Context-aware LLM-based Safe Control Against Latent Risks
作者: Xiyu Deng, Quan Khanh Luu, Anh Van Ho, Yorie Nakahira
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2024-03-18 (更新: 2025-05-06)
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的安全控制框架以应对潜在风险
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自主控制 大语言模型 潜在风险 数值优化 模型预测控制 上下文感知 机器人技术
📋 核心要点
- 核心问题：现有自主控制系统在处理潜在风险时，难以有效执行复杂任务，导致安全性和效率不足。
- 方法要点：提出的框架将复杂任务分解为上下文感知的子任务，结合多层次学习和优化过程以确保安全性。
- 实验或效果：通过模拟实验验证框架在机器人臂和自主车辆场景中的有效性，展示了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
自主控制系统在面对潜在风险时执行复杂任务面临重大挑战。为此，本文提出了一个集成框架，结合了大语言模型（LLMs）、数值优化和基于优化的控制，以促进高效的子任务学习，同时确保安全性。该框架将复杂任务分解为一系列考虑潜在风险的上下文感知子任务，并通过多时间尺度过程进行参数优化。通过模拟案例研究验证了该框架在机器人臂和自主车辆场景中的有效性，实验结果表明，该框架能够根据上下文和潜在风险调节动作，并高效学习复杂行为。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自主控制系统在潜在风险存在时执行复杂任务的挑战。现有方法往往无法有效处理这些风险，导致决策不安全或效率低下。
核心思路：提出的框架通过将复杂任务分解为上下文感知的子任务，结合大语言模型和优化控制，确保在学习过程中考虑潜在风险，从而提高安全性和效率。
技术框架：整体架构包括三个主要层次：高层的多轮上下文学习，中层的链式思维推理与数值优化，以及低层的模型预测控制。每个层次通过反馈和优化数据进行迭代改进。
关键创新：最重要的创新在于将大语言模型与优化控制相结合，通过上下文感知的子任务学习，显著提升了自主控制系统在复杂环境中的决策能力。
关键设计：框架中涉及的关键设计包括多时间尺度的学习过程、优化的损失函数以及适应性的网络结构，以确保在不同层次上都能有效处理潜在风险。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的框架在机器人臂和自主车辆场景中表现出色，相较于基线方法，决策的安全性和效率均有显著提升，具体性能数据尚未公开，但实验验证了框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶汽车以及其他需要在复杂环境中进行安全决策的自主系统。通过提高系统的安全性和效率，该框架有望在实际应用中显著降低事故风险，提升操作性能，推动自主技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Autonomous control systems face significant challenges in performing complex tasks in the presence of latent risks. To address this, we propose an integrated framework that combines Large Language Models (LLMs), numerical optimization, and optimization-based control to facilitate efficient subtask learning while ensuring safety against latent risks. The framework decomposes complex tasks into a sequence of context-aware subtasks that account for latent risks. These subtasks and their parameters are then refined through a multi-time-scale process: high-layer multi-turn in-context learning, mid-layer LLM Chain-of-Thought reasoning and numerical optimization, and low-layer model predictive control. The framework iteratively improves decisions by leveraging qualitative feedback and optimized trajectory data from lower-layer optimization processes and a physics simulator. We validate the proposed framework through simulated case studies involving robot arm and autonomous vehicle scenarios. The experiments demonstrate that the proposed framework can mediate actions based on the context and latent risks and learn complex behaviors efficiently.