الإجاباتمنشور18 المصادر
Open-RAIL: طبقة وصل بين نماذج الذكاء الاصطناعي وحركة الروبوت
يتيح Open RAIL للروبوت مواصلة تنفيذ الحركة بينما يحسب النموذج دفعة الأوامر التالية، بدلاً من إيقاف التحكم انتظاراً للاستدلال. يعالج اهتزاز الحركة داخل كل دفعة من الأوامر، ثم يدمج الدفعة الجديدة بالمسار الجاري تنفيذه لتخفيف القفزات بينهما.
نشر بواسطةتم إنشاء الصور باستخدام GPT Image 2
إجابة البحث
الوجبات السريعة الرئيسية
- يتيح Open RAIL للروبوت مواصلة تنفيذ الحركة بينما يحسب النموذج دفعة الأوامر التالية، بدلاً من إيقاف التحكم انتظاراً للاستدلال.
- يعالج اهتزاز الحركة داخل كل دفعة من الأوامر، ثم يدمج الدفعة الجديدة بالمسار الجاري تنفيذه لتخفيف القفزات بينهما.
- تقلّل واجهات النماذج وطبقة تجريد العتاد الحاجة إلى إعادة كتابة منظومة التنفيذ عند تغيير النموذج أو الروبوت؛ وأرقام التحسّن المعلنة صادرة عن المشروع وليست نتائج مستقلة.
موجّه الذكاء الاصطناعي
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does China Mobile’s open source Open RAIL middleware connect VLA and WAM models to heterogeneous robot hardware, and what problems does. Article summary: Open RAIL is China Mobile’s middleware between vision language action (VLA) or world action (WAM) models and robot bodies.. Topic tags: general web, openai, ai, workflow, code. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illust
قد ينتج نموذج الذكاء الاصطناعي أوامر حركة على شكل دفعات، لكن الروبوت يحتاج إلى تحكم متواصل وسريع. هنا يأتي Open-RAIL، وهو برمجية وسيطة مفتوحة المصدر من تشاينا موبايل تربط نماذج «الرؤية واللغة والفعل» (VLA) أو «العالم والفعل» (WAM) بأجسام روبوتية مختلفة، من دون ربط منظومة التنفيذ بنموذج واحد أو جهاز واحد. 3
7
كيف يمنع الروبوت من التوقف انتظاراً للنموذج؟
يقسم Open-RAIL العمل بين خادم يتولى استدلال النموذج وجدولة المهام وإدارة البيانات، وعميل على جانب الروبوت يتولى الاستشعار وتنفيذ الأوامر. وتسير عمليات رصد الحالة والاستدلال والتحكم بصورة منفصلة وغير متزامنة: بينما ينفّذ الروبوت دفعة من الأوامر، يستطيع النموذج حساب الدفعة التالية. الهدف هو ألا تتحول مدة الاستدلال إلى توقف متكرر في الحركة. 3
11
ثم يعالج النظام مشكلة مختلفة: قد تكون الأوامر نفسها متذبذبة، أو قد يحدث انتقال مفاجئ بين دفعتين. لذلك يعمل تنعيم الحركة على مستويين؛ الأول يخفف التذبذب بين نقاط المسار داخل الدفعة الواحدة، والثاني يدمج الدفعة الواصلة حديثاً بالمسار الذي ينفّذه الروبوت بالفعل. وتصف ورقة VLA-RAIL السابقة مكوّني تنعيم المسار ودمج الدفعات، من دون اشتراط تغيير أوزان النموذج لهذه المعالجة. 2
11
ماذا يحدث عند تغيير النموذج أو الروبوت؟
توحّد طبقة خفيفة لتجريد العتاد قراءة حالة الروبوت وتنفيذ الأفعال؛ لذا يتطلب إدخال روبوت جديد موائمَ تشغيل بدلاً من إعادة كتابة المنطق الأعلى. وعلى جانب النماذج، تتيح واجهة استدلال موحّدة تسجيل النموذج وتوجيه الطلبات إلى موائمَي النموذج والروبوت المناسبين. بذلك تصبح مهمة الربط بين الطرفين أقل اعتماداً على تعديلات مخصصة لكل حالة. 3
7
تقول تشاينا موبايل إن الانحراف المعياري لتسارع المفاصل انخفض من أكثر من 10 إلى نحو 0.1 راديان/ثانية²، وإن مدة إدخال روبوت جديد تقلصت من أسابيع إلى ساعات، بينما قد يحتاج ربط نموذج جديد إلى 50–100 سطر من شيفرة المواءمة. هذه أرقام معلنة عن المشروع، وليست نتائج تحقق مستقل. 11
7
تشير المعلومات المتاحة عن الإصدار الأول إلى أربع واجهات للروبوتات وعشرة إصدارات من النماذج. وتشمل واجهات الروبوتات Agibot G1 وTi5 T170C وNavi WA2 وواجهة محاكاة قائمة على LeRobot؛ أما النماذج فتضم إصدارات من عائلات ACT وGR00T وRDT-1B وSmolVLA وAgiBot GO-1 وπ0 وTAO. ولا تثبت هذه القائمة أن كل نموذج يعمل مع كل روبوت مدرج. 9
ولا ينتهي المسار عند تنفيذ الحركة: فجمع بيانات التشغيل الحقيقي مدمج في سير العمل نفسه لتُستخدم لاحقاً في تطوير النماذج. كما يسمح فصل الخادم عن عميل الروبوت بوضع الاستدلال على الجهاز أو عند طرف الشبكة أو في السحابة من دون تغيير شيفرة تطبيق الروبوت. لكن الأدلة المتاحة هنا لا تحدد جميع حقول البيانات المسجلة، ولا تقدم قياساً مستقلاً للكلفة الإضافية لجمعها. 5
8
14
يمكن الوصول إلى الشيفرة والوثائق المرخّصتين بموجب Apache-2.0 عبر صفحة مشروع Open-RAIL. وترد تفاصيل المكوّنين المسؤولين عن تنعيم المسار ودمج دفعات الأوامر في ورقة VLA-RAIL السابقة. 9
2
Studio Global AI
مواصلة البحث الخاص بك
تتضمن هذه الصفحة إجابة مدعومة بالمصدر يمكنك المتابعة داخل Studio Global.
يسأل الناس أيضا
ما هي الإجابة المختصرة على "Open-RAIL: طبقة وصل بين نماذج الذكاء الاصطناعي وحركة الروبوت"؟
يتيح Open RAIL للروبوت مواصلة تنفيذ الحركة بينما يحسب النموذج دفعة الأوامر التالية، بدلاً من إيقاف التحكم انتظاراً للاستدلال.
ما هي النقاط الأساسية التي يجب التحقق منها أولاً؟
يتيح Open RAIL للروبوت مواصلة تنفيذ الحركة بينما يحسب النموذج دفعة الأوامر التالية، بدلاً من إيقاف التحكم انتظاراً للاستدلال. يعالج اهتزاز الحركة داخل كل دفعة من الأوامر، ثم يدمج الدفعة الجديدة بالمسار الجاري تنفيذه لتخفيف القفزات بينهما.
ماذا يجب أن أفعل بعد ذلك في الممارسة العملية؟
تقلّل واجهات النماذج وطبقة تجريد العتاد الحاجة إلى إعادة كتابة منظومة التنفيذ عند تغيير النموذج أو الروبوت؛ وأرقام التحسّن المعلنة صادرة عن المشروع وليست نتائج مستقلة.