Open-RAIL verbindet KI-Modelle mit Roboterhardware

Ein KI-Modell kann einem Roboter den nächsten Bewegungsablauf liefern – aber oft nur abschnittsweise. Die Motorsteuerung braucht dagegen fortlaufend neue Befehle. Genau da setzt Open-RAIL an: Die Open-Source-Software von China Mobile bildet eine Ausführungsschicht zwischen Vision-Language-Action-Modellen (VLA), World-Action-Modellen (WAM) und der Roboterhardware. Sie soll die unterschiedlichen Geschwindigkeiten überbrücken und gemeinsame Schnittstellen für Modelle und Maschinen bereitstellen. 69

Weiterfahren, während das Modell rechnet

Open-RAIL trennt die Modellberechnung auf einem Server von Sensorik und Ausführung auf einem Client am Roboter. Beobachtung, Berechnung und Steuerung laufen asynchron: Während der Roboter einen Bewegungsabschnitt ausführt, kann das Modell bereits den nächsten berechnen. Berichte zur Veröffentlichung nennen etwa 5–10 Berechnungen pro Sekunde für das Modell, aber 200–500 Steuerungszyklen pro Sekunde für den Roboter. Die Steuerung soll deshalb nicht auf jedes neue Modellergebnis warten müssen. 36

Auch ein rechtzeitig gelieferter Bewegungsabschnitt kann ruckeln. Open-RAIL glättet daher zuerst die Bewegungsbahn innerhalb eines Abschnitts und verbindet anschließend den neu eintreffenden Abschnitt mit der bereits laufenden Bewegung. Das frühere VLA-RAIL-Preprint beschreibt als Ziel einen stetigen Übergang bei Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung. Die Glättung findet in der Ausführungsschicht statt; die Modellgewichte müssen dafür nicht verändert werden. 123

Schnittstellen statt kompletter Neuaufbau

Auf der Hardwareseite vereinheitlicht eine schlanke Abstraktionsschicht das Auslesen des Roboterzustands und das Senden von Aktionen. Ein weiterer Robotertyp lässt sich über einen Treiberadapter anbinden, statt die gesamte Ausführungspipeline umzuschreiben. Auf der Modellseite liefern Adapter ihre Aktionen über eine gemeinsame Inferenzschnittstelle; Registrierung und Routing verbinden die ausgewählten Adapter. Das erleichtert die Integration, bedeutet aber nicht, dass die Aktionen jedes beliebigen Modells zu jedem Roboter passen. 3810

Für die erste Version nennt China Mobile vier Roboter-Backends und zehn Modelleinträge. Beschreibungen der Support-Tabelle führen drei physische Plattformen auf – Agibot G1, Ti5 T170C und Navi WA2 – sowie ein simulationsbasiertes Backend mit LeRobot. Die Modelleinträge umfassen ACT, Varianten von GR00T N1 und π0 sowie RDT-1B, SmolVLA, AgiBot GO-1 und TAO. Die veröffentlichten Zahlen sind keine geprüfte Kompatibilitätsmatrix für sämtliche Kombinationen. 918

Was die gemeldeten Verbesserungen aussagen

China Mobile berichtet, die Standardabweichung der Gelenkbeschleunigung sei von mehr als 10 auf etwa 0,1 rad/s² gesunken. Auch die Anbindung eines neuen Roboters soll statt Wochen nur noch Stunden dauern; für ein neues Modell seien teils 50–100 Zeilen Adaptercode nötig. Das sind projektseitig gemeldete Werte, keine unabhängigen Benchmarks über alle unterstützten Modelle und Geräte hinweg. 611

Bei realen Einsätzen zeichnet Open-RAIL zudem Beobachtungen, Roboterzustände und Berechnungsergebnisse für spätere Auswertung und weiteres Training auf. Greift ein Mensch korrigierend ein, sollen die Korrekturen zeitlich zu den übrigen Daten passend gespeichert werden. Dank der Trennung von Server und Roboter-Client kann die Modellberechnung laut Berichten auf dem Gerät selbst, auf einem Edge-Rechner in dessen Nähe oder in der Cloud laufen, ohne den übergeordneten Anwendungscode zu ändern. Wie viel Ressourcen die Datenerfassung kostet und ob alle Einsatzorte vergleichbare Leistung bieten, belegen die angeführten Ergebnisse nicht. 5611

Ausgangspunkt für Code und Dokumentation ist die Open-RAIL-Projektseite. Berichte nennen GitHub und Gitee als Bezugsquellen und Apache 2.0 als Lizenz. Das frühere VLA-RAIL-Preprint erläutert die asynchrone Verbindung und die beiden Glättungsschritte im technischen Detail. 139