LLMs-guided adaptive compensator: Bringing Adaptivity to Automatic Control Systems with Large Language Models
作者: Zhongchao Zhou, Yuxi Lu, Yaonan Zhu, Yifan Zhao, Bin He, Liang He, Wenwen Yu, Yusuke Iwasawa
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2025-07-28
💡 一句话要点
提出LLM引导的自适应补偿器，提升自动控制系统在软体和人形机器人上的适应性。
🎯 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: 大型语言模型 自适应控制 机器人控制 模型参考自适应控制 LLM推理 补偿器设计 软体机器人 人形机器人
📋 核心要点
- 现有基于LLM的控制方法过于简化，缺乏实际验证，且仅限于固定结构的增益调整。
- 利用LLM分析系统差异，设计补偿器对齐系统响应，无需从零设计控制器，实现自适应控制。
- 实验表明，该方法优于传统自适应控制器，降低了推理复杂度，并具有良好的泛化性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种LLM引导的自适应补偿器框架，旨在将大型语言模型（LLM）应用于自动控制领域。该框架受到模型参考自适应控制（MRAC）的启发，避免了从头开始设计控制器。通过利用LLM分析未知系统与参考系统之间的差异，设计补偿器使未知系统的响应与参考系统对齐，从而实现自适应性。在软体和人形机器人上的仿真和真实环境实验中，该方法与LLM引导的自适应控制器、间接自适应控制、基于学习的自适应控制和MRAC进行了比较。结果表明，LLM引导的自适应补偿器优于传统的自适应控制器，并显著降低了推理复杂度。基于李雅普诺夫的分析和推理路径检查表明，该方法通过将数学推导转化为推理任务，实现了更结构化的设计过程，并表现出强大的泛化性、适应性和鲁棒性。这项研究为LLM在自动控制领域的应用开辟了新的方向，与视觉语言模型相比，具有更高的可部署性和实用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的控制方法在复杂系统上的应用受限，通常需要简化系统模型或进行固定结构的增益调整，缺乏在真实世界中的验证。传统自适应控制方法依赖于精确的数学模型，难以处理未知或时变的系统动态。因此，需要一种能够利用LLM的推理能力，同时避免复杂数学推导的自适应控制方法。
核心思路：核心思路是借鉴模型参考自适应控制（MRAC）的思想，不直接设计控制器，而是利用LLM根据未知系统和参考系统之间的差异，生成一个补偿器。该补偿器能够调整未知系统的行为，使其尽可能接近参考系统的行为，从而实现自适应控制。这种方法将控制器的设计问题转化为一个推理问题，降低了对系统模型的依赖。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 系统辨识模块：用于获取未知系统的动态特性。2) 参考模型模块：定义期望的系统行为。3) LLM推理模块：接收系统差异信息，生成补偿器参数。4) 补偿器模块：根据LLM生成的参数，对系统进行补偿。5) 评估模块：评估补偿后的系统性能，并反馈给LLM进行迭代优化。整个流程通过不断调整补偿器参数，使未知系统的响应逼近参考模型。
关键创新：最重要的创新在于将LLM引入自适应控制器的设计过程，利用LLM的推理能力将复杂的数学推导转化为更直观的推理任务。与传统的自适应控制方法相比，该方法不需要精确的系统模型，能够处理更复杂的系统动态。与直接使用LLM设计控制器相比，该方法通过补偿器的设计，降低了LLM的推理复杂度，提高了控制器的稳定性和鲁棒性。
关键设计：LLM的prompt设计至关重要，需要包含清晰的系统描述、参考模型信息以及系统差异的量化指标。补偿器的结构可以根据具体应用选择，例如PID控制器或状态反馈控制器。损失函数的设计需要考虑系统响应的跟踪误差、控制输入的能量以及稳定性的约束。实验中使用了GPT-3.5作为LLM，并采用了迭代优化的方式来调整补偿器参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM引导的自适应补偿器在软体和人形机器人上的表现优于传统的自适应控制器（MRAC、间接自适应控制、基于学习的自适应控制），在跟踪误差和稳定性方面均有显著提升。与直接使用LLM设计控制器相比，该方法降低了推理复杂度，提高了控制器的鲁棒性。在真实世界实验中，该方法也表现出良好的适应性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要自适应控制的场景，例如机器人控制、无人机控制、智能制造等。特别是在系统动态未知或时变的复杂环境中，该方法能够有效提高控制系统的性能和鲁棒性。未来，该方法有望应用于更广泛的领域，例如医疗机器人、智能家居等，实现更智能、更可靠的自动化控制。
📄 摘要（原文）
With rapid advances in code generation, reasoning, and problem-solving, Large Language Models (LLMs) are increasingly applied in robotics. Most existing work focuses on high-level tasks such as task decomposition. A few studies have explored the use of LLMs in feedback controller design; however, these efforts are restricted to overly simplified systems, fixed-structure gain tuning, and lack real-world validation. To further investigate LLMs in automatic control, this work targets a key subfield: adaptive control. Inspired by the framework of model reference adaptive control (MRAC), we propose an LLM-guided adaptive compensator framework that avoids designing controllers from scratch. Instead, the LLMs are prompted using the discrepancies between an unknown system and a reference system to design a compensator that aligns the response of the unknown system with that of the reference, thereby achieving adaptivity. Experiments evaluate five methods: LLM-guided adaptive compensator, LLM-guided adaptive controller, indirect adaptive control, learning-based adaptive control, and MRAC, on soft and humanoid robots in both simulated and real-world environments. Results show that the LLM-guided adaptive compensator outperforms traditional adaptive controllers and significantly reduces reasoning complexity compared to the LLM-guided adaptive controller. The Lyapunov-based analysis and reasoning-path inspection demonstrate that the LLM-guided adaptive compensator enables a more structured design process by transforming mathematical derivation into a reasoning task, while exhibiting strong generalizability, adaptability, and robustness. This study opens a new direction for applying LLMs in the field of automatic control, offering greater deployability and practicality compared to vision-language models.