End-to-End Abstraction-Based Control with LLM-Enhanced NL-to-LTL Translation
作者: Amir Bayat, Necmiye Ozay, Alessandro Abate, Raphael M. Jungers
分类: eess.SY
发布日期: 2026-06-29
💡 一句话要点
提出基于抽象控制的LLM增强NL到LTL翻译以解决复杂CPS控制问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 抽象控制 自然语言处理 线性时序逻辑 大型语言模型 网络物理系统
📋 核心要点
- 现有的抽象控制器设计方法在将自然语言需求转化为形式化规范时面临显著挑战，导致安全控制的实施困难。
- 论文提出了一种LLM增强的管道，将自然语言需求有效翻译为线性时序逻辑（LTL），并集成到形式化合成工作流中。
- 通过与先进的LLM进行实验，发现翻译准确性随着目标规范复杂性增加而系统性下降，揭示了LLM成功率与LTL公式复杂性之间的关系。
📝 摘要（中文）
抽象控制器设计（ABCD）为复杂的网络物理系统（CPSs）提供了安全控制的框架，但将现实世界需求与其形式化合成机制对接仍然是一个主要瓶颈。自然语言（NL）需求通常以自然语言表达，而ABCD需要形式化规范如线性时序逻辑（LTL）。本论文提出了一种LLM增强的ABCD管道，将NL需求翻译为LTL，并在形式化合成工作流中使用。我们在Dionysos工具箱中实现了该管道，并引入了一个评估NL到LTL翻译的基准。实验表明，随着目标规范复杂性的增加，翻译准确性系统性下降，揭示了LLM成功率与LTL公式内在复杂性之间的关系。这些贡献为ABCD的可及性提供了评估框架和实际整合路径，同时保持了形式方法的严谨性。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是如何将自然语言需求有效转化为形式化的线性时序逻辑（LTL）规范，以便在抽象控制器设计（ABCD）中使用。现有方法在这一转化过程中存在准确性不足和复杂性处理困难的痛点。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）来增强NL到LTL的翻译过程，通过建立一个管道将自然语言需求转化为形式化规范，从而实现安全控制的自动化。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是自然语言需求的输入，接着是LLM进行翻译生成LTL规范，最后将生成的LTL规范集成到形式化合成工作流中。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了LLM增强的翻译管道，并在Dionysos工具箱中实现了这一管道，提供了一个评估NL到LTL翻译的基准。与现有方法相比，该方法在处理复杂需求时表现出更高的灵活性和可扩展性。
关键设计：在设计中，关键参数包括LLM的选择和训练数据的多样性，同时在损失函数上考虑了翻译准确性与LTL复杂性之间的关系，以优化翻译效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，随着目标LTL规范的复杂性增加，翻译准确性系统性下降，特别是在抽象语法树（AST）大小、时间深度和Büchi自动机大小等多个指标上。这些结果揭示了LLM的成功率与LTL公式内在复杂性之间的缩放规律，为未来的研究提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化控制系统、智能交通管理、机器人控制等复杂网络物理系统。通过实现自然语言与形式化规范之间的高效转化，能够显著提高系统的安全性和可靠性，推动智能系统的普及与应用。
📄 摘要（原文）
Abstraction-Based Controller Design (ABCD) offers a principled framework for the safe control of complex Cyber-Physical Systems (CPSs), but interfacing real-world requirements with its formal synthesis machinery remains a major bottleneck: such requirements are most naturally expressed in Natural Language (NL), whereas ABCD requires formal specifications such as Linear Temporal Logic (LTL). Large Language Models (LLMs) offer a promising way to bridge this gap by translating NL requirements into formal specifications. This paper makes three contributions. First, we formalize an LLM-enhanced pipeline for ABCD, in which NL requirements are translated into LTL and used within a formal synthesis workflow. Second, we implement this pipeline in the Dionysos toolbox and introduce a benchmark for evaluating NL-to-LTL translation under both logical diversity and linguistic variation. Third, through experiments with state-of-the-art LLMs, we show that translation accuracy degrades systematically as the target specifications become more complex, across several measures including Abstract Syntax Tree (AST) size, temporal depth, and Büchi automaton size, while also accounting for the length of the NL input. These results reveal a scaling law that links LLM success rate to the intrinsic complexity of the underlying LTL formula. Together, these contributions provide both an evaluation framework and a practical integration pathway for making ABCD more accessible while preserving the rigor of formal methods.