論文の概要: LLMs-guided adaptive compensator: Bringing Adaptivity to Automatic Control Systems with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20509v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 04:12:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.788112
• Title: LLMs-guided adaptive compensator: Bringing Adaptivity to Automatic Control Systems with Large Language Models
• Title（参考訳）: LLMs-Guided Adaptive compensator:大規模言語モデルを用いた自動制御システムに適応性をもたらす
• Authors: Zhongchao Zhou, Yuxi Lu, Yaonan Zhu, Yifan Zhao, Bin He, Liang He, Wenwen Yu, Yusuke Iwasawa,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はロボット工学にますます応用されている。 コントローラをスクラッチから設計するのを避けるLLM誘導適応補償フレームワークを提案する。 本研究では,LLMを自動制御の分野に適用するための新たな方向性を開拓する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.989496527440636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: コード生成、推論、問題解決の急速な進歩により、Large Language Models (LLM) はロボット工学にますます応用されている。 既存の作業の多くは、タスクの分解のようなハイレベルなタスクに焦点を当てています。 フィードバックコントローラ設計におけるLLMの使用についていくつかの研究があるが、これらの取り組みは過度に単純化されたシステム、固定構造ゲインチューニング、現実世界の検証の欠如に制限されている。 自動制御におけるLLMのさらなる研究のために、この研究は重要なサブフィールドである適応制御をターゲットにしている。 モデル参照適応制御(MRAC)の枠組みに着想を得て,制御器の設計をゼロから回避するLLM誘導適応補償器フレームワークを提案する。 代わりに、LLMは未知のシステムと参照システムの相違を利用して、未知のシステムの応答と参照の応答を整合させる補償器を設計し、適応性を達成する。 LLM誘導適応補償器, LLM誘導適応制御, 間接適応制御, 学習ベース適応制御, MRACの5つの手法を, シミュレーション環境と実環境の両方におけるソフトロボットとヒューマノイドロボットで評価した。 その結果, LLM誘導適応補償器は従来の適応制御器よりも優れており, LLM誘導適応制御器と比較して推論の複雑さを著しく低減することがわかった。 リアプノフに基づく解析と推論パス検査により、LLM誘導適応補償器は、数学的導出を推論タスクに変換し、強い一般化可能性、適応性、堅牢性を示すことにより、より構造化された設計プロセスを可能にすることを示した。 本研究では,LLMを自動制御分野に適用するための新たな方向性を開拓し,視覚言語モデルと比較して,デプロイ性と実用性が向上した。

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