Never Too Rigid to Reach: Adaptive Virtual Model Control with LLM- and Lyapunov-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.22892v1 📥 PDF

作者: Jingzehua Xu, Yangyang Li, Yangfei Chen, Guanwen Xie, Shuai Zhang

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出基于LLM和Lyapunov强化学习的自适应虚拟模型控制，提升机器人臂在不确定环境下的适应性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 虚拟模型控制 强化学习 大语言模型 Lyapunov稳定性 机器人控制 自适应控制 不确定环境

📋 核心要点

  1. 传统机器人臂控制方法在不确定环境中表现出刚性和脆弱性，难以适应扰动和不完整信息。
  2. 提出结合LLM和Lyapunov强化学习的自适应VMC，利用LLM进行高层推理，Lyapunov强化学习保证稳定性。
  3. 在7自由度Panda机械臂上的仿真表明，该方法在动态任务中表现出色，实现了性能提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型（LLM）和Lyapunov函数强化学习（RL）的自适应虚拟模型控制（VMC）方法，旨在解决传统VMC在不确定环境中刚性和脆弱的问题。该方法保留了VMC的物理可解释性，同时支持有稳定保证的在线自适应。LLM提供结构化的先验知识和高层次的推理能力，增强了虚拟组件之间的协调性，提高了样本效率，并促进了对不同任务要求的灵活调整。Lyapunov函数强化学习则强制执行理论上的稳定性约束，确保在不确定性下的安全可靠自适应。在7自由度Panda机械臂上的大量仿真实验表明，该方法有效地平衡了动态任务中的竞争目标，实现了卓越的性能，并突出了LLM指导和Lyapunov约束自适应的协同优势。

🔬 方法详解

问题定义：传统虚拟模型控制（VMC）方法依赖于固定的参数，并且虚拟组件之间的协调能力有限，这限制了其在任务目标变化时的适应性，并且可能损害稳定性。因此，需要一种能够在线自适应调整，同时保证稳定性的VMC方法来应对不确定环境。

核心思路：本文的核心思路是将大语言模型（LLM）和Lyapunov函数强化学习（RL）融入到VMC框架中。LLM负责提供高层次的推理和结构化先验知识，以增强虚拟组件之间的协调性，并提高样本效率。Lyapunov函数RL则负责强制执行理论上的稳定性约束，确保在不确定性下的安全可靠自适应。通过两者的结合，实现既能灵活适应任务变化，又能保证系统稳定性的自适应VMC。

技术框架：该方法的技术框架主要包含三个部分：虚拟模型控制（VMC）层、大语言模型（LLM）层和Lyapunov函数强化学习（RL）层。VMC层负责将虚拟力映射到关节力矩，实现顺应性控制。LLM层提供高层次的推理和结构化先验知识，指导VMC参数的调整。Lyapunov函数RL层则基于Lyapunov稳定性理论，对VMC参数的调整进行约束，保证系统的稳定性。整个框架通过RL算法进行训练，LLM提供初始策略和奖励函数，Lyapunov约束保证训练过程的安全性。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将LLM和Lyapunov函数RL有效地结合到VMC框架中。LLM的引入使得VMC能够利用高层次的语义信息进行推理和决策，从而更好地适应任务变化。Lyapunov函数RL的引入则保证了VMC在自适应过程中的稳定性。这种结合克服了传统VMC方法的局限性，实现了更灵活、更稳定的机器人控制。

关键设计：LLM被用于生成虚拟组件之间协调的策略，并提供初始的奖励函数，以加速RL的训练过程。Lyapunov函数被用于构建一个安全约束，该约束被集成到RL的损失函数中，以确保在训练和执行过程中系统的稳定性。具体的网络结构和参数设置取决于具体的任务和机器人平台，但总体思路是利用LLM提供先验知识，并利用Lyapunov约束保证安全性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在7自由度Panda机械臂上能够有效地平衡动态任务中的竞争目标，实现卓越的性能。与传统的VMC方法相比，该方法能够更好地适应任务变化，并保证系统的稳定性。具体性能提升数据在论文中进行了详细的展示，突出了LLM指导和Lyapunov约束自适应的协同优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在不确定环境中进行操作的机器人系统，例如：柔性装配、医疗机器人、灾难救援机器人等。通过自适应调整控制参数，机器人能够更好地应对环境变化，提高操作的精度和安全性，从而在复杂任务中发挥更大的作用。未来，该方法有望进一步扩展到多机器人协作等更复杂的场景。

📄 摘要（原文）

Robotic arms are increasingly deployed in uncertain environments, yet conventional control pipelines often become rigid and brittle when exposed to perturbations or incomplete information. Virtual Model Control (VMC) enables compliant behaviors by embedding virtual forces and mapping them into joint torques, but its reliance on fixed parameters and limited coordination among virtual components constrains adaptability and may undermine stability as task objectives evolve. To address these limitations, we propose Adaptive VMC with Large Language Model (LLM)- and Lyapunov-Based Reinforcement Learning (RL), which preserves the physical interpretability of VMC while supporting stability-guaranteed online adaptation. The LLM provides structured priors and high-level reasoning that enhance coordination among virtual components, improve sample efficiency, and facilitate flexible adjustment to varying task requirements. Complementarily, Lyapunov-based RL enforces theoretical stability constraints, ensuring safe and reliable adaptation under uncertainty. Extensive simulations on a 7-DoF Panda arm demonstrate that our approach effectively balances competing objectives in dynamic tasks, achieving superior performance while highlighting the synergistic benefits of LLM guidance and Lyapunov-constrained adaptation.