🤖 01. FSM・PID・LLMによるハイブリッド制御（AITL構想）

Hybrid Control with FSM, PID, and LLM (AITL Framework)

🌐 AITL三層設計の基本方針

Basic Principles of the AITL Three-Layer Design

AITL構想は、PID・FSM・LLMの三層構造で設計されます：
The AITL framework is designed as a three-layer structure of PID, FSM, and LLM

PID（内側の制御ループ / Inner Control Loop）
- 物理システムの安定性と応答を担保
  Guarantees stability and dynamic response of the physical system
- 常にリアルタイムで動作する基礎制御
  Operates continuously in real time as the foundation of control
- 数理設計はナイキスト安定判別やルートラーカスで検証
  Mathematical design verified via Nyquist stability criterion or root locus
FSM（外側の監督層 / Supervisory Layer）
- モード管理（次にどの動作を行うかを選択）
  Mode management, i.e., selecting the next operation
- 状態遷移関数 δ と出力関数 λ に基づきタスクを割り当て
  Tasks allocated based on transition function δ and output function λ
- 形式定義：FSM = (S, I, O, δ, λ, s₀)
  Formal definition: FSM = (S, I, O, δ, λ, s₀)
LLM（最外側の知性層 / Intelligence Layer）
- 故障・異常・環境変化時に介入し、システム再設計を行う
  Intervenes in case of faults, anomalies, or environmental changes to perform system redesign
- PIDゲイン調整やFSM遷移ルール修正、新規ゴール生成を担当
  Handles PID gain retuning, FSM rule modification, and new goal generation
- 実時間制御ループには入らず、提案者として作用
  Does not participate in the real-time loop; acts only as an advisor

📊 全体構造（概念図）

Overall Architecture (Conceptual Diagram)

[ LLM ]  ← 再設計・例外処理（故障対応、ゴール更新）
   │
   ▼
[ FSM ]  ← モード管理（次に何をする？）
   │
   ▼
[ PID ]  ← 安定化（物理制御ループ）
   │
   ▼
[ Plant / Robot ]

本節では、FSM（本能層）、PID（理性層）、LLM（知性層）という
三層構造のハイブリッド制御アーキテクチャである「AITL構想」について解説します。
This section explains the AITL concept: a three-layer hybrid control architecture consisting of FSM (instinct layer), PID (reasoning layer), and LLM (intelligence layer).

🧠 AITL構想とは？ / What is AITL Framework?

AITL（Artificial Instinct–Thinking–Language）は、以下の3層構造を持つ制御モデルです：
AITL (Artificial Instinct–Thinking–Language) is a control model with the following three layers:

層 / Layer	要素 / Element	役割 / Role
本能層 / Instinct Layer	FSM（状態機械 / Finite State Machine）	基本動作やルール実行 Executes basic actions and rules
理性層 / Reasoning Layer	PID制御	物理系の安定・精度を保証 Ensures stability and precision of physical systems
知性層 / Intelligence Layer	LLM（大規模言語モデル / Large Language Model）	状況判断・例外対応・目的推論・対話 Contextual reasoning, exception handling, goal reasoning, dialogue

🧩 各層の制御構成 / Control Structure of Each Layer

✅ FSM

タスクの流れや状態遷移条件を定義
Defines task flows and state transition conditions
例：ロボットの「停止 → 前進 → 回避」フロー
Example: Robot flow “Stop → Move Forward → Avoid”

✅ PID制御

フィードバック制御の中心
Core of feedback control
FSMの各状態での制御器として動作
Acts as the controller in each FSM state
実時間で物理系とやり取り
Interacts with the physical system in real time

📐 基本式 / Basic Formula:
\(u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau)\, d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt}\)

✅ LLM

クラウド型（ChatGPT 等）：設計支援や対話に強い
Cloud-based (e.g., ChatGPT): strong in design support and dialogue
組み込み型（LLaMA, Phi, Mistral 等）：制御ループに組込み可能
Embedded (e.g., LLaMA, Phi, Mistral): integrable into control loops

📐 Attention の式 / Formula of Attention:
\(\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\!\left(\tfrac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V\)

PIDのゲイン調整と対比できる。
Comparable to PID gain adjustment.

🏗️ 構成図 / Architecture Diagram

flowchart TB
    S[センサ入力 / Sensor Input] --> P[PID制御 / PID Control]
    S --> F[FSM状態遷移 / FSM Transition]
    S --> L[LLM 推論 / LLM Inference]

    P --> U[制御入力 / Control Signal]
    F --> U
    L --> U

    U --> A[アクチュエータ / Actuator]

🔍 例：自律移動ロボット / Example: Autonomous Mobile Robot

状態 / State	FSM動作 / FSM Action	PID制御 / PID Control	LLM関与 / LLM Involvement
前進 / Move Forward	MoveForward	距離維持 / Distance keeping	行先判断 / Destination decision
停止 / Stop	Idle	出力ゼロ / Zero output	対話・指示待ち / Dialogue, awaiting commands
回避 / Avoid	Avoid	軌道調整 / Path adjustment	回避方向の判断 / Deciding avoidance direction

💡 目的と利点 / Purpose and Advantages

FSM：ルールベースの安定性保持
Rule-based stability maintenance
PID：精密な物理制御
Precise physical control
LLM：環境変化・例外対応・新規タスク適応
Adaptation to environmental changes, exceptions, and new tasks

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