视觉检测输出一个 ID 和位姿，并不意味着机器人任务可以立即执行。检测质量、时间新鲜度、坐标变换和连续性任何一项不满足，单帧结果都可能把偶然噪声变成控制动作。
我会把这些条件写成显式 Guard，并在任务运行期间持续检查，而不是只在启动瞬间检查一次。
检测候选→质量与身份→新鲜度与 TF→连续性→任务准入或取消
检测身份与质量时空新鲜度与坐标变换任务持续准入与取消
Guard 应回答可审计问题
身份是否属于允许集合？检测质量是否达到当前场景要求？消息是否足够新？目标位姿能否变换到约定坐标系？相邻观测是否出现不合理跳变？这些条件应分别输出通过、失败和证据不足，而不是压成一个“vision_ok”。
连续性判断需要处理角度环绕和时间间隔。仅比较欧氏位置差可能漏掉姿态突变，只比较相邻帧也可能在帧率变化时误判。参数应来自标定与验证，而不是写进通用文章当作固定答案。
Guard 需要贯穿任务
目标开始移动、相机断流或 TF 过期，都可能发生在任务已启动之后。执行器应在关键阶段重新评估 Guard，失败时触发取消或降级，并等待任务链路进入可确认状态。
取消导航或控制目标仍然只是软件协议动作，不等同于物理安全停止。真正的安全功能必须由独立机制承担。
参考资料
证据边界
本文不披露具体视觉模型、标签、阈值、标定参数、场景数据或设备信息，只讨论准入条件与持续验证的结构。