INPROVF: Leveraging Large Language Models to Repair High-level Robot Controllers from Assumption Violations

📄 arXiv: 2503.13660v1 📥 PDF

作者: Qian Meng, Jin Peng Zhou, Kilian Q. Weinberger, Hadas Kress-Gazit

分类: cs.RO, cs.AI, cs.FL, eess.SY

发布日期: 2025-03-17

备注: To appear in ICLR 2025 Workshop: VerifAI: AI Verification in the Wild; in submission to 2025 IEEE 21th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Los Angeles, CA, USA: IEEE, Aug. 2025

💡 一句话要点

INPROVF：利用大语言模型修复机器人高层控制器的假设违例问题

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

关键词: 机器人控制器 大语言模型 形式化方法 自动修复 假设违例 机器人安全 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有基于形式化方法的机器人控制器修复方法计算成本高，难以扩展到复杂环境和任务。
  2. INPROVF利用大语言模型生成修复候选方案，并结合形式化方法验证，提高修复效率和质量。
  3. 实验表明，INPROVF在多种场景下有效修复了控制器假设违例问题，验证了其可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为INPROVF的自动框架，它结合了大语言模型（LLMs）和形式化方法，以加速机器人高层控制器的修复过程。以往仅基于形式化方法的方法计算成本高昂，且无法扩展到大型状态空间。相比之下，INPROVF使用LLMs生成修复候选方案，并使用形式化方法验证其正确性。为了提高候选方案的质量，我们的框架首先将环境和控制器的符号表示转换为自然语言描述。如果候选方案未能通过验证，INPROVF会提供关于潜在不安全行为或未满足任务的反馈，并迭代地提示LLMs生成改进的解决方案。我们通过12个具有不同工作空间、任务和状态空间大小的违例案例，证明了INPROVF的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人高层控制器在实际运行中，由于环境或任务假设被违反而导致的控制器失效问题。现有方法，特别是纯粹基于形式化验证的方法，在处理复杂环境和大型状态空间时，面临着计算复杂度过高，难以扩展的挑战。这些方法往往需要大量的计算资源和时间，才能找到满足安全性和任务要求的控制器修复方案。

核心思路：INPROVF的核心思路是结合大语言模型（LLMs）的强大生成能力和形式化方法的严格验证能力。LLMs能够基于自然语言描述的环境和控制器信息，快速生成多个可能的修复方案。然后，形式化方法对这些候选方案进行验证，确保其满足安全性和任务要求。通过迭代地利用LLMs生成和形式化方法验证，INPROVF能够高效地找到有效的控制器修复方案。

技术框架：INPROVF框架主要包含以下几个阶段：1) 自然语言转换：将环境和控制器的符号表示转换为自然语言描述，以便LLMs理解。2) LLM修复方案生成：利用LLMs基于自然语言描述生成多个控制器修复候选方案。3) 形式化验证：使用形式化方法验证每个候选方案的正确性，包括安全性和任务完成情况。4) 反馈与迭代：如果候选方案未能通过验证，INPROVF会提供关于潜在不安全行为或未满足任务的反馈给LLMs，并提示LLMs生成改进的解决方案。重复步骤2-4，直到找到满足要求的修复方案。

关键创新：INPROVF的关键创新在于将大语言模型引入到机器人控制器修复流程中，利用LLMs的生成能力来加速修复过程。与传统的纯形式化方法相比，INPROVF能够更快速地探索可能的修复方案，并利用形式化方法保证修复方案的正确性。这种结合使得INPROVF能够处理更复杂的环境和任务，并提高修复效率。

关键设计：INPROVF的关键设计包括：1) 自然语言描述的构建：如何将符号表示有效地转换为自然语言，以便LLMs理解，需要仔细设计提示词和描述方式。2) LLM提示工程：如何设计有效的提示词，引导LLMs生成高质量的修复候选方案，需要进行实验和调整。3) 形式化验证的集成：如何将形式化验证工具无缝集成到框架中，并提供有效的反馈信息给LLMs，需要考虑验证工具的接口和输出格式。4) 迭代策略：如何设计有效的迭代策略，平衡LLM生成和形式化验证的计算成本，需要在效率和准确性之间进行权衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，INPROVF能够有效地修复各种工作空间、任务和状态空间大小下的12个违例案例。与传统的纯形式化方法相比，INPROVF能够显著提高修复效率，并找到满足安全性和任务要求的控制器修复方案。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示和分析，证明了INPROVF的优越性。

🎯 应用场景

INPROVF具有广泛的应用前景，可用于各种机器人系统的自动化部署和维护。例如，在自动驾驶领域，INPROVF可以用于修复由于传感器故障或环境变化导致的控制器失效问题，提高系统的安全性和可靠性。在工业机器人领域，INPROVF可以用于快速适应新的任务需求，降低人工干预成本。此外，该方法还可以应用于其他控制系统的修复和优化，例如智能家居和航空航天等领域。

📄 摘要（原文）

This paper presents INPROVF, an automatic framework that combines large language models (LLMs) and formal methods to speed up the repair process of high-level robot controllers. Previous approaches based solely on formal methods are computationally expensive and cannot scale to large state spaces. In contrast, INPROVF uses LLMs to generate repair candidates, and formal methods to verify their correctness. To improve the quality of these candidates, our framework first translates the symbolic representations of the environment and controllers into natural language descriptions. If a candidate fails the verification, INPROVF provides feedback on potential unsafe behaviors or unsatisfied tasks, and iteratively prompts LLMs to generate improved solutions. We demonstrate the effectiveness of INPROVF through 12 violations with various workspaces, tasks, and state space sizes.