LLM-Enhanced Symbolic Control for Safety-Critical Applications
作者: Amir Bayat, Alessandro Abate, Necmiye Ozay, Raphael M. Jungers
分类: eess.SY
发布日期: 2025-05-16 (更新: 2025-05-29)
💡 一句话要点
提出基于LLM增强的符号控制框架，解决安全关键应用中的自然语言任务需求
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 符号控制 形式化验证 自然语言处理 安全关键系统
📋 核心要点
- 现有方法难以将自然语言规范直接转化为安全关键系统的形式化控制策略。
- 利用LLM作为代码代理和检查代理，实现自然语言到形式化控制代码的自动转换与验证。
- 实验表明，该系统能有效处理语言变异性，提升控制系统的鲁棒性和安全性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于抽象的控制器设计(ABCD)框架，利用大型语言模型(LLM)从自然语言(NL)规范中为可达-避免问题合成控制器，其动机来源于智能制造和工业4.0。一个代码代理解释控制问题的NL描述，并将其翻译成可由最先进的符号控制软件解释的形式化语言。同时，一个检查代理验证生成的代码的正确性，并通过识别规范不匹配来增强安全性。评估表明，该系统能够处理语言变异性，并提高了相对于直接使用LLM进行规划的鲁棒性。所提出的方法通过启用直观的、基于NL的任务定义，同时通过自动验证保持安全保证，从而降低了形式化控制综合的门槛。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决安全关键应用中，如何将自然语言描述的任务需求转化为可执行的、经过验证的控制策略的问题。现有方法通常需要人工进行形式化建模，过程繁琐且容易出错，难以适应智能制造等快速变化的场景。直接使用LLM进行规划虽然方便，但缺乏形式化验证，难以保证安全性。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM的自然语言理解和代码生成能力，构建一个自动化的控制策略生成和验证流程。通过将自然语言描述转化为形式化语言，并进行形式化验证，从而在保证安全性的前提下，降低控制策略设计的门槛。
技术框架：该框架包含两个主要模块：代码代理和检查代理。代码代理负责将自然语言描述的控制问题转化为形式化语言，生成可由符号控制软件解释的代码。检查代理负责验证生成的代码的正确性，识别规范不匹配，并提供反馈以改进代码。整个流程可以迭代进行，直到生成满足安全要求的控制策略。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM与形式化验证相结合，利用LLM的灵活性和形式化验证的可靠性，实现安全关键应用中的自动化控制策略生成。与直接使用LLM进行规划相比，该方法通过形式化验证保证了安全性。与传统的形式化建模方法相比，该方法降低了人工建模的成本和难度。
关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置或网络结构的具体细节。代码代理和检查代理的具体实现方式（例如，LLM的选择、prompt的设计等）以及形式化验证的具体方法（例如，模型检查、定理证明等）是影响系统性能的关键因素，但论文中没有详细描述。这些细节可能需要根据具体的应用场景进行调整和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了该系统能够有效处理自然语言的变异性，并提高了控制系统的鲁棒性。与直接使用LLM进行规划相比，该方法能够更好地保证控制系统的安全性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，可能在论文正文中有所体现。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能制造、机器人控制、自动驾驶等安全关键领域。通过自然语言描述任务，系统可以自动生成并验证控制策略，降低了控制系统设计的门槛，加速了自动化系统的部署。该方法还有助于提高系统的安全性，减少人为错误带来的风险，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。
📄 摘要（原文）
Motivated by Smart Manufacturing and Industry 4.0, we introduce a framework for synthesizing Abstraction-Based Controller Design (ABCD) for reach-avoid problems from Natural Language (NL) specifications using Large Language Models (LLMs). A Code Agent interprets an NL description of the control problem and translates it into a formal language interpretable by state-of-the-art symbolic control software, while a Checker Agent verifies the correctness of the generated code and enhances safety by identifying specification mismatches. Evaluations show that the system handles linguistic variability and improves robustness over direct planning with LLMs. The proposed approach lowers the barrier to formal control synthesis by enabling intuitive, NL-based task definition while maintaining safety guarantees through automated validation.