🤖 Part 9: ハイブリッド制御とLLM統合 / Hybrid Control with LLM Integration
本章では、状態機械（FSM）・物理制御（PID）・大規模言語モデル（LLM） を組み合わせた
柔軟かつ適応的な三層統合型制御アーキテクチャを設計・実装します。
This chapter explores the design and implementation of a three-layer hybrid control architecture,
combining FSM (Finite State Machine), PID control, and LLMs (Large Language Models).
It is based on the AITL framework (FSM × PID × LLM), aiming to build adaptable and intelligent control systems for the AI era.
🎯 学習目標 / Learning Objectives
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FSMとPID制御の連携手法を理解する
Understand how to integrate FSM with PID control -
LLM（ChatGPT等）を制御判断に活用する手法を学ぶ
Learn how to utilize LLMs (e.g., ChatGPT) for control decision-making -
ルール・対話ベースの制御戦略を設計できる
Design rule-based and dialogue-based control strategies -
異常対応・目的推論・シナリオ制御を体験する
Experience exception handling, goal reasoning, and scenario control -
AITL三層構造によるPoC実装を行う
Implement a PoC of the three-layer AITL architecture
🧩 章構成（理論教材）/ Chapter Structure (Theory)
| ファイル / File | 内容 / Description |
|---|---|
| 01_fsm_pid_llm.md | FSM・PID・LLMによる三層制御構造の全体像 Three-layer control architecture |
| 02_scenario_control.md | シナリオ制御と状態モード切替の設計 Scenario-driven control design |
| 03_exception_handling.md | LLMを用いた異常検出と例外対応 LLM-based exception handling |
| 04_goal_reasoning.md | 目的推論と対話型制御の導入 Goal reasoning and dialog-driven control |
🧪 実装コードとNotebook / Simulation Code & Notebooks
| ファイル / File | 役割 / Function |
|---|---|
| fsm_pid_llm_sim.py | 三層制御統合シミュレーション（FSM × PID × LLM） Integrated simulation of FSM × PID × LLM |
| goal_reasoning_agent.py | LLMベースの目的推論エージェントクラス LLM-based goal reasoning agent |
| hybrid_control_demo.ipynb | 統合制御のNotebook可視化デモ（予定） Notebook demo for integrated control (planned) |
💡 特長 / Highlights
- 各スクリプトは教育用に設計されており、センサ入力、PID制御、FSM遷移、LLM出力を可視化可能
Each script is designed for education, enabling visualization of sensor input, PID control, FSM transitions, and LLM outputs- コードの一部改変からシステム全体設計まで段階的に学べる構成です
Supports progressive learning, from small code modifications to full system design- 対話応答例や意図推論もLLMログとして出力されます
Dialogue examples and intent reasoning are logged through the LLM
📘 章と実装対応表 / Mapping Between Theory and Code
| 教材章 / Section | 内容 / Topic | 実装ファイル / Script | 備考 / Notes |
|---|---|---|---|
| 第1章 | FSM・PID・LLM統合 FSM, PID, and LLM Integration |
fsm_pid_llm_sim.py |
統合制御PoC、状態遷移＋PID＋LLM Integrated control PoC, state transitions + PID + LLM |
| 第2章 | シナリオ制御 Scenario Control |
fsm_pid_llm_sim.py |
FSMに基づくモード管理 FSM-based mode management |
| 第3章 | 例外処理 Exception Handling |
LLMログ出力部 | 状況判断・切替ロジック含む Includes context judgment and transition logic |
| 第4章 | 目的推論制御 Goal Reasoning Control |
goal_reasoning_agent.py |
自律的意思決定のシミュレーション Simulation of autonomous decision-making |
🧠 LLMの最小理屈と利用形態
LLM（Large Language Model）はTransformer構造に基づき、系列データを入力し 自己注意機構（Self-Attention） によって重み付きで処理します。
LLMs are based on Transformer structures, processing sequential data with self-attention mechanisms.
-
Attentionの役割 / Role of Attention
過去系列の情報を動的に重み付けして利用 → 制御では「PIDの固定ゲイン」と対比し、可変的な重み付けが可能
Dynamically weights past sequence information → analogous to variable PID gains in control -
潜在表現と状態推定 / Latent Representations as State Estimation
内部のベクトル表現は観測値からの 状態空間近似 と見なせる
Internal vector representations approximate the system’s state space -
確率的出力 / Probabilistic Outputs
次の系列要素を分布として予測 → 制御では「行動候補分布」の生成と対応
Predicts the next sequence element as a probability distribution → corresponds to generating candidate control actions
さらにLLMは形態に応じて2系統に分類されます：
LLMs can be classified into two types depending on deployment:
- クラウド型LLM（例: ChatGPT） / Cloud-based LLMs (e.g., ChatGPT)：設計支援・自然言語インタフェースに強い
- 組み込み型LLM（例: LLaMA系, Phi-3-mini, Mistral等） / Embedded LLMs (e.g., LLaMA, Phi-3-mini, Mistral)：制御ループ内に統合し、リアルタイム推定・ゲイン調整・高次目標解釈を担う
👉 FSMやPIDと併用することで 安定性を担保しつつ柔軟性を拡張 できます。
👉 Combining with FSM and PID ensures stability while extending flexibility.
🔗 三層統合制御アーキテクチャ（概念図） / Three-Layer Integrated Control Architecture
graph TD
S[センサ入力 / Sensor Data] --> P[PID制御 / PID Control]
S --> F[FSM状態遷移 / FSM Transition]
S --> L[LLM（推論器） / LLM Inference]
P --> U[制御入力 / Control Signal]
F --> U
L --> U
U --> A[アクチュエータ / Actuator]
🔜 今後の展開 / Next Steps
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ChatGPT API とリアル連携による実機制御の検証
Verification of real-machine control with ChatGPT API integration -
ロボット／GUI／音声対話と連携したシナリオベース制御
Scenario-based control with robot, GUI, and voice integration -
オンライン学習・強化学習との自己適応統合制御（👉 Part 10予定）
Self-adaptive integrated control with online learning and reinforcement learning (👉 Part 10)
🔗 関連章リンク / Related Chapters
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📘 FSM基礎 / Introduction to FSM
2.6 FSM導入と状態制御の基本 (Edusmei-v4x) -
📗 FSM設計 / FSM Design
第8章 FSM設計 (Edusmei-v4x) -
📙 PID制御基礎 / Introduction to PID Control
01 PID制御の基礎 (EduController)
🔎 これらの章を参照することで、FSM・PIDの基礎理解から出発し、
本章 Part09 の FSM × PID × LLM ハイブリッド制御 にスムーズに接続できます。
By referring to these chapters, learners can smoothly transition from fundamentals of FSM and PID to the hybrid FSM × PID × LLM control in Part09.
📚 参考資料 / References
- OpenAI ChatGPT: https://platform.openai.com/
- 本教材: EduController (GitHub)
- FSM/PID/LLMの統合構想：AITL構想（AITL-H）
👤 著者・ライセンス | Author & License
| 📌 項目 / Item | 📄 内容 / Details |
|---|---|
| 著者 / Author | 三溝 真一（Shinichi Samizo） |
| 💻 GitHub |  |
📄 ライセンス / License
教材・コード・図表の性質に応じたハイブリッドライセンスを採用。
Hybrid licensing based on the nature of the materials, code, and diagrams.
| 📌 項目 / Item | ライセンス / License | 説明 / Description |
|---|---|---|
| コード（Code） | MIT License | 自由に使用・改変・再配布が可能 Free to use, modify, and redistribute |
| 教材テキスト（Text materials） | CC BY 4.0 | 著者表示必須 Attribution required |
| 図表・イラスト（Figures & diagrams） | CC BY-NC 4.0 | 非商用利用のみ許可 Non-commercial use only |
| 外部引用（External references） | 元ライセンスに従う Follow the original license |
引用元を明記 Cite the original source |
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データ駆動型制御（Koopman演算子、行列識別など）を扱います。
Covers data-driven control methods including the Koopman operator and system identification.
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倒立振子の総合制御（PID / LQR / DDPG / HDLなど）を扱います。
Covers integrated control of inverted pendulum systems including PID, LQR, DDPG, and HDL implementation.