InstructMPC: A Human-LLM-in-the-Loop Framework for Context-Aware Control

📄 arXiv: 2504.05946v3 📥 PDF

作者: Ruixiang Wu, Jiahao Ai, Tongxin Li

分类: eess.SY

发布日期: 2025-04-08 (更新: 2025-09-05)

💡 一句话要点

提出InstructMPC以解决传统MPC缺乏上下文感知的问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 模型预测控制 上下文感知 大型语言模型 动态交互 优化算法

📋 核心要点

  1. 传统MPC方法在实际应用中难以有效整合上下文信息和专家指令，导致控制效果受限。
  2. InstructMPC框架通过引入大型语言模型，实时整合人类指令，生成上下文感知的预测轨迹。
  3. 该方法在理论上提供了性能保证，并在优化过程中实现了显著的控制效果提升。

📝 摘要（中文）

模型预测控制（MPC）是一种在能源管理、建筑控制和自主系统等领域广泛应用的强大控制策略。然而，传统MPC在实际应用中面临挑战，无法有效整合上下文特定的预测和专家指令。为此，本文提出了InstructMPC框架，通过大型语言模型（LLM）实时整合人类指令，以生成上下文感知的预测。该方法采用语言到分布（L2D）模块，将上下文信息转换为预测干扰轨迹，并将其纳入MPC优化中。与现有的上下文感知和基于语言的MPC模型不同，InstructMPC实现了动态的人类-LLM交互，并在闭环中微调L2D模块，理论上保证了性能，在线性动态下实现了$O( ext{sqrt}(T ext{log} T))$的遗憾界限。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统MPC在实际应用中无法有效整合上下文特定预测和人类专家指令的问题，导致控制效果不足。

核心思路：InstructMPC框架通过实时整合人类指令，利用大型语言模型（LLM）生成上下文感知的预测，提升MPC的控制性能。

技术框架：整体架构包括一个语言到分布（L2D）模块，该模块将上下文信息转换为预测干扰轨迹，并将这些轨迹纳入MPC的优化过程。该框架支持动态的人类-LLM交互，并在闭环中微调L2D模块。

关键创新：InstructMPC的核心创新在于实现了动态的人类-LLM交互，允许实时调整预测，并在理论上提供了性能保证，与现有方法相比，显著提升了上下文感知能力。

关键设计：在技术细节上，采用了定制的损失函数和先进的微调方法（如直接偏好优化DPO），确保L2D模块的有效性，并实现了在线优化过程中的性能提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，InstructMPC在优化过程中实现了显著的性能提升，在线性动态下达到了$O( ext{sqrt}(T ext{log} T))$的遗憾界限，相较于传统MPC方法，控制效果有了明显改善，验证了其理论性能保证。

🎯 应用场景

InstructMPC框架具有广泛的应用潜力，特别是在需要实时决策和控制的领域，如智能建筑管理、自动驾驶汽车和能源系统优化等。通过有效整合人类专家的指令，该方法能够提升系统的响应能力和控制精度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Model Predictive Control (MPC) is a powerful control strategy widely utilized in domains like energy management, building control, and autonomous systems. However, its effectiveness in real-world settings is challenged by the need to incorporate context-specific predictions and expert instructions, which traditional MPC often neglects. We propose InstructMPC, a novel framework that addresses this gap by integrating real-time human instructions through a Large Language Model (LLM) to produce context-aware predictions for MPC. Our method employs a Language-to-Distribution (L2D) module to translate contextual information into predictive disturbance trajectories, which are then incorporated into the MPC optimization. Unlike existing context-aware and language-based MPC models, InstructMPC enables dynamic human-LLM interaction and fine-tunes the L2D module in a closed loop with theoretical performance guarantees, achieving a regret bound of $O(\sqrt{T\log T})$ for linear dynamics when optimized via advanced fine-tuning methods such as Direct Preference Optimization (DPO) using a tailored loss function.