Never Too Rigid to Reach: Adaptive Virtual Model Control with LLM- and Lyapunov-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.22892v1 📥 PDF

作者: Jingzehua Xu, Yangyang Li, Yangfei Chen, Guanwen Xie, Shuai Zhang

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出基于LLM和Lyapunov强化学习的自适应虚拟模型控制，提升机器人臂在不确定环境下的适应性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 虚拟模型控制 强化学习 大语言模型 Lyapunov稳定性 自适应控制 机器人臂 不确定环境

📋 核心要点

  1. 传统机器人控制在不确定环境中表现出刚性和脆弱性，难以适应扰动和信息不完整的情况。
  2. 该方法结合LLM和Lyapunov强化学习，利用LLM进行高层推理和协调，Lyapunov强化学习保证稳定性。
  3. 在7自由度Panda机械臂上的仿真表明，该方法在动态任务中实现了更好的性能和适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型（LLM）和Lyapunov函数强化学习（RL）的自适应虚拟模型控制（VMC）方法，旨在解决传统VMC在不确定环境中刚性和脆弱的问题。该方法保留了VMC的物理可解释性，同时支持有稳定保证的在线自适应。LLM提供结构化的先验知识和高层次推理，增强了虚拟组件之间的协调性，提高了样本效率，并促进了对不同任务要求的灵活调整。Lyapunov函数强化学习则强制执行理论上的稳定性约束，确保在不确定性下的安全可靠的自适应。在7自由度Panda机械臂上的大量仿真实验表明，该方法有效地平衡了动态任务中的竞争目标，实现了卓越的性能，并突出了LLM指导和Lyapunov约束自适应的协同优势。

🔬 方法详解

问题定义：传统虚拟模型控制（VMC）方法依赖于固定的参数，并且虚拟组件之间的协调能力有限，这限制了其在动态和不确定环境中适应不断变化的任务目标的能力。当受到扰动或信息不完整时，传统的控制流程变得僵化和脆弱。

核心思路：本文的核心思路是将大语言模型（LLM）的推理能力和Lyapunov函数强化学习的稳定性保证相结合，从而实现VMC的自适应性。LLM用于提供结构化的先验知识和高层次的推理，以增强虚拟组件之间的协调性，而Lyapunov函数强化学习则用于确保在不确定性下的安全和可靠的自适应。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 虚拟模型控制（VMC）层，负责将虚拟力映射到关节力矩；2) 大语言模型（LLM）层，提供高层次的推理和协调，用于动态调整VMC的参数；3) Lyapunov函数强化学习层，用于保证系统的稳定性，并约束LLM的输出。整体流程是，首先使用LLM根据任务需求调整VMC参数，然后使用Lyapunov函数强化学习对LLM的输出进行约束，最后将调整后的参数传递给VMC层进行控制。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM和Lyapunov函数强化学习相结合，从而实现了VMC的自适应性和稳定性。与传统的VMC方法相比，该方法能够根据任务需求动态调整VMC的参数，并且能够保证系统的稳定性。

关键设计：LLM被用于生成虚拟组件的参数，例如虚拟弹簧的刚度和阻尼系数。Lyapunov函数被用于定义强化学习的奖励函数，从而保证系统的稳定性。强化学习算法使用Trust Region Policy Optimization (TRPO) 或 Proximal Policy Optimization (PPO) 等算法，以优化LLM的输出。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在动态任务中能够有效地平衡竞争目标，并取得优于传统VMC方法的性能。具体来说，该方法在轨迹跟踪精度、任务完成时间和能量消耗等方面均有显著提升。此外，实验还验证了LLM指导和Lyapunov约束自适应的协同优势，表明两者结合能够进一步提高系统的性能和稳定性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在不确定环境中进行操作的机器人系统，例如：工业自动化、医疗机器人、服务机器人等。通过提高机器人臂的适应性和稳定性，可以使其在复杂和动态的环境中更好地完成任务，提高生产效率和服务质量，并降低安全风险。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人系统和任务中。

📄 摘要（原文）

Robotic arms are increasingly deployed in uncertain environments, yet conventional control pipelines often become rigid and brittle when exposed to perturbations or incomplete information. Virtual Model Control (VMC) enables compliant behaviors by embedding virtual forces and mapping them into joint torques, but its reliance on fixed parameters and limited coordination among virtual components constrains adaptability and may undermine stability as task objectives evolve. To address these limitations, we propose Adaptive VMC with Large Language Model (LLM)- and Lyapunov-Based Reinforcement Learning (RL), which preserves the physical interpretability of VMC while supporting stability-guaranteed online adaptation. The LLM provides structured priors and high-level reasoning that enhance coordination among virtual components, improve sample efficiency, and facilitate flexible adjustment to varying task requirements. Complementarily, Lyapunov-based RL enforces theoretical stability constraints, ensuring safe and reliable adaptation under uncertainty. Extensive simulations on a 7-DoF Panda arm demonstrate that our approach effectively balances competing objectives in dynamic tasks, achieving superior performance while highlighting the synergistic benefits of LLM guidance and Lyapunov-constrained adaptation.