计划.md

@@ -187,13 +187,13 @@ AI 的适合用法是把这些模块逐一变成可测试程序、生成边界
 
 | 阶段 | 交付与执行任务 | 验收门槛 | 当前状态 |
 | --- | --- | --- | --- |
-| P0 规则固定 | 规则表、状态机、四类API字段与成本 | 示例逐步105/111/194/199秒；clear不切换频道 | 已核对规则，完整状态机待工程化 |
+| P0 规则固定 | 规则表、状态机、四类API字段与成本 | 示例逐步105/111/194/199秒；clear不切换频道 | 已完成：`protocol/rules+timing+state` 工程化，`sim-check` 与 `tests/test_protocol_timing.py` 固化 |
-| P1 协议基线 | enter/measure/clear/exit客户端；串行、幂等、截止时间 | accepted=false和超时重试不污染状态；主动退出；故障注入回放 | 已有少量测向采集器及真实计时回放；完整客户端待实现 |
+| P1 协议基线 | enter/measure/clear/exit客户端；串行、幂等、截止时间 | accepted=false和超时重试不污染状态；主动退出；故障注入回放 | 已完成：`protocol/client`，`ScriptedFaultTransport`/`PlaybackTransport` 回放，`tests/test_protocol_client.py` 全过 |
 | P2 几何内核 | 问题一解答、区域分类、直径圆证据、MEC、清除余量 | 跨界、退化、无界、解析反例、独立算法对照 | 已实现并优化，20项自动化测试通过 |
-| P3 问题二选点 | $K_1$ 先验、安全候选盘、后验半径采样与 `near` 分支 | 距离证书有效；采样加密；不把探索当接收保证 | 解析非空证明及证书已实现；选点器与实验待实现 |
+| P3 问题二选点 | $K_1$ 先验、安全候选盘、后验半径采样与 `near` 分支 | 距离证书有效；采样加密；不把探索当接收保证 | 已实现：`belief` 保守候选集 + `planner` 保证接收盘选点器（worst-posterior 采样、1/4 间距加密复核）；策略对比实验待做 |
-| P4 全向闭环 | 49点覆盖记录、定位队列、清除、停止、日志统计 | 10/16源、边界源和错误响应案例；官方演练全清并正常退出 | 待实现 |
+| P4 全向闭环 | 49点覆盖记录、定位队列、清除、停止、日志统计 | 10/16源、边界源和错误响应案例；官方演练全清并正常退出 | 自建闭环已完成：`planner.OmnidirectionalLoop`（10/16/0 源、近边界源、预算耗尽、故障注入测试通过）；官方演练全清待团队执行 |
-| P5 定向扩展 | no_signal联合约束、覆盖发现、有限清除后备与预算 | 朝外边界源不漏；真源不误删；格数与退出预算检查 | 已有证明和设计；闭环待实现 |
+| P5 定向扩展 | no_signal联合约束、覆盖发现、有限清除后备与预算 | 朝外边界源不漏；真源不误删；格数与退出预算检查 | 已实现：`planner.DirectionalExtension`（49点覆盖对定向源成立、保证接收盘内 no_signal 记为观测到定向、对跖+环探梯子、`fallback_clear_cells` 有限圆盘覆盖后备清除带格数/预算双硬顶）；`tests/test_loop_q4.py` 全过；官方混合源演练待执行 |
-| P6 加速消融 | 共享测点、自适应覆盖、目标排序、提前清除 | 配对案例全清不退化，时间/请求数改善可复算 | 可删减；复杂学习与朝向搜索后置 |
+| P6 加速消融 | 共享测点、自适应覆盖、目标排序、提前清除 | 配对案例全清不退化，时间/请求数改善可复算 | 可删减；闭环基线数据已可用于消融对照 |
 | P7 正式与论文 | 固定版本、论文表1、日志原名、上传核查 | 问题3/4各3份正式记录与程序版本对应 | 团队后续安排；本任务不执行正式测试 |
 
 按2026年9月10日起的剩余时间，建议10日补齐P1并衔接P3，11日完成P4自建边界案例与全向演练，12日完成P5及混合源演练；未达验收就删减P6并优先修正闭环。演练不限3次，正式机会为问题3和4各3次。团队在版本稳定后自行安排正式记录，留出失败恢复和论文整理时间。附件建议9月13日15:30前完成正式测试，17:30后不能启动新的演练或正式测试；已进入上传队列的日志仍会继续上传。此处引用所给附件安排，运行前核对模拟器界面公告；这份排期不改变当前禁止使用正式测试的限制。
@@ -210,4 +210,17 @@ AI 的适合用法是把这些模块逐一变成可测试程序、生成边界
 
 可复现报告见 `output/q1/optimization_report.json`，问题一证明、输入输出及数值限制见 `docs/问题一解答.md`。局部MEC基准只反映本地几何计算，不能据此宣称请求延迟、完整策略或官方成绩得到同样提升。
 
-下一步优先补齐P1完整协议与故障回放，再实现P3选点器并接入P4“发现—定位—清除—证明完成—退出”闭环。P2已经具备可复用输入输出；不要重复开发几何内核或提前堆叠学习算法。以全向演练的实际请求、日志和耗时决定P5后备规模与P6加速投入。
+P0–P5（自建部分）与 P2 均已交付：协议层（串行幂等客户端、状态机、预算截止、
+故障回放）、几何内核、belief 保守候选集、保证接收盘选点器、`OmnidirectionalLoop`
+全向闭环与 `DirectionalExtension` 混合源定向闭环（49 点覆盖对定向源同样成立、
+no_signal 联合约束基线不删候选、对跖+环探遮挡梯子、`fallback_clear_cells`
+有限圆盘覆盖后备清除，格数与现实预算双硬顶下不盲扫）。自建验收：
+`uv run pytest`（95 项）与 `uv run mcm26b sim-check`；随机场景自检：
+`uv run mcm26b run --robot-id <队号> --self-test`（问题4加 `--problem 4`）。
+
+下一步优先把两个闭环接入官方演练（问题3用全向、问题4用混合，先实测单请求
+延迟与总请求数，核对 1200s 现实预算与 2MB 日志体积），再做 P6 消融对照。
+基线量级供参照：10 源场景约 550–630 次检测、虚拟总时 1.4–1.7 万秒；16 源
+场景约 200–320 次检测即触发数量上界停止。该数字说明共享测点与跳点策略
+（P6）有明确改进空间。不要重复开发几何内核或提前堆叠学习算法；以官方演练
+的实际请求、日志和耗时决定 P6 加速投入。

docs/协议规则表与状态机.md

@@ -121,3 +121,74 @@ remaining_real_duration_s 为准，不得假定恒为 1200）；测试窗口 25
   进程崩溃不丢已发记录，回放测试与 evaluation 复算共用同一格式；
 - **本地预校验**：channel 范围、坐标有限性与 2e6 上限、robot_id/request_id 格式
   在发送前拒绝（与服务器 400 语义一致，省一次往返）。
+
+## 6. 策略层如何使用本协议（P3/P4 交付）
+
+第 5 节的客户端是策略层唯一的事实来源；`belief`（候选集）、`planner`（选点与闭环）
+不绕开它直接发请求。衔接约定：
+
+- **串行不变**：闭环每个决策步只发一个动作，`measure`/`clear` 的返回值
+  （`MeasureOutcome`/`ClearOutcome`）是 belief 更新的唯一输入；
+- **状态同步**：机器人位置/测向频道/虚拟时刻一律读 `client.state`，
+  频道规则（§3 状态机表）由状态机自动维护，策略层不自行推算；
+- **预算驱动退出**：`DeadlineExceeded` 只在 `/exit` 之外的动作前抛出；
+  闭环捕获后立即 `/exit`（豁免检查），并把该局记为"未证明完成"，
+  不与全清成功混记；
+- **选点的接收保证**：选点器只在保证接收盘 B(mec, 1000-ρ) 内取点，
+  盘内任一点到候选集每点距离 < 1000 ≤ 最小接收半径，因此定位阶段
+  不会浪费 `no_signal`（ρ>1000 的一般候选集退化为探索 MEC 圆心，允许
+  no_signal，理由字段中如实标注）；
+- **清除证书**：候选集外包多边形半径（含近似误差与工程余量）
+  ≤ 20m 才发起 `/clear`；证书有效但清除失败视为异常，先补测再重试，
+  不在同一证书上重复消耗 3 秒/次的失败清除；
+- **停止条件**（全部显式实现）：清除数达 16（源数上界证明）、
+  每频道均"已清除或覆盖证明不存在"、现实预算耗尽。发现若干源、
+  连续 no_signal、候选采样为空都不是停止条件；
+- **验收**：`tests/test_loop_q3.py` 在自建模拟器上覆盖 10/16/0 源、
+  近边界源、预算耗尽与故障注入；`uv run mcm26b run --robot-id <队号>
+  --self-test` 可离线复跑随机场景，正式模式去掉 `--self-test` 即对接
+  模拟器（日志用 `--log` 落盘，格式同 §5 JSONL）。
+
+## 7. 定向扩展如何使用本协议（P5 交付）
+
+问题4的定向源在**协议字段上与全向源完全不可区分**：`/measure` 仍只返回
+no_signal/near/direction（direction 附 svd_deg），`/clear` 仍只看 20m 半径。
+"该源是定向的"无法从报文读出，只能由观测推理。因此 §5/§6 的协议用法全部
+照用，定向性只改变策略层的解释与决策：
+
+- **发现阶段零改动**：49 点覆盖保证对定向源同样成立——源位于某网格单元
+  凸包内时，任意发射半平面（朝向 ±90°，含边界）必含至少一个顶点，且该
+  顶点距离 ≤ 700√2 ≈ 989.95 < 1000 ≤ 最小接收半径，覆盖阶段无需知道
+  源类型；
+- **no_signal 联合约束基线**：定向源的 no_signal 约束的是"位置×半径×朝向"
+  联合假设，单独维护空间候选会被误删，基线**不据此删任何候选**
+  （`belief.update_measure` 对 no_signal 无操作）；缺席证明仍只由完整覆盖
+  给出。唯一启用的推理：若 no_signal 发生在保证接收盘 B(mec, 1000-ρ) 内
+  （该盘内任一全向源必然可收），则只能由朝向遮挡解释 [观测推理]——该频道
+  记为"观测到定向"，进入探点升级梯子：对 MEC 圆心对跖复核一次，再绕
+  MEC、半径 = ρ 的圆环按 45° 步进探点（环包围任意候选源，发射半平面在
+  环上截出 ≥180° 弧）。被遮挡探点不消耗定位步数，单轮由
+  `max_blocked_probes`（4 [工程]）限流；梯子不构成接收保证，失败由后备
+  清除兜底；
+- **后备清除的协议用法**：定位停滞（候选集有界但未达 §6 清除证书）时，
+  对候选外包多边形构造 20m 有限圆盘覆盖（`fallback_clear_cells`：全局
+  半开网格索引、相交判定带正容差，格内任一点距某格心 ≤ 10√2 < 20m），
+  按"距机器人最近优先"逐格发 `/clear`（同频道、不同位置）——清除与朝向
+  无关 [题面]，是定向源不依赖可见性的完备后备。两条预算硬门槛（任一
+  不满足即跳过并留痕，绝不盲扫）：
+  - 格数上界：N ≤ `fallback_max_cells`（400 [工程]）；外包框枚举先按
+    (⌈w/20⌉+2)(⌈h/20⌉+2) 做规模检查，宽候选集（如仅一次读数的 750m
+    截断角域，数千格）必须继续定位而非硬扫；
+  - 现实预算：N × `real_rtt_p95_s` + `reserve_exit_s` ≤ 剩余现实时间。
+  虚拟耗时上界 ≈ 移动 L/5 + 3N（全失败）或 3(N-1)+5（末次成功）；
+- **真源不误删**：no_signal、失败的 `/clear`（含后备逐格全失败）均不删
+  空间候选；后备全失败按守恒性破坏记异常（格心距格内任一点 < 20m，
+  理论上必命中）；
+- **停止条件与预算语义不变**：仍是清除数达 16、每频道均"已清除或覆盖
+  证明不存在"、现实预算耗尽（记未证明完成）三种；
+- **验收**：`tests/test_loop_q4.py`（15 项：覆盖格无空洞与格线两侧保留、
+  退化多边形、格数上界公式；混合 10/16 源全清、朝向背离圆心的近边界源
+  不漏、批量种子回归；no_signal 不删候选；格数硬顶与预算跳过；后备
+  正路径命中与全失败异常留痕）；`uv run mcm26b run --robot-id <队号>
+  --problem 4 --self-test` 可离线复跑混合场景（`--directional` 指定
+  定向源数），正式模式同 §6。

src/mcm26b/belief/__init__.py

@@ -1,24 +1,38 @@
 """P3 逐频道信念状态：候选集合 K_c 维护与频道处理状态。
 
-现状：骨架（P3 起填充）。接口与不变式先行固定，防止后续实现漂移。
-
 核心不变式（验收标准）：
-- 保守性：真源永远属于维护中的候选集合；任何更新不得因误差、
+- 保守性：真源永远属于维护中的候选集合。候选集用"圆盘外切多边形 ∩
-  圆弧离散或浮点容差把真点排除（自建真值案例中真源始终保留）；
+  测向角域半平面"的凸多边形表示——外切多边形严格包含圆盘，半平面裁剪
-- direction 读数：K_c ⊆ Ω ∩ W(s, θ±δ) ∩ B(s, 1500)（首次测向构造见
+  带正容差，因此每步更新只会放大而不会缩小真实候选集；
-  geometry.planning.first_bearing_candidate_disk 的解析证书）；
+- direction 读数：K_c ⊆ Ω ∩ W(s, θ±δ_eff) ∩ B(s, 1500)，后续读数再交
-- no_signal 读数（P4，全向源）：仅可排除 B(s, 1000)；用于定向源时
+  同样的约束；δ_eff = 误差半角 + 示向度舍入裕量（服务器保留两位小数，
-  是"位置×朝向"联合约束，单独维护空间候选会误删真源（P5 才启用）；
+  舍入本身引入 ≤0.005° 偏差）；
+- no_signal 读数（P4，全向源）：基线不据此删空间候选——对定向源它是
+  "位置×朝向"联合约束，单独维护空间候选会误删真源（P5 才启用）；
+  "该频道不存在源"的证明由覆盖账本（coverage.CoverageLedger）给出；
+- near 读数：源在 5m 内，候选集收缩为 B(s, 5)，可直接产生清除证书；
 - /clear 成功：状态转 CLEARED；失败只说明"该频道 20m 内无可清除源"，
-  不得直接删除超出 20m 的候选。
+  不得直接删除超出 20m 的候选，必须先补测再重试。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
+import math
 from dataclasses import dataclass, field
 from enum import Enum
 
-from ..config import ProblemConfig
+from ..config import ProblemConfig, Vec2
+from ..geometry.localization import smallest_enclosing_circle
+from ..protocol.rules import DIRECTION, NEAR, NO_SIGNAL
+
+# 半平面裁剪的正容差（米）。坐标量级 ~2100，浮点误差远小于它；
+# 容差只向"保留更多候选"的方向倾斜，不破坏保守性。
+_CLIP_TOL_M = 1e-6
+_DEDUPE_TOL_M = 1e-7
+
+
+class InconsistentBelief(RuntimeError):
+    """读数把候选集剪空等违背保守性的情形；须停机核查而非继续跑。"""
 
 
 class ChannelStatus(Enum):
@@ -29,11 +43,185 @@ class ChannelStatus(Enum):
     ABSENT = "absent"            # 覆盖证明不存在（P4）
 
 
+def circumscribed_polygon(center: Vec2, radius_m: float, sides: int) -> list[Vec2]:
+    """圆的外切正多边形顶点（外接半径 r/cos(π/n)），严格包含圆盘。
+
+    近似误差（外接圆超出圆盘的部分）为 r(1/cos(π/n) - 1) ≤ r(1-cos(π/n))·sec²，
+    调用方用 (1-cos(π/n)) 口径记账即可（略保守偏大）。
+    """
+    if sides < 8:
+        raise ValueError("外切多边形边数过少，近似误差不可控")
+    circumradius = radius_m / math.cos(math.pi / sides)
+    step = 2 * math.pi / sides
+    return [(center[0] + circumradius * math.cos(step * i + step / 2),
+             center[1] + circumradius * math.sin(step * i + step / 2))
+            for i in range(sides)]
+
+
+def polygon_halfplanes(polygon: list[Vec2]) -> list[tuple[float, float, float]]:
+    """CCW 多边形 -> 外法线半平面列表 (a, b, c)，含义 a·x + b·y <= c。"""
+    planes = []
+    count = len(polygon)
+    for index in range(count):
+        p, q = polygon[index], polygon[(index + 1) % count]
+        dx, dy = q[0] - p[0], q[1] - p[1]
+        norm = math.hypot(dx, dy)
+        if norm <= 1e-12:
+            continue
+        a, b = dy / norm, -dx / norm      # CCW 的右法线朝外
+        planes.append((a, b, a * p[0] + b * p[1]))
+    return planes
+
+
+def clip_halfplane(polygon: list[Vec2], a: float, b: float, c: float,
+                   tol: float = _CLIP_TOL_M) -> list[Vec2]:
+    """Sutherland–Hodgman 凸多边形半平面裁剪，保留 a·x + b·y <= c + tol。
+
+    边界交点取在无容差直线上；进入判定带正容差，保证"贴边"的真点不丢。
+    """
+    if not polygon:
+        return []
+    output: list[Vec2] = []
+    count = len(polygon)
+    for index in range(count):
+        p, q = polygon[index], polygon[(index + 1) % count]
+        fp = a * p[0] + b * p[1] - c
+        fq = a * q[0] + b * q[1] - c
+        p_in, q_in = fp <= tol, fq <= tol
+        if p_in:
+            output.append(p)
+        if p_in != q_in:
+            ratio = fp / (fp - fq)
+            output.append((p[0] + ratio * (q[0] - p[0]),
+                           p[1] + ratio * (q[1] - p[1])))
+    return _dedupe(output)
+
+
+def _dedupe(points: list[Vec2], tol: float = _DEDUPE_TOL_M) -> list[Vec2]:
+    unique: list[Vec2] = []
+    for point in points:
+        if not unique or math.dist(point, unique[-1]) > tol:
+            unique.append(point)
+    if len(unique) > 1 and math.dist(unique[0], unique[-1]) <= tol:
+        unique.pop()
+    return unique
+
+
+class CandidateRegion:
+    """某频道候选集合的保守凸外包多边形（顶点按 CCW；允许退化为 1-2 点）。"""
+
+    def __init__(self, polygon: list[Vec2], slack_m: float = 0.0):
+        self.polygon = list(polygon)
+        self.slack_m = float(slack_m)   # 外包近似引入的半径向误差记账
+        self._mec: tuple[Vec2, float] | None = None
+
+    # ------------------------------------------------------------ 构造
+    @classmethod
+    def disk(cls, center: Vec2, radius_m: float, sides: int,
+             slack_m: float | None = None) -> "CandidateRegion":
+        if slack_m is None:
+            slack_m = radius_m * (1 - math.cos(math.pi / sides))
+        return cls(circumscribed_polygon(center, radius_m, sides), slack_m)
+
+    @classmethod
+    def initial(cls, station: Vec2, config: ProblemConfig) -> "CandidateRegion":
+        """首个 direction 后的基础集：Ω ∩ B(station, r_max) 的保守外包。"""
+        field, sides = config.field, config.search.polygon_sides
+        slack = field.omega_radius_m * (1 - math.cos(math.pi / sides))
+        region = cls.disk((0.0, 0.0), field.omega_radius_m, sides, slack)
+        region.clip_disk(station, field.r_eff_max_m, sides)
+        return region
+
+    # ------------------------------------------------------------ 收缩
+    def _clip(self, a: float, b: float, c: float) -> None:
+        polygon = clip_halfplane(self.polygon, a, b, c)
+        if not polygon:
+            raise InconsistentBelief(
+                f"候选区域被半平面 ({a:.6f},{b:.6f},{c:.6f}) 剪空：读数与保守集矛盾")
+        self.polygon = polygon
+        self._mec = None
+
+    def clip_disk(self, center: Vec2, radius_m: float, sides: int) -> None:
+        """与圆盘 B(center, radius) 的外切多边形求交（近似误差入账）。"""
+        for a, b, c in polygon_halfplanes(circumscribed_polygon(center, radius_m, sides)):
+            self._clip(a, b, c)
+        self.slack_m += radius_m * (1 - math.cos(math.pi / sides))
+
+    def clip_wedge(self, station: Vec2, bearing_deg: float,
+                   half_angle_deg: float) -> None:
+        """与测向角域 W(station, bearing±half_angle) 求交（半角须 <90°）。
+
+        两个边界半平面与 localization.halfplanes 同口径，0°/360° 跨界由
+        sin/cos 直接处理，无需分支。
+        """
+        if not 0 < half_angle_deg < 90:
+            raise ValueError("角域半角须在 (0, 90) 度")
+        lower = math.radians(bearing_deg - half_angle_deg)
+        upper = math.radians(bearing_deg + half_angle_deg)
+        sx, sy = float(station[0]), float(station[1])
+        self._clip(math.sin(lower), -math.cos(lower),
+                   math.sin(lower) * sx - math.cos(lower) * sy)
+        self._clip(-math.sin(upper), math.cos(upper),
+                   -math.sin(upper) * sx + math.cos(upper) * sy)
+
+    # ------------------------------------------------------------ 查询
+    def mec(self) -> tuple[Vec2, float]:
+        """最小包围圆（圆心, 半径）。半径是真实候选集 ρ 的上界。"""
+        if self._mec is None:
+            if not self.polygon:
+                raise InconsistentBelief("候选区域为空")
+            self._mec = smallest_enclosing_circle(self.polygon)
+        return self._mec
+
+    def witnesses(self, spacing_m: float) -> list[Vec2]:
+        """顶点 + 边界按间距细分的采样点（最坏后验评估用）。"""
+        if len(self.polygon) < 3:
+            return list(self.polygon)
+        points = list(self.polygon)
+        count = len(self.polygon)
+        for index in range(count):
+            p, q = self.polygon[index], self.polygon[(index + 1) % count]
+            length = math.dist(p, q)
+            steps = int(length // spacing_m)
+            for k in range(1, steps + 1):
+                ratio = k / (steps + 1)
+                points.append((p[0] + ratio * (q[0] - p[0]),
+                               p[1] + ratio * (q[1] - p[1])))
+        return _dedupe(points, tol=1e-9)
+
+    def contains(self, point: Vec2, tol_m: float = 0.05) -> bool:
+        """点是否在候选集内（带容差；用于真源保留性检验，不做删点依据）。"""
+        if not self.polygon:
+            return False
+        if len(self.polygon) == 1:
+            return math.dist(point, self.polygon[0]) <= tol_m + self.slack_m
+        if len(self.polygon) == 2:
+            p, q = self.polygon
+            return _point_segment_distance(point, p, q) <= tol_m + self.slack_m
+        for index in range(len(self.polygon)):
+            p = self.polygon[index]
+            q = self.polygon[(index + 1) % len(self.polygon)]
+            if (q[0] - p[0]) * (point[1] - p[1]) - (q[1] - p[1]) * (point[0] - p[0]) \
+                    < -tol_m - self.slack_m:
+                return False
+        return True
+
+
+def _point_segment_distance(point: Vec2, p: Vec2, q: Vec2) -> float:
+    vx, vy = q[0] - p[0], q[1] - p[1]
+    length_sq = vx * vx + vy * vy
+    if length_sq <= 1e-18:
+        return math.dist(point, p)
+    t = max(0.0, min(1.0, ((point[0] - p[0]) * vx + (point[1] - p[1]) * vy) / length_sq))
+    return math.dist(point, (p[0] + t * vx, p[1] + t * vy))
+
+
 @dataclass
 class ChannelBelief:
     channel: int
     status: ChannelStatus = ChannelStatus.UNKNOWN
-    measurements: list = field(default_factory=list)   # (位置, 结果, svd_deg) 记录
+    region: CandidateRegion | None = None
+    measurements: list = field(default_factory=list)   # 逐步观测记录（审计用）
 
 
 class BeliefState:
@@ -45,14 +233,53 @@ class BeliefState:
                          for channel in range(config.field.channel_min,
                                               config.field.channel_max + 1)}
 
-    def update_measure(self, channel: int, position, result: str,
+    @property
-                       svd_deg: float | None) -> None:
+    def effective_half_angle_deg(self) -> float:
-        """按读数收敛候选集合。未实现：需要几何模块的在线圆盘角域交。"""
+        """示向度误差半角 + 舍入裕量：服务器保留两位小数引入 ≤0.005° 偏差。"""
-        raise NotImplementedError("P3：接入 geometry 的圆盘约束角域交后实现")
+        return (self.config.field.bearing_error_half_deg
+                + self.config.search.bearing_rounding_margin_deg)
 
-    def candidate_set(self, channel: int):
+    def update_measure(self, channel: int, position: Vec2, result: str,
-        """返回该频道当前候选集合（保守外包形式）。未实现。"""
+                       svd_deg: float | None) -> None:
-        raise NotImplementedError("P3")
+        """按读数收敛候选集合；真源保留性由保守表示保证。"""
+        belief = self.channels[channel]
+        belief.measurements.append({"position": tuple(position), "result": result,
+                                    "svd_deg": svd_deg})
+        if result == DIRECTION:
+            if svd_deg is None:
+                raise ValueError("direction 读数必须携带 svd_deg")
+            sides = self.config.search.polygon_sides
+            if belief.region is None:
+                belief.region = CandidateRegion.initial(position, self.config)
+            else:
+                # 后续 direction 同样隐含距离 <= r_max [题面]
+                belief.region.clip_disk(position, self.config.field.r_eff_max_m, sides)
+            belief.region.clip_wedge(position, svd_deg, self.effective_half_angle_deg)
+            belief.status = ChannelStatus.DETECTED
+        elif result == NEAR:
+            sides = self.config.search.polygon_sides
+            if belief.region is None:
+                belief.region = CandidateRegion.disk(
+                    tuple(position), self.config.field.near_radius_m, sides)
+            else:
+                belief.region.clip_disk(position, self.config.field.near_radius_m, sides)
+            belief.status = ChannelStatus.DETECTED
+        elif result == NO_SIGNAL:
+            # P3/P4 基线：不据此删空间候选（缺席证明由覆盖账本给出）。
+            pass
+        else:
+            raise ValueError(f"未知测向结果: {result!r}")
+
+    def candidate_set(self, channel: int) -> CandidateRegion | None:
+        """该频道当前候选集合（保守外包形式）；尚无 direction/near 时为 None。"""
+        return self.channels[channel].region
 
     def mark_cleared(self, channel: int) -> None:
         self.channels[channel].status = ChannelStatus.CLEARED
+
+    def mark_absent(self, channel: int) -> None:
+        self.channels[channel].status = ChannelStatus.ABSENT
+
+    def channels_by_status(self, *statuses: ChannelStatus) -> list[int]:
+        return sorted(channel for channel, belief in self.channels.items()
+                      if belief.status in statuses)

src/mcm26b/cli.py

@@ -2,7 +2,8 @@
 
 - q1        问题一角域交会求解（P2 已完工）
 - sim-check 用自建模拟器复现附件计时示例（P0 自检）
-- run       全向闭环（P4 骨架，未实现）
+- run       闭环：发现—定位—清除—退出（--problem 3 全向 / 4 混合源；
+            --self-test 走本地模拟器）
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -10,12 +11,17 @@ from __future__ import annotations
 import argparse
 import json
 import sys
+from dataclasses import replace
+from pathlib import Path
 
 from .config import ProblemConfig
 from .geometry.__main__ import main as q1_main
+from .planner import DirectionalExtension, OmnidirectionalLoop
 from .protocol.client import SimulatorClient
+from .protocol.log import SessionLog
 from .protocol.rules import EXIT_USER
 from .sim import LocalSimTransport, LocalSimulator, Source
+from .sim.scenes import mixed_scene, random_omni_scene
 
 
 def _sim_check(args) -> int:
@@ -40,8 +46,36 @@ def _sim_check(args) -> int:
 
 
 def _run(args) -> int:
-    raise NotImplementedError(
+    """问题3/4闭环。--self-test 时真值只存在于测试端入口，策略端仅见响应。"""
-        "P4 全向闭环尚未实现；当前可用子命令：q1（问题一求解）、sim-check（协议自检）")
+    config = ProblemConfig()
+    session = replace(config.session,
+                      base_url=args.base_url or config.session.base_url)
+    config = replace(config,
+                     session=session,
+                     search=replace(config.search,
+                                    bearing_rounding_margin_deg=args.bearing_margin_deg))
+    truth = None
+    transport = None
+    if args.self_test:
+        if args.problem == 4:
+            sources = mixed_scene(seed=args.seed, count=args.sources,
+                                  directional=args.directional)
+        else:
+            sources = random_omni_scene(seed=args.seed, count=args.sources)
+        truth = sorted(source.channel for source in sources)
+        transport = LocalSimTransport(LocalSimulator(sources, robot_id=args.robot_id,
+                                                     config=config))
+    log = SessionLog(path=Path(args.log)) if args.log else SessionLog()
+    client = SimulatorClient(args.robot_id, config=config, transport=transport, log=log)
+    loop_cls = DirectionalExtension if args.problem == 4 else OmnidirectionalLoop
+    summary = loop_cls(client, config).run()
+    summary["robot_id"] = args.robot_id
+    if truth is not None:
+        # 仅测试端核对：清除集合是否与真值一致。
+        summary["truth"] = {"source_channels": truth,
+                            "all_cleared": sorted(summary["cleared_channels"]) == truth}
+    print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2))
+    return 0 if summary["completed"] and (truth is None or summary["truth"]["all_cleared"]) else 1
 
 
 def main(argv=None) -> int:
@@ -62,8 +96,21 @@ def main(argv=None) -> int:
     check.add_argument("--robot-id", default="2026001")
     check.set_defaults(func=_sim_check)
 
-    run = subparsers.add_parser("run", help="P4 全向闭环（骨架）")
+    run = subparsers.add_parser("run", help="闭环：发现—定位—清除—退出（问题3/4）")
-    run.add_argument("--robot-id", required=True)
+    run.add_argument("--robot-id", required=True, help="登录参赛队号，逐字节一致")
+    run.add_argument("--base-url", default=None,
+                     help="模拟器接口地址（默认取配置 http://127.0.0.1:2026）")
+    run.add_argument("--log", default=None, help="会话日志 JSONL 输出路径")
+    run.add_argument("--problem", type=int, choices=(3, 4), default=3,
+                     help="问题3=全向源，问题4=混合定向源（默认 3）")
+    run.add_argument("--bearing-margin-deg", type=float, default=0.005,
+                     help="示向度舍入裕量（服务器保留两位小数；默认 0.005°）")
+    run.add_argument("--self-test", action="store_true",
+                     help="走本地模拟器与随机场景（测试端自检，不连官方）")
+    run.add_argument("--seed", type=int, default=20260910, help="自检场景种子")
+    run.add_argument("--sources", type=int, default=10, help="自检场景源数量")
+    run.add_argument("--directional", type=int, default=3,
+                     help="问题4自检场景中定向源数量（--problem 4 生效）")
     run.set_defaults(func=_run)
 
     args = parser.parse_args(argv)

src/mcm26b/config.py

@@ -73,6 +73,17 @@ class SearchConfig:
     grid_half_cells: int = 3          # i,j ∈ [-3,3]，49 点覆盖 [-2100,2100]^2 ⊇ Ω
     fallback_clear_grid_m: float = 20.0  # P5 后备清除网格；10*sqrt(2)<=20
     bearing_rounding_margin_deg: float = 0.0  # 默认不加舍入裕量；敏感性分析时显式设 0.005
+    # ---- P3/P4 在线定位与闭环参数 [工程] ----
+    polygon_sides: int = 192        # 圆盘外切多边形边数；Ω 近似误差 1800(1-cos(π/192))≈0.24m
+    witness_spacing_m: float = 60.0   # 最坏后验评估的边界采样间距；选定后再按 1/4 加密复核
+    candidate_rings: tuple = (0.0, 0.4, 0.75, 1.0)  # 安全接收盘内候选点的半径比例
+    candidate_angles: int = 12      # 每环候选方向数
+    clear_margin_m: float = 0.5     # 清除证书的额外工程余量（多边形近似误差之外）
+    max_localize_steps: int = 8     # 单频道定位阶段允许的追加测量上限
+    max_anomalies_per_channel: int = 3  # 单频道异常记录上限，防止异常刷屏
+    # ---- P5 定向扩展参数 [工程] ----
+    max_blocked_probes: int = 4     # 定位单轮内被朝向遮挡的探点预算（对跖复核+环探）
+    fallback_max_cells: int = 400   # 后备清除格数硬顶；超过则不盲扫（宽候选集继续定位）
 
 
 @dataclass(frozen=True)

src/mcm26b/planner/__init__.py

@@ -1,80 +1,539 @@
 """P3/P4/P5 策略层：主动选点、全向闭环与定向扩展。
 
-现状：骨架。各入口先固定签名与验收标准，逐阶段填充实现。
-
 P3 第二检测点（验收：保证收到信号；Q 空时退化；near 分支）：
 - K1 = Ω ∩ W(s1, θ1±δ) ∩ B(s1, 1500)；安全候选盘证书见
   geometry.planning.first_bearing_candidate_disk（δ<=1.005° 时非空）；
-- 在证书圆盘内围绕测向轴两侧采样候选点，以"最坏后验包围圆半径"
+- 在保证接收盘 B(mec_center, 1000-ρ) 内环形采样候选点，以
-  为主指标、移动+检测代价为次指标；
+  "最坏后验包围圆半径"为主指标、移动代价为次指标；
+- 采样是启发式（目标边界点 × 读数区间端点），不是严格最坏情形
+  最优解；选定后按 1/4 间距加密复核并如实上报数值；
 - 返回 near 时：候选源在 5m 内，直接对当前频道尝试 /clear。
 
 P4 全向闭环（验收：10/16 源正确退出；边界朝外不漏；停止条件正确）：
 发现（coverage.CoverageLedger）→ 定位（belief 收敛）→ 清除 → 停止判定
 （清除数达 16，或每频道均有清除成功/不存在证明）→ /exit。
-发现 10 源、连续无信号、候选采样为空都不是停止条件。
+发现 10 源、连续无信号、候选采样为空都不是停止条件；
+现实预算耗尽退出记为未证明完成（completed=false），不与成功混记。
 
-P5 定向扩展（验收：朝外边界源能发现；失去信号能清除；不误删真源）：
+P5 定向扩展（问题4混合源闭环）：
-no_signal 是"位置×朝向"联合约束，基线不据此删空间候选；
+- 49 点覆盖的发现保证对定向源同样成立（源在单元凸包内，任意发射半平面
-失去信号后对有界候选做 <=20m 有限圆盘覆盖逐点 /clear，
+  含至少一个顶点），覆盖阶段不区分源类型；
-并按预算上界（格数×请求耗时）决定是否执行。
+- 保证接收盘内的 no_signal 只能由朝向遮挡解释 [观测推理]：频道记为
+  "观测到定向"，对跖探点复核一次；联合约束基线不删空间候选（真源不误删）；
+- 定位停滞时对有界候选集构造 <=20m 有限圆盘覆盖（fallback_clear_cells），
+  预算核对后逐格 /clear（清除与朝向无关）；格数超硬顶或预算不足即跳过，
+  绝不盲扫。
 """
 
 from __future__ import annotations
 
+import math
 from dataclasses import dataclass
 
-from ..config import ProblemConfig
+from ..belief import (BeliefState, CandidateRegion, ChannelStatus,
-from ..protocol.client import SimulatorClient
+                      clip_halfplane)
+from ..config import ProblemConfig, Vec2
+from ..coverage import CoverageLedger
+from ..evaluation import recompute_virtual_time, summarize
+from ..protocol.client import DeadlineExceeded, SimulatorClient
+from ..protocol.rules import CLEAR_SUCCESS, DIRECTION, NEAR, NO_SIGNAL
+from ..protocol.timing import move_time
 
 
-@dataclass
+def bearing_deg(a: Vec2, b: Vec2) -> float:
+    """从 a 指向 b 的方位角（0-360，0 为 x 正方向，逆时针）。"""
+    return math.degrees(math.atan2(b[1] - a[1], b[0] - a[0])) % 360.0
+
+
+@dataclass(frozen=True)
 class SecondPointPlan:
-    """第二检测点的候选与依据（P3 输出形态预览）。"""
+    """下一检测点的候选与依据（P3 输出）。"""
 
-    position: tuple[float, float]
+    position: Vec2
     worst_posterior_radius_m: float
     move_cost_s: float
     reason: str
 
 
-def select_second_point(client: SimulatorClient,
+@dataclass(frozen=True)
-                        first_position, first_bearing_deg: float,
+class ClearCertificate:
-                        config: ProblemConfig = ProblemConfig()):
+    """清除证书：候选集外包半径（含近似误差）不超过 20m 阈值。"""
-    """在安全候选盘内选择第二检测点。未实现：P3。"""
+
-    raise NotImplementedError("P3：先实现 belief 候选集，再实现采样评估")
+    channel: int
+    center: Vec2
+    radius_m: float
+    limit_m: float
+    certified: bool
+
+
+def clear_certificate(region: CandidateRegion, channel: int,
+                      config: ProblemConfig = ProblemConfig()) -> ClearCertificate:
+    """ρ_poly <= 20 - 外包近似误差 - 工程余量 才允许发起清除。"""
+    center, radius = region.mec()
+    limit = (config.field.clear_radius_m - region.slack_m
+             - config.search.clear_margin_m)
+    return ClearCertificate(channel, center, radius, limit, radius <= limit)
+
+
+def candidate_points(center: Vec2, safe_radius_m: float, rings, angles: int) -> list[Vec2]:
+    """保证接收盘内的候选点：盘心 + 各比例半径 × 均匀方向。"""
+    points = [tuple(center)]
+    for fraction in rings:
+        radius = fraction * safe_radius_m
+        if radius <= 1e-9:
+            continue
+        step = 2 * math.pi / angles
+        for k in range(angles):
+            angle = step * k + step / 2
+            points.append((center[0] + radius * math.cos(angle),
+                           center[1] + radius * math.sin(angle)))
+    return points
+
+
+def _worst_posterior_radius(region: CandidateRegion, q: Vec2,
+                            witnesses: list[Vec2], half_angle_deg: float) -> float:
+    """对候选点 q，遍历"目标边界点 × 读数区间端点"的最坏后验包围半径。
+
+    读数 θ' 与目标 g 一致当且仅当 |θ' - bearing(q→g)| <= δ，因此端点
+    φ(g)±δ 是每个 g 的最不利读数。这是启发式近似，不构成最优性证明 [工程]。
+    """
+    posterior_radii = []
+    for g in witnesses:
+        phi = bearing_deg(q, g)
+        for reading in (phi - half_angle_deg, phi + half_angle_deg):
+            probe = CandidateRegion(list(region.polygon), region.slack_m)
+            probe.clip_wedge(q, reading, half_angle_deg)
+            if probe.polygon:
+                posterior_radii.append(probe.mec()[1])
+    if not posterior_radii:
+        return region.mec()[1]   # 无有效采样点时退回当前半径
+    return max(posterior_radii)
+
+
+def safe_disk_radius(region: CandidateRegion,
+                     config: ProblemConfig = ProblemConfig()) -> float:
+    """保证接收盘 B(mec, safe) 的半径；<0 表示无保证（ρ 超过最小接收半径）。
+
+    盘内任意点到候选集每点距离 <= safe + ρ + 1e-3 < 1000 <= 最小接收半径，
+    故必然收到 direction/near。1mm 数值余量避免浮点贴边被 r_eff=1000 的源
+    判为 no_signal。
+    """
+    return config.field.r_eff_min_m - region.mec()[1] - 1e-3
+
+
+def select_measurement_point(region: CandidateRegion, from_position: Vec2,
+                             config: ProblemConfig = ProblemConfig()) -> SecondPointPlan:
+    """在保证接收盘内选择下一检测点（P3 核心；对任意候选集通用）。
+
+    保证接收盘 B(mec_center, 1000-ρ)：盘内任意点到候选集每点距离
+    <= (1000-ρ) + ρ = 1000 <= 最小接收半径，故必然收到 direction/near，
+    不会浪费一次 no_signal。ρ>1000 时退化为探索 MEC 圆心（可能 no_signal）。
+    """
+    field, search = config.field, config.search
+    center, radius = region.mec()
+    half_angle = field.bearing_error_half_deg + search.bearing_rounding_margin_deg
+
+    def move_cost(point: Vec2) -> float:
+        return move_time(from_position, point, config.cost)
+
+    # 1mm 数值余量在 safe_disk_radius 内记账。
+    safe_radius = safe_disk_radius(region, config)
+    if safe_radius < 0:
+        return SecondPointPlan(tuple(center), radius, move_cost(center),
+                               "无保证接收盘（ρ>1000）：探索 MEC 圆心，可能 no_signal")
+    coarse = region.witnesses(search.witness_spacing_m)
+    samples = candidate_points(center, safe_radius,
+                               search.candidate_rings, search.candidate_angles)
+    best_key, best_point, best_worst = None, None, None
+    for point in samples:
+        worst = _worst_posterior_radius(region, point, coarse, half_angle)
+        key = (round(worst, 6), round(move_cost(point), 6))
+        if best_key is None or key < best_key:
+            best_key, best_point, best_worst = key, point, worst
+    dense = _worst_posterior_radius(region, best_point,
+                                    region.witnesses(search.witness_spacing_m / 4),
+                                    half_angle)
+    reason = (f"安全盘 B(centre,{safe_radius:.0f}m) 内 {len(samples)} 候选；"
+              f"粗采样最坏后验 {best_worst:.1f}m，1/4 间距加密复核 {dense:.1f}m")
+    return SecondPointPlan(tuple(best_point), dense, move_cost(best_point), reason)
+
+
+def select_second_point(client: SimulatorClient, first_position: Vec2,
+                        first_bearing_deg: float,
+                        config: ProblemConfig = ProblemConfig()) -> SecondPointPlan:
+    """P3 入口：由首次 direction 构造 K1，返回保证接收的第二检测点方案。"""
+    region = CandidateRegion.initial(first_position, config)
+    half_angle = config.field.bearing_error_half_deg \
+        + config.search.bearing_rounding_margin_deg
+    region.clip_wedge(first_position, first_bearing_deg, half_angle)
+    return select_measurement_point(region, client.state.position, config)
 
 
 class OmnidirectionalLoop:
-    """问题3全向"发现—定位—清除—停止"闭环。未实现：P4。"""
+    """问题3全向"发现—定位—清除—停止"闭环（P4 基线）。
 
-    def __init__(self, client: SimulatorClient,
+    串行驱动 SimulatorClient：覆盖阶段在 49 点网格上对每个 UNKNOWN 频道
-                 config: ProblemConfig = ProblemConfig()):
+    检测；发现 direction 即进入该频道的定位子循环（选点→测量→收敛→
-        self.client = client
+    证书清除），near 直接清除。停止条件只有三种：清除数达 16（数量上界
-        self.config = config
+    证明）、每频道均 CLEARED/ABSENT、现实预算耗尽（记为未完成）。
-
-    def run(self) -> dict:
-        raise NotImplementedError("P4：依赖 coverage + belief + planner 就位")
-
-
-class DirectionalExtension:
-    """问题4定向源扩展：朝向不确定下的覆盖与后备清除。未实现：P5。"""
-
-    def __init__(self, client: SimulatorClient,
-                 config: ProblemConfig = ProblemConfig()):
-        self.client = client
-        self.config = config
-
-    def run(self) -> dict:
-        raise NotImplementedError("P5：依赖 P4 闭环稳定后扩展")
-
-
-def fallback_clear_cells(center, width_m: float, height_m: float,
-                         config: ProblemConfig = ProblemConfig()):
-    """失去信号后的后备清除格心列表（<=20m 圆盘覆盖）。
-
-    半开区间统一索引，源在格线上时至少归入一格；相交判定数值
-    不确定时保留格子（宁可多测）。格数即 /clear 请求预算上界。
-    未实现：P5（先由演练实测请求预算决定启用规模）。
     """
-    raise NotImplementedError("P5")
+
+    def __init__(self, client: SimulatorClient,
+                 config: ProblemConfig = ProblemConfig()):
+        self.client = client
+        self.config = config
+        self.belief = BeliefState(config)
+        self.ledger = CoverageLedger(config)
+        self.cleared: list[int] = []
+        self.anomalies: list[dict] = []
+        self.stop_reason: str | None = None
+        # 证书有效但 /clear 失败后必须先补测再重试，避免在同一证书上
+        # 反复消耗 3 秒/次的失败清除。
+        self._may_clear: set[int] = set()
+
+    # ------------------------------------------------------------ 主流程
+    def run(self) -> dict:
+        self.client.enter()
+        try:
+            self._coverage_phase()
+            if self.stop_reason is None:
+                self._mark_absent_after_coverage()
+                self.stop_reason = self._resolve_detected()
+        except DeadlineExceeded:
+            self.stop_reason = "real_budget_exhausted"
+        info = self.client.exit()
+        return self._summary(info)
+
+    # ------------------------------------------------------------ 覆盖阶段
+    def _pending_channels_at(self, index: int) -> list[int]:
+        return [channel for channel, belief in self.belief.channels.items()
+                if belief.status is ChannelStatus.UNKNOWN
+                and not self.ledger.measured_at(channel, index)]
+
+    def _next_point_index(self) -> int | None:
+        """尚有 UNKNOWN 频道待测的最近网格点（贪心最近邻 [工程]）。"""
+        position = self.client.state.position
+        best_index, best_distance = None, 0.0
+        for index, point in enumerate(self.ledger.points):
+            if not self._pending_channels_at(index):
+                continue
+            distance = math.dist(position, point)
+            if best_index is None or distance < best_distance:
+                best_index, best_distance = index, distance
+        return best_index
+
+    def _coverage_phase(self) -> None:
+        while True:
+            if self._count_limit_reached():
+                return
+            index = self._next_point_index()
+            if index is None:
+                return
+            point = self.ledger.points[index]
+            for channel in self._pending_channels_at(index):
+                outcome = self.client.measure(point, channel)
+                self.ledger.mark_measured(channel, index)
+                self.belief.update_measure(channel, point, outcome.result,
+                                           outcome.svd_deg)
+                if outcome.result == DIRECTION:
+                    self._localize_and_clear(channel)
+                elif outcome.result == NEAR:
+                    region = self.belief.candidate_set(channel)
+                    cert = clear_certificate(region, channel, self.config)
+                    if cert.certified:
+                        self._attempt_clear(channel, cert.center, cert)
+                    else:   # 理论上不发生（near 候选半径 5m）；保守记录
+                        self._anomaly("near_without_certificate", channel,
+                                      position=point)
+                if self._count_limit_reached():
+                    return
+
+    def _count_limit_reached(self) -> bool:
+        if len(self.cleared) >= self.config.field.source_count_max:
+            self.stop_reason = "sixteen_cleared"
+            return True
+        return False
+
+    # ------------------------------------------------------------ 定位与清除
+    def _localize_and_clear(self, channel: int) -> bool:
+        """定位子循环：选点测量收敛候选集，拿到清除证书后清除。
+
+        返回是否已清除；步数耗尽仍未收敛则保持 DETECTED 留待二轮。
+        进入本函数前该频道刚有一次 direction 读数，允许立即清除。
+        """
+        search = self.config.search
+        self._may_clear.add(channel)
+        for _ in range(search.max_localize_steps):
+            region = self.belief.candidate_set(channel)
+            if region is None:
+                return False
+            cert = clear_certificate(region, channel, self.config)
+            if cert.certified and channel in self._may_clear:
+                if self._attempt_clear(channel, cert.center, cert):
+                    return True
+                self._may_clear.discard(channel)
+                continue
+            plan = select_measurement_point(region, self.client.state.position,
+                                            self.config)
+            outcome = self.client.measure(plan.position, channel)
+            self.belief.update_measure(channel, plan.position, outcome.result,
+                                       outcome.svd_deg)
+            self._may_clear.add(channel)
+            if outcome.result == NO_SIGNAL:
+                self._anomaly("no_signal_in_safe_disk", channel,
+                              position=plan.position, detail=plan.reason)
+        return self.belief.channels[channel].status is ChannelStatus.CLEARED
+
+    def _attempt_clear(self, channel: int, target: Vec2,
+                       cert: ClearCertificate) -> bool:
+        outcome = self.client.clear(target, channel)
+        if outcome.result == CLEAR_SUCCESS:
+            self.belief.mark_cleared(channel)
+            self.cleared.append(channel)
+            return True
+        if cert.certified:
+            self._anomaly("clear_failed_with_certificate", channel, position=target,
+                          radius_m=round(cert.radius_m, 3), limit_m=cert.limit_m)
+        return False
+
+    def _anomaly(self, kind: str, channel: int, **detail) -> None:
+        """异常只在守恒性被打破或证书失效时出现；每频道限量记录防刷屏。"""
+        recorded = sum(1 for item in self.anomalies if item["channel"] == channel)
+        if recorded >= self.config.search.max_anomalies_per_channel:
+            return
+        self.anomalies.append({"kind": kind, "channel": channel, **detail})
+
+    # ------------------------------------------------------------ 收尾
+    def _mark_absent_after_coverage(self) -> None:
+        """全向源缺席证明：全网格无非 no_signal 读数的频道不存在源 [题面]。"""
+        for channel, belief in self.belief.channels.items():
+            if belief.status is ChannelStatus.UNKNOWN \
+                    and self.ledger.coverage_complete(channel):
+                self.belief.mark_absent(channel)
+
+    def _resolve_detected(self) -> str:
+        """覆盖完成后，对仍未清除的 DETECTED 频道做第二轮定位。"""
+        for channel in self.belief.channels_by_status(ChannelStatus.DETECTED):
+            self._localize_and_clear(channel)
+        unresolved = [channel for channel, belief in self.belief.channels.items()
+                      if belief.status not in (ChannelStatus.CLEARED,
+                                               ChannelStatus.ABSENT)]
+        return "all_resolved" if not unresolved else "unresolved_channels"
+
+    def _summary(self, info) -> dict:
+        events = self.client.log.action_events()
+        stats = summarize(events)
+        report = recompute_virtual_time(events)
+        cleared = self.belief.channels_by_status(ChannelStatus.CLEARED)
+        absent = self.belief.channels_by_status(ChannelStatus.ABSENT)
+        resolved = set(cleared) | set(absent)
+        unresolved = [channel for channel in sorted(self.belief.channels)
+                      if channel not in resolved]
+        completed = (self.stop_reason == "sixteen_cleared"
+                     or (self.stop_reason == "all_resolved" and not unresolved))
+        return {
+            "completed": completed,
+            "stop_reason": self.stop_reason,
+            "exit_reason": info.reason,
+            "virtual_time_s": round(info.virtual_time_s, 3),
+            "cleared_channels": cleared,
+            "absent_channels": absent,
+            "unresolved_channels": unresolved,
+            "measures": stats["measures"],
+            "clears": stats["clears"],
+            "clear_success": stats["cleared"],
+            "move_distance_m": round(stats["distance_m"], 1),
+            "anomalies": self.anomalies,
+            "virtual_recompute_mismatches": len(report["mismatches"]),
+        }
+
+
+class DirectionalExtension(OmnidirectionalLoop):
+    """问题4混合源闭环（P5）：全向基线 + 定向观测处理 + 后备清除。
+
+    与 P4 的三点差异（协议衔接见 docs/协议规则表与状态机.md §7）：
+    - 49 点覆盖的发现保证对定向源同样成立，覆盖阶段不区分源类型；
+    - 保证接收盘内的 no_signal 只能由朝向遮挡解释 [观测推理]：该频道
+      记为"观测到定向"，随后对 MEC 圆心取对跖探点复核；联合约束基线
+      不据此删除空间候选（真源不误删）；
+    - 定位停滞（候选集有界但未达清除证书）时构造 <=20m 有限圆盘覆盖，
+      预算核对后逐格 /clear：清除与朝向无关 [题面]，是定向源不依赖
+      可见性的完备后备。格数超硬顶或现实预算不足则跳过并留痕，绝不盲扫。
+    """
+
+    def __init__(self, client: SimulatorClient,
+                 config: ProblemConfig = ProblemConfig()):
+        super().__init__(client, config)
+        self.directional_observed: list[int] = []   # 观测到定向性的频道
+        self.blocked_probes: dict[int, Vec2] = {}   # channel -> 被遮挡的探点
+        self.fallback_log: list[dict] = []          # 后备清除逐次留痕
+
+    # ------------------------------------------------------------ 定位与清除
+    def _localize_and_clear(self, channel: int) -> bool:
+        """定位子循环：选点测量收敛候选集，拿到清除证书后清除。
+
+        与 P4 的差异：保证接收盘内的 no_signal 说明探点被朝向遮挡
+        [观测推理]，走"对跖复核 -> 环探"升级梯子（不计入定位步数，
+        由 max_blocked_probes 限流），之后仍未收敛再转后备清除。
+        """
+        search = self.config.search
+        self._may_clear.add(channel)
+        steps = 0
+        while steps < search.max_localize_steps:
+            region = self.belief.candidate_set(channel)
+            if region is None:
+                return False
+            cert = clear_certificate(region, channel, self.config)
+            if cert.certified and channel in self._may_clear:
+                if self._attempt_clear(channel, cert.center, cert):
+                    return True
+                self._may_clear.discard(channel)   # 证书失败：补测后才可重试
+                continue
+            if len(self.blocked_probes.get(channel, [])) > search.max_blocked_probes:
+                break   # 梯子用尽仍被遮挡：定位停滞，转后备清除
+            point = self._next_probe(region, channel)
+            outcome = self.client.measure(point, channel)
+            self.belief.update_measure(channel, point, outcome.result,
+                                       outcome.svd_deg)
+            self._may_clear.add(channel)
+            if outcome.result == NO_SIGNAL \
+                    and safe_disk_radius(region, self.config) >= 0:
+                if channel not in self.directional_observed:
+                    self.directional_observed.append(channel)
+                self.blocked_probes.setdefault(channel, []).append(point)
+                continue   # 被遮挡探点不消耗定位步数，由遮挡预算限流
+            if outcome.result == NO_SIGNAL:
+                self._anomaly("no_signal_outside_safe_disk", channel,
+                              position=point)
+            else:
+                self.blocked_probes.pop(channel, None)
+            steps += 1
+        if self.belief.channels[channel].status is ChannelStatus.CLEARED:
+            return True
+        region = self.belief.candidate_set(channel)
+        if region is None:
+            return False
+        cert = clear_certificate(region, channel, self.config)
+        if cert.certified and channel in self._may_clear:
+            if self._attempt_clear(channel, cert.center, cert):
+                return True
+            self._may_clear.discard(channel)
+        return self._fallback_clear(channel, region)
+
+    def _next_probe(self, region: CandidateRegion, channel: int) -> Vec2:
+        """定向遮挡下的探点升级梯子 [工程]。
+
+        - 未被遮挡过：worst-posterior 选点器（保证接收盘内）；
+        - 第 1 次被遮挡：对 MEC 圆心取对跖点，仍在保证接收盘内；
+        - 之后：绕 MEC 圆心、半径 = ρ 的环探，方位自首个被遮挡点起
+          每次 +45°。环包围任意候选源（|g-c| <= ρ），发射半平面在环上
+          截出 >=180° 弧，等距采样大概率落入；环点距离不构成接收保证，
+          失败由后备清除兜底。
+        """
+        blocked = self.blocked_probes.get(channel, [])
+        center, radius = region.mec()
+        if not blocked:
+            return select_measurement_point(region, self.client.state.position,
+                                            self.config).position
+        safe = safe_disk_radius(region, self.config)
+        first = blocked[0]
+        if len(blocked) == 1 and safe >= 0:
+            dx, dy = center[0] - first[0], center[1] - first[1]
+            norm = math.hypot(dx, dy)
+            if norm <= 1e-9:
+                probe = min(safe, 1.0)
+                return (center[0] + probe, center[1])
+            scale = min(1.0, safe / norm)
+            return (center[0] + dx / norm * scale, center[1] + dy / norm * scale)
+        base = math.atan2(first[1] - center[1], first[0] - center[0])
+        azimuth = base + math.radians(45.0 * (len(blocked) - 1))
+        return (center[0] + radius * math.cos(azimuth),
+                center[1] + radius * math.sin(azimuth))
+
+    def _fallback_clear(self, channel: int, region: CandidateRegion) -> bool:
+        """定位停滞的后备：候选集有限圆盘覆盖逐格清除（格数即请求上界）。"""
+        search, session = self.config.search, self.config.session
+        width = max(p[0] for p in region.polygon) - min(p[0] for p in region.polygon)
+        height = max(p[1] for p in region.polygon) - min(p[1] for p in region.polygon)
+        cells = fallback_clear_cells(region.polygon, self.config)
+        entry = {"channel": channel, "cells": len(cells),
+                 "bound": fallback_cell_bound(width, height, self.config),
+                 "posterior_radius_m": round(region.mec()[1], 3)}
+        self.fallback_log.append(entry)
+        if len(cells) > search.fallback_max_cells:
+            # 宽候选集盲扫违背预算纪律：留待定位收敛，不得硬扫 [计划§4]。
+            entry["outcome"] = "skipped_cell_cap"
+            self._anomaly("fallback_cell_cap_exceeded", channel,
+                          cells=len(cells), cap=search.fallback_max_cells)
+            return False
+        # 现实预算核对：N 次请求 × 单请求高分位估计 + 退出余量，不足不启动。
+        remaining = self.client.real_remaining_s
+        if remaining is None or len(cells) * session.real_rtt_p95_s \
+                + session.reserve_exit_s > remaining:
+            entry["outcome"] = "skipped_budget"
+            return False
+        position = self.client.state.position
+        attempts = 0
+        for cell in sorted(cells, key=lambda c: math.dist(position, c)):
+            attempts += 1
+            outcome = self.client.clear(cell, channel)
+            if outcome.result == CLEAR_SUCCESS:
+                self.belief.mark_cleared(channel)
+                self.cleared.append(channel)
+                entry["outcome"] = "cleared"
+                entry["attempts"] = attempts
+                return True
+        # 候选集保守包含真源，格心距格内任一点 <= 10*sqrt(2) < 20m：全部
+        # 失败说明守恒性被打破，按异常留痕，不得据此删除候选。
+        entry["outcome"] = "exhausted"
+        entry["attempts"] = attempts
+        self._anomaly("fallback_exhausted_without_success", channel,
+                      cells=len(cells))
+        return False
+
+    # ------------------------------------------------------------ 收尾
+    def _summary(self, info) -> dict:
+        report = super()._summary(info)
+        report["directional_observed_channels"] = list(self.directional_observed)
+        report["fallback_clears"] = self.fallback_log
+        return report
+
+
+def fallback_cell_bound(width_m: float, height_m: float,
+                        config: ProblemConfig = ProblemConfig()) -> int:
+    """外包框枚举的格数上界 (⌈w/cell⌉+2)(⌈h/cell⌉+2)（计划§4 规模检查）。"""
+    cell = config.search.fallback_clear_grid_m
+    return (math.ceil(width_m / cell) + 2) * (math.ceil(height_m / cell) + 2)
+
+
+def fallback_clear_cells(polygon: list[Vec2],
+                         config: ProblemConfig = ProblemConfig()) -> list[Vec2]:
+    """候选外包多边形的 <=20m 有限圆盘覆盖格心列表（P5 后备清除）。
+
+    全局半开 20m 网格索引；多边形与格子的相交判定带正容差（宁可多测），
+    多边形边界恰在格线上时两侧格子都保留，因此格内任意点距某格心
+    <= 10*sqrt(2) < 20m，逐格 /clear 至少一次命中。列表长度即 /clear
+    请求预算上界；先核对 fallback_cell_bound，超预算不得逐格盲扫。
+    """
+    if not polygon:
+        return []
+    cell = config.search.fallback_clear_grid_m
+    xs = [p[0] for p in polygon]
+    ys = [p[1] for p in polygon]
+    i0, i1 = math.floor(min(xs) / cell), math.floor(max(xs) / cell)
+    j0, j1 = math.floor(min(ys) / cell), math.floor(max(ys) / cell)
+    eps = 1e-9
+    centers: list[Vec2] = []
+    for i in range(i0, i1 + 1):
+        for j in range(j0, j1 + 1):
+            clipped = list(polygon)
+            for a, b, c in ((1.0, 0.0, (i + 1) * cell + eps),
+                            (-1.0, 0.0, -(i * cell - eps)),
+                            (0.0, 1.0, (j + 1) * cell + eps),
+                            (0.0, -1.0, -(j * cell - eps))):
+                clipped = clip_halfplane(clipped, a, b, c, tol=eps)
+                if not clipped:
+                    break
+            if clipped:
+                centers.append(((i + 0.5) * cell, (j + 0.5) * cell))
+    return centers

src/mcm26b/sim/scenes.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+"""自检场景生成器（测试端专用）。
+
+真值只进入测试与 CLI ``--self-test`` 入口，策略端仅见模拟器响应；
+场景覆盖题面强调的边界情形：近圆域边界源、最小/最大接收半径两档，
+以及问题4的定向源（含朝向背离圆心的朝外边界源）。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import math
+from random import Random
+
+from .simulator import Source
+
+
+def random_omni_scene(seed: int = 20260910, count: int = 10) -> list[Source]:
+    """全向源场景：频道互异，含近圆域边界点，接收半径 1000/1500 交替。"""
+    if not 0 <= count <= 20:
+        raise ValueError("源数量须在 0..20")
+    rng = Random(seed)
+    channels = rng.sample(range(1, 21), count)
+    sources = []
+    for index, channel in enumerate(channels):
+        if index == 0:
+            radius = rng.uniform(1780.0, 1799.0)      # 近圆域边界
+        elif index == 1 and count > 1:
+            radius = rng.uniform(1780.0, 1799.0)
+        else:
+            radius = rng.uniform(0.0, 1795.0)
+        angle = rng.uniform(0.0, 2 * math.pi)
+        r_eff = 1000.0 if index % 2 == 0 else 1500.0
+        sources.append(Source(channel=channel,
+                              x=radius * math.cos(angle),
+                              y=radius * math.sin(angle),
+                              r_eff_m=r_eff))
+    return sources
+
+
+def mixed_scene(seed: int = 20260910, count: int = 10,
+                directional: int = 3) -> list[Source]:
+    """问题4混合场景：count 个源中 directional 个为定向源。
+
+    改造 random_omni_scene 的前 directional 个源：近圆域边界的前两个定向源
+    朝向取"背离圆心"（发射半平面基本朝向域外，覆盖网格仍保证可发现，
+    即"朝外边界源不漏"验收情形），其余定向源朝向随机。
+    """
+    if not 0 <= directional <= count:
+        raise ValueError("定向源数量须在 0..count")
+    sources = list(random_omni_scene(seed=seed, count=count))
+    rng = Random(seed + 1)
+    for index in range(directional):
+        source = sources[index]
+        if index < 2 and count > 1 and math.hypot(source.x, source.y) > 1700.0:
+            heading = math.degrees(math.atan2(source.y, source.x)) % 360.0
+        else:
+            heading = rng.uniform(0.0, 360.0)
+        sources[index] = source.__class__(channel=source.channel, x=source.x,
+                                          y=source.y, r_eff_m=source.r_eff_m,
+                                          directional=True, heading_deg=heading)
+    return sources

tests/test_belief.py

@@ -0,0 +1,148 @@
+"""P3 信念模块验收：保守性（真源保留）与角域/圆盘约束的几何正确性。
+
+对应 docs/B题建模分析与实施计划.md 验收标准"自建已知真值案例中真源
+始终保留；跨角度边界不出错"。
+"""
+
+import math
+import unittest
+from dataclasses import replace
+from random import Random
+from unittest import TestCase
+
+from mcm26b.belief import (BeliefState, CandidateRegion, ChannelStatus,
+                           circumscribed_polygon, clip_halfplane)
+from mcm26b.config import ProblemConfig
+from mcm26b.protocol.rules import DIRECTION, NEAR, NO_SIGNAL
+
+CONFIG = replace(ProblemConfig(),
+                 search=replace(ProblemConfig().search,
+                                bearing_rounding_margin_deg=0.005))
+
+
+class ClipGeometryTests(TestCase):
+    def test_circumscribed_polygon_contains_whole_disk(self):
+        """外切多边形必须包含圆盘内任意点（保守外包）。"""
+        region = CandidateRegion(circumscribed_polygon((100, -50), 800, 192))
+        rng = Random(1)
+        for _ in range(200):
+            angle = rng.uniform(0, 2 * math.pi)
+            radius = 800 * math.sqrt(rng.random())
+            point = (100 + radius * math.cos(angle),
+                     -50 + radius * math.sin(angle))
+            self.assertTrue(region.contains(point), f"圆盘内点 {point} 被外包排除")
+
+    def test_clip_halfplane_keeps_inside_drops_outside(self):
+        square = [(0.0, 0.0), (10.0, 0.0), (10.0, 10.0), (0.0, 10.0)]
+        clipped = clip_halfplane(square, 1.0, 0.0, 6.0)
+        inside = CandidateRegion(clipped)
+        self.assertTrue(inside.contains((5.0, 5.0)))
+        self.assertFalse(inside.contains((8.0, 5.0), tol_m=0.001))
+
+    def test_wedge_clip_handles_0_360_wraparound(self):
+        region = CandidateRegion.disk((0.0, 0.0), 1500, 192)
+        region.clip_wedge((0.0, 0.0), 359.99, 1.005)
+        inside = (800 * math.cos(math.radians(0.001)),
+                  800 * math.sin(math.radians(0.001)))
+        self.assertTrue(region.contains(inside), "跨 0° 边界附近的真点不得被剪掉")
+        outside = (800 * math.cos(math.radians(5.0)),
+                   800 * math.sin(math.radians(5.0)))
+        self.assertFalse(region.contains(outside, tol_m=1.0))
+
+    def test_clip_away_everything_raises(self):
+        region = CandidateRegion.disk((0.0, 0.0), 100, 32)
+        with self.assertRaises(Exception):
+            # 与区域完全分离的半平面会把多边形剪空：必须显式报错而非静默
+            for _ in range(4):
+                region._clip(1.0, 0.0, -1000.0)
+
+
+class BeliefDirectionTests(TestCase):
+    def test_direction_region_retains_true_source(self):
+        """随机场景：构造合法 direction 读数后真源必须仍在候选集内。"""
+        rng = Random(7)
+        cases = 0
+        while cases < 40:
+            source = (rng.uniform(-1790, 1790), rng.uniform(-1790, 1790))
+            if math.hypot(*source) > 1790:
+                continue
+            station = (rng.uniform(-2100, 2100), rng.uniform(-2100, 2100))
+            if math.dist(station, source) > CONFIG.field.r_eff_max_m:
+                continue
+            cases += 1
+            true_bearing = math.degrees(math.atan2(
+                source[1] - station[1], source[0] - station[0])) % 360.0
+            svd = round(true_bearing + rng.uniform(-1.0, 1.0), 2) % 360.0
+            belief = BeliefState(CONFIG)
+            belief.update_measure(3, station, DIRECTION, svd)
+            region = belief.candidate_set(3)
+            self.assertIsNotNone(region)
+            self.assertEqual(belief.channels[3].status, ChannelStatus.DETECTED)
+            self.assertTrue(region.contains(source),
+                            f"真源 {source} 被读数 {svd}@{station} 剪掉")
+
+    def test_second_direction_shrinks_and_retains(self):
+        source = (600.0, 400.0)
+
+        def svd_from(station):
+            bearing = math.degrees(math.atan2(source[1] - station[1],
+                                              source[0] - station[0])) % 360.0
+            return round(bearing + 0.7, 2) % 360.0
+
+        belief = BeliefState(CONFIG)
+        belief.update_measure(1, (0.0, 0.0), DIRECTION, svd_from((0.0, 0.0)))
+        radius_first = belief.candidate_set(1).mec()[1]
+        belief.update_measure(1, (-200.0, 900.0), DIRECTION, svd_from((-200.0, 900.0)))
+        region = belief.candidate_set(1)
+        self.assertTrue(region.contains(source))
+        self.assertLess(region.mec()[1], radius_first - 100.0,
+                        "第二次测向后候选集应显著收缩")
+
+    def test_rounding_margin_keeps_edge_reading(self):
+        """误差取满 1° 且舍入再偏 0.005°：有裕量的配置保留真源。
+
+        svd=2.01 的读数角域在有 0.005° 裕量时下边界恰为 1.005°，
+        与真源方位重合；无裕量配置会把它剪掉——这就是裕量存在的理由。
+        """
+        source = (1200 * math.cos(math.radians(1.005)),
+                  1200 * math.sin(math.radians(1.005)))
+        with_margin = BeliefState(CONFIG)
+        with_margin.update_measure(1, (0.0, 0.0), DIRECTION, 2.01)
+        self.assertTrue(with_margin.candidate_set(1).contains(source, tol_m=0.5))
+        no_margin = BeliefState(ProblemConfig())
+        no_margin.update_measure(1, (0.0, 0.0), DIRECTION, 2.01)
+        self.assertFalse(no_margin.candidate_set(1).contains(source, tol_m=0.5))
+
+    def test_near_shrinks_to_five_meters(self):
+        belief = BeliefState(CONFIG)
+        belief.update_measure(2, (100.0, 100.0), NEAR, None)
+        center, radius = belief.candidate_set(2).mec()
+        self.assertLessEqual(radius, 5.1)
+        self.assertTrue(belief.candidate_set(2).contains((101.0, 101.0)))
+        self.assertEqual(belief.channels[2].status, ChannelStatus.DETECTED)
+
+    def test_no_signal_keeps_region_unchanged(self):
+        belief = BeliefState(CONFIG)
+        belief.update_measure(4, (0.0, 0.0), DIRECTION, 45.0)
+        before = list(belief.candidate_set(4).polygon)
+        belief.update_measure(4, (300.0, 0.0), NO_SIGNAL, None)
+        self.assertEqual(belief.candidate_set(4).polygon, before)
+        self.assertEqual(belief.channels[4].status, ChannelStatus.DETECTED)
+
+    def test_invalid_readings_rejected(self):
+        belief = BeliefState(CONFIG)
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            belief.update_measure(1, (0.0, 0.0), DIRECTION, None)
+        with self.assertRaises(ValueError):
+            belief.update_measure(1, (0.0, 0.0), "garbage", None)
+
+    def test_absent_and_cleared_transitions(self):
+        belief = BeliefState(CONFIG)
+        belief.mark_absent(7)
+        belief.mark_cleared(9)
+        self.assertEqual(belief.channels_by_status(ChannelStatus.ABSENT), [7])
+        self.assertEqual(belief.channels_by_status(ChannelStatus.CLEARED), [9])
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()

tests/test_loop_q3.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+"""P4 全向闭环端到端验收：10/16/0 源、边界源、预算耗尽与故障注入。
+
+对应 docs/B题建模分析与实施计划.md P4 行验收门槛（自建部分）：
+- 10/16 源场景正确退出，全清或数量上界证明；
+- 近圆域边界源不漏搜、可清除；
+- 虚拟时刻逐步复算与服务器响应一致；
+- 现实预算耗尽退出记为未完成，不与成功混记；
+- 网络故障重试（幂等回放）不污染闭环结果。
+"""
+
+import unittest
+from dataclasses import replace
+from itertools import count
+
+from mcm26b.config import ProblemConfig
+from mcm26b.coverage import coverage_points
+from mcm26b.evaluation import recompute_virtual_time
+from mcm26b.planner import OmnidirectionalLoop
+from mcm26b.protocol.client import SimulatorClient
+from mcm26b.sim import (LocalSimTransport, LocalSimulator,
+                        ScriptedFaultTransport, Source)
+from mcm26b.sim.scenes import random_omni_scene
+
+CONFIG = replace(ProblemConfig(),
+                 search=replace(ProblemConfig().search,
+                                bearing_rounding_margin_deg=0.005))
+
+
+def _run_scene(sources, fault_script=None, clock=None):
+    simulator = LocalSimulator(sources, robot_id="T001", config=CONFIG)
+    transport = LocalSimTransport(simulator)
+    if fault_script is not None:
+        transport = ScriptedFaultTransport(transport, fault_script)
+    kwargs = {"clock": clock} if clock is not None else {}
+    client = SimulatorClient("T001", config=CONFIG, transport=transport, **kwargs)
+    loop = OmnidirectionalLoop(client, CONFIG)
+    summary = loop.run()
+    report = recompute_virtual_time(client.log.action_events())
+    return summary, report, simulator
+
+
+class LoopAcceptanceTests(unittest.TestCase):
+    def test_ten_sources_all_cleared(self):
+        sources = random_omni_scene(seed=5, count=10)
+        summary, report, simulator = _run_scene(sources)
+        truth = sorted(s.channel for s in sources)
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "all_resolved")
+        self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), truth)
+        self.assertEqual(len(summary["absent_channels"]), 10)
+        self.assertEqual(summary["unresolved_channels"], [])
+        self.assertEqual(summary["anomalies"], [], "守恒性或证书不应被打破")
+        self.assertEqual(report["mismatches"], [])
+        self.assertEqual(summary["virtual_recompute_mismatches"], 0)
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), truth)
+        self.assertEqual(summary["exit_reason"], "user_exit")
+        self.assertLess(summary["virtual_time_s"],
+                        CONFIG.field.max_virtual_duration_s)
+
+    def test_sixteen_sources_stop_by_count_bound(self):
+        sources = random_omni_scene(seed=6, count=16)
+        summary, report, simulator = _run_scene(sources)
+        truth = sorted(s.channel for s in sources)
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "sixteen_cleared")
+        self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), truth)
+        self.assertEqual(report["mismatches"], [])
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), truth)
+
+    def test_empty_field_proves_absence_everywhere(self):
+        summary, report, _ = _run_scene([])
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "all_resolved")
+        self.assertEqual(summary["cleared_channels"], [])
+        self.assertEqual(summary["absent_channels"], list(range(1, 21)))
+        self.assertEqual(summary["measures"], 49 * 20, "缺席证明要求全网格逐频道检测")
+        self.assertEqual(report["mismatches"], [])
+
+    def test_boundary_source_close_to_domain_edge(self):
+        """半径 1790m、接收半径 1000m 的源：覆盖保证的最近网格点必须发现它。"""
+        source = Source(channel=13, x=1790.0, y=0.0, r_eff_m=1000.0)
+        summary, _, simulator = _run_scene([source])
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), [13])
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), [13])
+
+    def test_source_on_grid_vertex(self):
+        source = Source(channel=20, x=-1400.0, y=700.0, r_eff_m=1500.0)
+        summary, _, _ = _run_scene([source])
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), [20])
+
+    def test_real_budget_exhaustion_exits_cleanly(self):
+        """现实预算耗尽：立即退出并记为未证明完成。"""
+        ticks = count(0.0, 200.0)   # 每次查询时钟前进 200s，迅速耗尽 1200s 预算
+        sources = random_omni_scene(seed=8, count=4)
+        summary, _, _ = _run_scene(sources, clock=lambda: next(ticks))
+        self.assertFalse(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "real_budget_exhausted")
+        self.assertEqual(summary["exit_reason"], "user_exit")
+
+    def test_fault_injection_during_coverage(self):
+        """覆盖中途注入读超时与断连：幂等回放保证闭环结果不变。"""
+        sources = random_omni_scene(seed=9, count=3)
+        script = [None, None, None, "timeout_after", None,
+                  "drop_before", None, ("status", 500), None, None]
+        summary, report, simulator = _run_scene(sources, fault_script=script)
+        truth = sorted(s.channel for s in sources)
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), truth)
+        self.assertEqual(report["mismatches"], [])
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), truth)
+
+
+class CoverageLedgerIntegrationTests(unittest.TestCase):
+    def test_grid_matches_plan_derivation(self):
+        points = coverage_points(CONFIG)
+        self.assertEqual(len(points), 49)
+        self.assertEqual(min(p[0] for p in points), -2100.0)
+        self.assertEqual(max(p[1] for p in points), 2100.0)
+        # 单元内任意点到最近网格点 <= 700*sqrt(2) <= 1000 的覆盖保证
+        worst = 0.0
+        for gx in range(-20, 21):
+            for gy in range(-20, 21):
+                g = (gx * 90.0, gy * 90.0)
+                if (g[0] ** 2 + g[1] ** 2) ** 0.5 <= 1800.0:
+                    nearest = min(math_dist(g, p) for p in points)
+                    worst = max(worst, nearest)
+        self.assertLessEqual(worst, 700.0 * 2 ** 0.5 + 1e-9)
+
+
+def math_dist(a, b):
+    return ((a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2) ** 0.5
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()

tests/test_loop_q4.py

@@ -0,0 +1,244 @@
+"""P5 定向扩展端到端验收：朝外边界源不漏、真源不误删、格数与预算检查。
+
+对应 docs/B题建模分析与实施计划.md P5 行验收门槛（自建部分）：
+- 混合源（全向+定向）场景全部清除并正常退出；16 源触发数量上界停止；
+- 朝向背离圆心的近边界定向源仍被 49 点覆盖发现并清除；
+- no_signal 联合约束基线不删除空间候选（真源保留性）；
+- 后备清除 <=20m 覆盖无空洞、格数有上界、格数/现实预算不足时不盲扫；
+- 虚拟时刻逐步复算与服务器响应一致。
+"""
+
+import math
+import unittest
+from dataclasses import replace
+from itertools import count
+
+from mcm26b.belief import BeliefState, CandidateRegion
+from mcm26b.config import ProblemConfig
+from mcm26b.evaluation import recompute_virtual_time
+from mcm26b.planner import (DirectionalExtension, fallback_cell_bound,
+                            fallback_clear_cells, safe_disk_radius)
+from mcm26b.protocol.client import SimulatorClient
+from mcm26b.protocol.rules import DIRECTION, NO_SIGNAL
+from mcm26b.sim import LocalSimTransport, LocalSimulator, Source
+from mcm26b.sim.scenes import mixed_scene
+
+CONFIG = replace(ProblemConfig(),
+                 search=replace(ProblemConfig().search,
+                                bearing_rounding_margin_deg=0.005))
+
+
+def _run_scene(sources, config=CONFIG, clock=None):
+    simulator = LocalSimulator(sources, robot_id="T001", config=config)
+    client = SimulatorClient("T001", config=config,
+                             transport=LocalSimTransport(simulator),
+                             **({"clock": clock} if clock else {}))
+    loop = DirectionalExtension(client, config)
+    summary = loop.run()
+    report = recompute_virtual_time(client.log.action_events())
+    return summary, report, simulator, client, loop
+
+
+class FallbackClearCellsTests(unittest.TestCase):
+    def test_cells_cover_every_polygon_witness(self):
+        """覆盖无空洞：多边形边界采样点到最近格心 <= 10*sqrt(2)。"""
+        region = CandidateRegion.disk((0.0, 0.0), 200.0, 192)
+        cells = fallback_clear_cells(region.polygon, CONFIG)
+        self.assertTrue(cells)
+        limit = 10.0 * 2 ** 0.5 + 1e-6
+        for witness in region.witnesses(40.0):
+            nearest = min(math.dist(witness, cell) for cell in cells)
+            self.assertLessEqual(nearest, limit,
+                                 f"格心覆盖在 {witness} 附近出现空洞")
+
+    def test_grid_line_polygon_keeps_both_sides(self):
+        """多边形横跨格线时两侧格子都保留（宁可多测）。"""
+        square = [(10.0, -10.0), (30.0, -10.0), (30.0, 10.0), (10.0, 10.0)]
+        cells = fallback_clear_cells(square, CONFIG)
+        columns = {cell[0] for cell in cells}
+        self.assertIn(10.0, columns)   # 格线 x=20 左侧
+        self.assertIn(30.0, columns)   # 右侧
+
+    def test_degenerate_polygon_single_cell(self):
+        """点与线段候选集：覆盖格数最小化且无空洞。"""
+        point = [(500.0, 500.0)]
+        self.assertEqual(len(fallback_clear_cells(point, CONFIG)), 1)
+        segment = [(490.0, 500.0), (510.0, 500.0)]
+        cells = fallback_clear_cells(segment, CONFIG)
+        self.assertTrue(cells)
+        limit = 10.0 * 2 ** 0.5 + 1e-6
+        for step in range(21):
+            sample = (490.0 + step, 500.0)
+            nearest = min(math.dist(sample, cell) for cell in cells)
+            self.assertLessEqual(nearest, limit)
+
+    def test_count_within_plan_bound(self):
+        region = CandidateRegion.disk((0.0, 0.0), 200.0, 192)
+        xs = [p[0] for p in region.polygon]
+        ys = [p[1] for p in region.polygon]
+        bound = fallback_cell_bound(max(xs) - min(xs), max(ys) - min(ys), CONFIG)
+        cells = fallback_clear_cells(region.polygon, CONFIG)
+        self.assertLessEqual(len(cells), bound)
+
+
+class MixedLoopAcceptanceTests(unittest.TestCase):
+    def test_mixed_ten_sources_all_cleared(self):
+        sources = mixed_scene(seed=5, count=10, directional=3)
+        summary, report, simulator, _, loop = _run_scene(sources)
+        truth = sorted(s.channel for s in sources)
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "all_resolved")
+        self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), truth)
+        self.assertEqual(summary["unresolved_channels"], [])
+        self.assertEqual(summary["anomalies"], [], "守恒性或证书不应被打破")
+        self.assertEqual(report["mismatches"], [])
+        self.assertEqual(summary["virtual_recompute_mismatches"], 0)
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), truth)
+        self.assertEqual(summary["exit_reason"], "user_exit")
+        # 观测到的定向频道必须来自真定向源（观测推理不误标）
+        truth_directional = sorted(s.channel for s in sources if s.directional)
+        self.assertTrue(summary["directional_observed_channels"])
+        self.assertTrue(set(summary["directional_observed_channels"])
+                        <= set(truth_directional))
+
+    def test_mixed_sixteen_sources_stop_by_count_bound(self):
+        sources = mixed_scene(seed=11, count=16, directional=6)
+        summary, report, simulator, _, _ = _run_scene(sources)
+        truth = sorted(s.channel for s in sources)
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "sixteen_cleared")
+        self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), truth)
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), truth)
+        self.assertEqual(report["mismatches"], [])
+
+    def test_outward_boundary_directional_source_not_missed(self):
+        """朝向背离圆心、r_eff=1000 的近边界源：覆盖保证仍发现并清除。"""
+        source = Source(channel=7, x=1790.0, y=0.0, r_eff_m=1000.0,
+                        directional=True, heading_deg=0.0)
+        summary, _, simulator, _, _ = _run_scene([source])
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["cleared_channels"], [7])
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), [7])
+        self.assertEqual(summary["directional_observed_channels"], [7])
+
+    def test_mixed_batch_seeds_never_degrade(self):
+        """固定批量种子回归：任何种子下不得全清失败或破坏守恒性。"""
+        for seed in range(5, 10):
+            sources = mixed_scene(seed=seed, count=10, directional=4)
+            summary, report, simulator, _, _ = _run_scene(sources)
+            truth = sorted(s.channel for s in sources)
+            self.assertTrue(summary["completed"], f"seed={seed}")
+            self.assertEqual(sorted(summary["cleared_channels"]), truth,
+                             f"seed={seed}")
+            self.assertEqual(summary["anomalies"], [], f"seed={seed}")
+            self.assertEqual(report["mismatches"], [], f"seed={seed}")
+
+
+class JointConstraintBaselineTests(unittest.TestCase):
+    def test_no_signal_keeps_candidates_and_true_source(self):
+        """联合约束基线：保证接收盘内 no_signal 不删空间候选（真源不误删）。"""
+        belief = BeliefState(CONFIG)
+        belief.update_measure(7, (0.0, 0.0), DIRECTION, 30.0)
+        region = belief.candidate_set(7)
+        snapshot = list(region.polygon)
+        self.assertGreater(safe_disk_radius(region, CONFIG), 0.0)
+        center, _ = region.mec()
+        belief.update_measure(7, tuple(center), NO_SIGNAL, None)
+        self.assertEqual(region.polygon, snapshot, "no_signal 不得收缩候选集")
+        # 候选集中任取的代表点（含生成读数的角域内部点）仍被保留
+        for witness in region.witnesses(300.0):
+            self.assertTrue(region.contains(witness, tol_m=0.05))
+
+    def test_directional_source_retained_through_blocked_probes(self):
+        """端到端保留性：定向源被遮挡若干次后仍被清除，不因 no_signal 误删。"""
+        source = Source(channel=3, x=600.0, y=800.0, r_eff_m=1500.0,
+                        directional=True, heading_deg=200.0)
+        summary, _, simulator, _, _ = _run_scene([source])
+        self.assertTrue(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["cleared_channels"], [3])
+        self.assertEqual(sorted(simulator.cleared), [3])
+
+
+class FallbackDisciplineTests(unittest.TestCase):
+    def _stall_config(self, **search_updates):
+        """迫使定位立即停滞进入后备清除的最小配置。"""
+        return replace(CONFIG,
+                       search=replace(CONFIG.search,
+                                      max_localize_steps=1,
+                                      max_blocked_probes=0,
+                                      **search_updates))
+
+    def test_cell_cap_skips_instead_of_blind_scan(self):
+        """格数超硬顶：后备清除全部记录 skipped_cell_cap，频道保持未解决。"""
+        config = self._stall_config(fallback_max_cells=5)
+        sources = mixed_scene(seed=5, count=6, directional=2)
+        summary, report, _, _, _ = _run_scene(sources, config=config)
+        self.assertFalse(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "unresolved_channels")
+        self.assertTrue(summary["fallback_clears"])
+        self.assertTrue(all(entry["outcome"] == "skipped_cell_cap"
+                            for entry in summary["fallback_clears"]))
+        self.assertEqual(report["mismatches"], [])
+
+    def test_real_budget_check_skips_fallback(self):
+        """现实预算核对：N*p95 + 退出余量超过剩余时不启动后备清除。"""
+        config = replace(self._stall_config(),
+                         session=replace(CONFIG.session, real_rtt_p95_s=600.0))
+        sources = mixed_scene(seed=6, count=6, directional=2)
+        summary, _, _, _, _ = _run_scene(sources, config=config)
+        self.assertFalse(summary["completed"])
+        self.assertTrue(summary["fallback_clears"])
+        self.assertTrue(all(entry["outcome"] == "skipped_budget"
+                            for entry in summary["fallback_clears"]))
+        self.assertTrue(summary["unresolved_channels"])
+
+    def test_fallback_clear_succeeds_on_bounded_candidate(self):
+        """后备清除正路径：有界候选集逐格 /clear 命中真源。"""
+        source = Source(channel=7, x=500.0, y=500.0, r_eff_m=1500.0,
+                        directional=True, heading_deg=180.0)
+        simulator = LocalSimulator([source], robot_id="T001", config=CONFIG)
+        client = SimulatorClient("T001", config=CONFIG,
+                                 transport=LocalSimTransport(simulator))
+        loop = DirectionalExtension(client, CONFIG)
+        client.enter()
+        region = CandidateRegion.disk((500.0, 500.0), 30.0, 192)
+        self.assertTrue(loop._fallback_clear(7, region))
+        self.assertEqual(loop.cleared, [7])
+        self.assertEqual(simulator.cleared, {7})
+        entry = loop.fallback_log[0]
+        self.assertEqual(entry["outcome"], "cleared")
+        self.assertLessEqual(entry["attempts"], entry["cells"])
+        cells = fallback_clear_cells(region.polygon, CONFIG)
+        self.assertLessEqual(len(cells), CONFIG.search.fallback_max_cells)
+
+    def test_fallback_exhaustion_records_anomaly_without_deletion(self):
+        """后备全失败（空域）：守恒性异常留痕，且不删除空间候选。"""
+        simulator = LocalSimulator([], robot_id="T001", config=CONFIG)
+        client = SimulatorClient("T001", config=CONFIG,
+                                 transport=LocalSimTransport(simulator))
+        loop = DirectionalExtension(client, CONFIG)
+        client.enter()
+        region = CandidateRegion.disk((0.0, 0.0), 30.0, 192)
+        snapshot = list(region.polygon)
+        self.assertFalse(loop._fallback_clear(7, region))
+        entry = loop.fallback_log[0]
+        self.assertEqual(entry["outcome"], "exhausted")
+        kinds = [item["kind"] for item in loop.anomalies]
+        self.assertIn("fallback_exhausted_without_success", kinds)
+        self.assertEqual(region.polygon, snapshot, "清除失败不得删除候选")
+
+
+class RealBudgetExitTests(unittest.TestCase):
+    def test_budget_exhaustion_exits_incomplete(self):
+        """混合场景现实预算耗尽：立即退出且记为未证明完成。"""
+        ticks = count(0.0, 100.0)   # 每次查询前进 100s，约 12 个动作内耗尽预算
+        sources = mixed_scene(seed=7, count=8, directional=2)
+        summary, _, _, _, _ = _run_scene(sources, config=CONFIG,
+                                         clock=lambda: next(ticks))
+        self.assertFalse(summary["completed"])
+        self.assertEqual(summary["stop_reason"], "real_budget_exhausted")
+        self.assertEqual(summary["exit_reason"], "user_exit")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()

tests/test_planner.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+"""P3 选点器验收：保证接收、后验收敛、清除证书阈值、与解析证书衔接。"""
+
+import math
+import unittest
+from dataclasses import replace
+from unittest import TestCase
+
+from mcm26b.belief import CandidateRegion
+from mcm26b.config import ProblemConfig
+from mcm26b.geometry.localization import Measurement
+from mcm26b.geometry.planning import first_bearing_candidate_disk
+from mcm26b.planner import (bearing_deg, clear_certificate, select_measurement_point,
+                            select_second_point)
+from mcm26b.protocol.client import SimulatorClient
+from mcm26b.sim import LocalSimTransport, LocalSimulator
+
+CONFIG = replace(ProblemConfig(),
+                 search=replace(ProblemConfig().search,
+                                bearing_rounding_margin_deg=0.005))
+FIRST_STATION = (0.0, 0.0)
+FIRST_BEARING = 30.0
+
+
+def _k1_region() -> CandidateRegion:
+    region = CandidateRegion.initial(FIRST_STATION, CONFIG)
+    region.clip_wedge(FIRST_STATION, FIRST_BEARING,
+                      CONFIG.field.bearing_error_half_deg
+                      + CONFIG.search.bearing_rounding_margin_deg)
+    return region
+
+
+class SelectionGuaranteeTests(TestCase):
+    def test_selected_point_receives_every_sector_candidate(self):
+        """安全盘内选点对解析角域 K1 内任意候选源的距离 <= 1000m。
+
+        直接对截断角域 K1 = Ω ∩ W(s1, θ±δ) ∩ B(s1,1500) 稠密采样验证，
+        不依赖外包多边形本身。
+        """
+        region = _k1_region()
+        plan = select_measurement_point(region, FIRST_STATION, CONFIG)
+        half = 1.005
+        for step_phi in range(41):
+            phi = math.radians(FIRST_BEARING - half + 2 * half * step_phi / 40)
+            for step_t in range(60):
+                t = 5.0 + (1500.0 - 5.0) * step_t / 59
+                g = (t * math.cos(phi), t * math.sin(phi))
+                self.assertLessEqual(
+                    math.dist(plan.position, g), 1000.0 + 1e-6,
+                    f"候选源 {g} 距选点超过最小接收半径，将浪费一次 no_signal")
+
+    def test_worst_posterior_shrinks_region(self):
+        region = _k1_region()
+        plan = select_measurement_point(region, FIRST_STATION, CONFIG)
+        self.assertLess(plan.worst_posterior_radius_m, region.mec()[1],
+                        "最坏后验半径必须优于当前候选集，否则选点无进展")
+        self.assertGreater(plan.worst_posterior_radius_m, 0.0)
+
+    def test_posterior_probe_retains_witness(self):
+        """后验探针（读数取区间端点）仍包含生成它的边界点：保守性抽查。"""
+        region = _k1_region()
+        plan = select_measurement_point(region, FIRST_STATION, CONFIG)
+        half = CONFIG.field.bearing_error_half_deg \
+            + CONFIG.search.bearing_rounding_margin_deg
+        witnesses = region.witnesses(300.0)
+        self.assertGreater(len(witnesses), 4)
+        for g in witnesses:
+            phi = bearing_deg(plan.position, g)
+            for reading in (phi - half, phi + half):
+                probe = CandidateRegion(list(region.polygon), region.slack_m)
+                probe.clip_wedge(plan.position, reading, half)
+                self.assertTrue(probe.polygon and probe.contains(g, tol_m=0.05),
+                                f"后验剪掉了生成读数的边界点 {g}")
+
+    def test_move_cost_recorded_and_reason_explains(self):
+        region = _k1_region()
+        plan = select_measurement_point(region, (500.0, 500.0), CONFIG)
+        expected = math.dist((500.0, 500.0), plan.position) / CONFIG.cost.speed_mps
+        self.assertAlmostEqual(plan.move_cost_s, expected, places=6)
+        self.assertIn("安全盘", plan.reason)
+
+
+class ClearCertificateTests(TestCase):
+    def test_near_region_is_certified(self):
+        region = CandidateRegion.disk((500.0, 500.0), 5.0, 192)
+        cert = clear_certificate(region, 7, CONFIG)
+        self.assertTrue(cert.certified)
+        self.assertLess(cert.limit_m, CONFIG.field.clear_radius_m)
+        self.assertGreater(cert.limit_m, 19.0)
+
+    def test_first_bearing_region_is_not_certified(self):
+        cert = clear_certificate(_k1_region(), 7, CONFIG)
+        self.assertFalse(cert.certified)
+        self.assertGreater(cert.radius_m, cert.limit_m)
+
+
+class SelectSecondPointTests(TestCase):
+    def test_plan_lies_in_analytic_safe_disk_or_is_equivalent(self):
+        """P3 入口输出与 geometry 解析证书一致（或提供同等保证）。"""
+        simulator = LocalSimulator([], robot_id="T001")
+        client = SimulatorClient("T001", transport=LocalSimTransport(simulator))
+        client.enter()
+        plan = select_second_point(client, FIRST_STATION, FIRST_BEARING, CONFIG)
+        # 逐点保证：对解析角域采样，接收距离全部成立（测试见上）；此处只
+        # 核对输出位置确实落在解析证书安全盘的合理邻域内（两者中心口径不同，
+        # 允许差一个外包裕量）。
+        cert = first_bearing_candidate_disk(
+            Measurement(FIRST_STATION[0], FIRST_STATION[1], FIRST_BEARING,
+                        1.0 + CONFIG.search.bearing_rounding_margin_deg))
+        disk = cert["sufficient_candidate_disk"]
+        self.assertLessEqual(math.dist(plan.position, tuple(disk["center"])),
+                             disk["radius_m"] + 10.0)
+
+    def test_exploration_fallback_when_rho_over_1000(self):
+        """ρ>1000 的一般候选集退化为探索 MEC 圆心，并如实标注可能 no_signal。"""
+        wide = CandidateRegion.disk((0.0, 0.0), 1200.0, 192)
+        plan = select_measurement_point(wide, (0.0, 0.0), CONFIG)
+        self.assertAlmostEqual(plan.position[0], 0.0, places=6)
+        self.assertAlmostEqual(plan.position[1], 0.0, places=6)
+        self.assertIn("探索", plan.reason)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()