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Open-RAIL, il ponte tra modelli di IA e robot diversi
Open RAIL collega modelli VLA e WAM a robot con hardware diverso, senza vincolare l’applicazione a un unico modello o dispositivo. La pipeline asincrona consente al robot di continuare a muoversi mentre il modello calcola la sequenza di azioni successiva.
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Research answer
Key takeaways
- Open RAIL collega modelli VLA e WAM a robot con hardware diverso, senza vincolare l’applicazione a un unico modello o dispositivo.
- La pipeline asincrona consente al robot di continuare a muoversi mentre il modello calcola la sequenza di azioni successiva.
- Due livelli di elaborazione riducono le oscillazioni all’interno delle sequenze e i bruschi passaggi tra una sequenza e l’altra.
- Secondo i dati riportati sul progetto, l’integrazione di un nuovo robot può passare da settimane a ore; i risultati non sono verificati indipendentemente.
AI Prompt
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Un modello può decidere quale movimento compiere, ma non necessariamente produrre nuovi comandi alla velocità richiesta dai motori di un robot. È in questo scarto che interviene Open-RAIL, il middleware open source di China Mobile: collega i modelli vision-language-action (VLA), che trasformano informazioni visive e istruzioni in azioni, e i modelli world-action (WAM) ai sistemi che leggono lo stato del robot e ne comandano i movimenti. L’obiettivo è mantenere continua l’esecuzione anche quando il modello genera le azioni a blocchi e richiede più tempo per calcolarle. 3
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Il controllo non aspetta il modello
Open-RAIL usa un’architettura server–client: il server gestisce inferenza, pianificazione e dati; il client sul robot si occupa di percezione ed esecuzione. Osservazione, inferenza e controllo procedono in flussi separati. Così, mentre il robot esegue un blocco di azioni, il modello può preparare quello successivo, senza fermare il controllo nell’attesa della risposta. 3
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Il movimento viene poi raccordato in due passaggi. Il primo attenua oscillazioni e irregolarità tra i punti di uno stesso blocco di azioni; il secondo fonde il blocco appena ricevuto con la traiettoria già in esecuzione. La distinzione conta: evita sia i piccoli scatti durante un movimento sia i cambi bruschi quando arriva una nuova sequenza, senza modificare i pesi del modello. 2
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Cambiare robot o modello senza rifare l’intera integrazione
Sul lato hardware, un livello di astrazione leggero uniforma la lettura dello stato e l’invio dei comandi: per aggiungere un robot serve un adattatore per i suoi driver, mentre la logica di livello superiore può essere riutilizzata. Sul lato dei modelli, un’interfaccia di inferenza comune e l’instradamento verso gli adattatori registrati riducono il codice necessario per collegare un nuovo sistema al robot. 3
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Secondo i dati riportati sul progetto, la deviazione standard dell’accelerazione dei giunti è scesa da oltre 10 a circa 0,1 rad/s²; l’integrazione di un nuovo robot sarebbe passata da settimane a ore, mentre per un nuovo modello potrebbero bastare 50–100 righe di codice adattatore. Sono risultati dichiarati, non misure verificate indipendentemente. 11
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La prima versione risulta comprendere quattro backend robotici e dieci varianti di modello. Una ricognizione elenca Agibot G1, Ti5 T170C, Navi WA2 e un backend di simulazione basato su LeRobot; tra i modelli figurano ACT, GR00T N1/N1.5/N1.6, RDT-1B, SmolVLA, AgiBot GO-1, π0/π0.5 e TAO. Questo elenco non dimostra che ogni modello funzioni con ciascun robot. 9
Open-RAIL integra inoltre la raccolta dei dati delle esecuzioni reali nel flusso che va dall’inferenza all’azione, per riutilizzarli nelle successive iterazioni dei modelli. La separazione fra server e client consente di collocare l’inferenza sul dispositivo, su un sistema vicino al robot (edge) o nel cloud senza cambiare il codice dell’applicazione sul robot. Le fonti qui disponibili non permettono però di quantificare in modo indipendente il costo della raccolta dati. 5
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Codice e documentazione con licenza Apache-2.0 sono accessibili dalla pagina del progetto Open-RAIL. Il precedente preprint VLA-RAIL descrive il collegamento asincrono e i due interventi sulle traiettorie. 9
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Due livelli di elaborazione riducono le oscillazioni all’interno delle sequenze e i bruschi passaggi tra una sequenza e l’altra.