論文の概要: Agentic MPC for Semantic Control System Resynthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12774v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 00:31:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.516172
• Title: Agentic MPC for Semantic Control System Resynthesis
• Title（参考訳）: セマンティック制御系再生のためのエージェントMPC
• Authors: Yuya Miyaoka, Masaki Inoue,
• Abstract要約: 本論文では,文脈認識型,意味適応型制御合成を可能にするエージェントMPCフレームワークを紹介する。 この枠組みは自律運転のシナリオで実証され、システムは個人の好みに合わせているか、緊急車両の降着のような社会的状況に応答する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While MPC effectively handles structured, diverse, and low-level specifications, it lacks the capability to dynamically incorporate high-level contextual information such as social norms, user intent, or natural language instructions. To address this limitation, this manuscript introduces an agentic MPC framework that enables context-aware, semantically adaptive control synthesis by integrating with large language model-based agents. The agent interprets heterogeneous inputs, including natural language messages, environmental observations, and external knowledge, to resynthesize the control specifications. The effectiveness of the framework is demonstrated in an autonomous driving scenario, where the system aligns with personal preferences or responds to social situations such as emergency vehicle yielding.
• Abstract（参考訳）: MPCは構造化された多様で低レベルな仕様を効果的に扱うが、社会的規範、ユーザ意図、自然言語命令などの高レベルなコンテキスト情報を動的に組み込む能力は欠如している。 この制限に対処するため,本書では,大規模言語モデルベースエージェントと統合して文脈認識・意味適応型制御合成を可能にするエージェントMPCフレームワークを提案する。 エージェントは、自然言語メッセージ、環境観察、外部知識を含む異種入力を解釈し、制御仕様を再合成する。 この枠組みの有効性は、自律運転のシナリオにおいて示され、システムは個人の好みに沿うか、緊急車両の降着のような社会的状況に応答する。

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