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🤖 Part 9: ハイブリッド制御とLLM統合

Part 9: Hybrid Control with LLM Integration

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本章は 教育・研究用の構想段階 の内容です。
This chapter is at a conceptual / research stage.

• 安定性と応答設計はPID等の制御理論に基づくことを前提としています。
  Stability and response design rely on classical control theory (e.g., PID).
• FSMやLLMは外層の監督・支援層であり、直接的な安定性保証の対象には含まれません。
  FSM and LLM act as outer supervisory / support layers, not part of the stability-guaranteed control loop.
• 運転中の安定性は PIDループで担保し、LLM出力は監督下でのみ適用します（LLMは制御ループに直接介入しません）。
  Stability is guaranteed by the PID loop; LLM proposals are applied only under supervision and never run inside the real-time loop.
• 記述内容はPoCや教育実験の一部であり、今後の検証で変更される可能性があります。
  Contents are PoC / educational experiments and may change with further validation.

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🎯 学習目標 / Learning Objectives

• 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

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🧩 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 Overview of FSM × PID × LLM architecture
02_scenario_control.md	シナリオ制御と状態モード切替の設計 Scenario-based control and state switching design
03_exception_handling.md	LLMを用いた異常検出と例外対応 LLM-based anomaly detection and exception handling
04_goal_reasoning.md	目的推論と対話型制御の導入 Introduction to goal reasoning and dialogue-based control

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🧪 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	Notebook可視化デモ（予定） Planned notebook visualization demo

💡 特長 / Highlights

• センサ入力、PID制御、FSM遷移、LLM出力を可視化可能
  Visualization of sensor input, PID control, FSM transitions, and LLM output
• 小さなコード改変からシステム全体設計まで段階的に学べる
  Supports progressive learning, from small code changes to full system design
• LLMによる対話応答例や意図推論ログを確認できる
  Check dialogue examples and intent reasoning logs generated by LLMs

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📘 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	状態遷移＋PID＋LLM のPoC State transitions + PID + LLM PoC
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 Mode management based on FSM
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 Context judgment and switching 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

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🧠 LLMの最小理屈と利用形態 / Minimal Logic and Usage of LLMs

• Attention：過去情報を動的に重み付け → PIDの固定ゲインと対比して柔軟性を拡張
  Attention dynamically weights past information → comparable to extending fixed PID gains
• 潜在表現：内部ベクトルは状態空間近似と見なせる
  Latent representations approximate system state space
• 確率的出力：分布として予測 → 行動候補分布に対応
  Probabilistic outputs correspond to candidate action distributions

分類 / Types

• クラウド型（ChatGPT 等）：設計支援・自然言語インタフェース向き
  Cloud-based (e.g., ChatGPT): suitable for design support and natural language interface
• 組み込み型（LLaMA, Phi, Mistral 等）：制御ループ内に統合可能
  Embedded (e.g., LLaMA, Phi, Mistral): integrable into control loops

👉 FSMやPIDと組み合わせることで 安定性＋柔軟性 を両立できる。
Combining FSM and PID ensures stability while extending flexibility.

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🔗 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]

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📑 Appendix / Expert Notes

• appendix_expert.md
  専門家向け補足資料。制御工学とAIの接点をより深掘りした解説。
  Expert supplement: deeper exploration of control engineering × AI integration.

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🛠 実行環境ファイル / Execution Environment Files

• requirements.txt
  必要最小限の依存関係 / Minimal dependencies
• Makefile
  シミュレーション・デモ実行用コマンド / Commands for running simulations and demos
• .gitignore
  不要ファイルをリポジトリから除外 / Ignore unnecessary files

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🔜 今後の展開 / Next Steps

• ChatGPT API と実機制御の検証
  Verification of real-machine control with ChatGPT API
• ロボット／GUI／音声対話によるシナリオ制御
  Scenario control with robots, GUI, and voice interaction
• 強化学習との統合による自己適応制御（Part 10 予定）
  Integration with reinforcement learning for self-adaptive control (Planned in Part 10)

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🔗 関連章リンク / Related Chapters

• 2.6 FSM導入と状態制御の基本 (Edusemi-v4x)
  Introduction to FSM and state control basics
• 第8章 FSM設計 (Edusemi-v4x)
  Chapter 8: FSM Design
• 01 PID制御の基礎 (EduController)
  01 Basics of PID Control

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📚 参考資料 / References

• OpenAI ChatGPT: https://platform.openai.com/
• EduController (GitHub): https://github.com/Samizo-AITL/EduController
• FSM/PID/LLM の統合構想：AITL構想（AITL-H）
  Integration concept of FSM/PID/LLM: AITL framework (AITL-H)

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👤 著者・ライセンス | Author & License

📌 項目 / Item	📄 内容 / Details
著者 / Author	三溝 真一（Shinichi Samizo） Shinichi Samizo
💻 GitHub

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📄 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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