LLM-Enhanced Symbolic Control for Safety-Critical Applications

📄 arXiv: 2505.11077v2 📥 PDF

作者: Amir Bayat, Alessandro Abate, Necmiye Ozay, Raphael M. Jungers

分类: eess.SY

发布日期: 2025-05-16 (更新: 2025-05-29)

💡 一句话要点

提出基于大型语言模型的符号控制框架以解决安全关键应用问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 符号控制 安全关键应用 智能制造 自动化控制

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂控制问题时，往往需要专业知识，导致使用门槛高，且难以保证安全性。
  2. 论文提出了一种利用大型语言模型（LLMs）将自然语言描述转化为符号控制代码的框架，简化了控制器设计过程。
  3. 实验结果显示，该系统在处理语言变异性方面表现出色，并在鲁棒性上优于直接使用LLMs进行规划的传统方法。

📝 摘要（中文）

本论文受到智能制造和工业4.0的启发，提出了一种框架，通过自然语言（NL）规范从抽象基础控制设计（ABCD）合成到达-避免问题的控制器。代码代理将控制问题的NL描述翻译为符号控制软件可解释的形式语言，而检查代理则验证生成代码的正确性，并通过识别规范不匹配来增强安全性。评估结果表明，该系统能够处理语言变异性，并在直接使用LLM进行规划时提高了鲁棒性。该方法通过支持直观的NL任务定义，降低了正式控制合成的门槛，同时通过自动验证保持了安全保证。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何将自然语言描述的控制问题有效转化为符号控制代码的问题。现有方法在处理复杂控制任务时，往往需要专业知识，导致使用门槛高，且难以保证安全性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）将自然语言描述转化为符号控制软件可理解的形式语言，同时通过检查代理验证生成代码的正确性，以增强安全性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：代码代理和检查代理。代码代理负责将自然语言描述翻译为符号控制代码，而检查代理则对生成的代码进行验证，确保其符合规范并识别潜在的错误。

关键创新：最重要的技术创新在于将自然语言处理与符号控制相结合，降低了控制器设计的门槛，并通过自动化验证机制增强了安全性。这与现有方法的本质区别在于，传统方法通常依赖于专家知识和手动验证。

关键设计：在设计中，关键参数包括自然语言处理的模型选择、符号控制软件的接口设计，以及检查代理的验证算法。这些设计确保了系统的高效性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的系统在处理语言变异性方面表现优异，相较于直接使用LLMs进行规划，鲁棒性提高了显著，具体性能数据未详细列出，但评估结果显示了明显的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能制造、自动化控制系统和安全关键应用等。通过简化控制器设计过程，企业可以更快速地响应市场需求，同时确保系统的安全性和可靠性。未来，该方法可能会在更多工业领域得到推广，推动智能制造的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Motivated by Smart Manufacturing and Industry 4.0, we introduce a framework for synthesizing Abstraction-Based Controller Design (ABCD) for reach-avoid problems from Natural Language (NL) specifications using Large Language Models (LLMs). A Code Agent interprets an NL description of the control problem and translates it into a formal language interpretable by state-of-the-art symbolic control software, while a Checker Agent verifies the correctness of the generated code and enhances safety by identifying specification mismatches. Evaluations show that the system handles linguistic variability and improves robustness over direct planning with LLMs. The proposed approach lowers the barrier to formal control synthesis by enabling intuitive, NL-based task definition while maintaining safety guarantees through automated validation.