Open-RAILはAIモデルと異なるロボットをどうつなぐのか

ロボット向けAIモデルが次の動作を計算している間も、機体は止まらずに制御を続ける必要がある。中国移動がオープンソース化したOpen-RAILは、この推論と制御の速度差を埋めるため、視覚・言語・動作を扱うVLAモデルや、世界の状態と動作を扱うWAMモデルと、ロボット本体の間に入るミドルウェアだ。特定のモデルや機体を前提にせず、両者を交換しやすくすることも狙っている。37

推論待ちで制御を止めない仕組み

Open-RAILはサーバーとロボット側のクライアントを分ける。サーバーはモデルの推論、処理のスケジューリング、データ管理を担当し、クライアントはセンサーからの観測と動作の実行を担う。さらに観測・推論・制御を並行して進めるため、モデルが次のアクションチャンク（ひとまとまりの動作指令）を計算している間も、ロボットは現在の動作を制御できる。推論が終わるたびに動作が途切れる問題への対策だ。311

指令が届いても、動きが滑らかとは限らない。そこで平滑化を2段階で行う。まず一つのチャンク内の軌道のばらつきを抑え、次に新しく届いたチャンクを実行中の軌道につなぎ合わせる。チャンク内の細かな揺れと、チャンクが切り替わる瞬間の急な動きの両方を対象とし、モデルの重みを変更せずに処理する。211

モデルや機体を替えるときは

ロボットごとに異なる状態の読み取り方や動作指令の出し方は、軽量なハードウェア抽象化層で共通化する。新しい機体は下位のドライバーを適合させて登録すれば、上位の実行ロジックを再利用できる。モデル側も共通の推論インターフェースを実装し、登録されたモデルとロボットのアダプターを自動的に選び分ける。モデルと機体の組み合わせごとに接続部分を作り直す負担を減らす設計だ。37

公表資料によると、初期の対応範囲はロボット側の接続先が4種類、モデルが10種類。ロボット側にはAgibot G1、Ti5 T170C、Navi WA2と、LeRobotを基にしたシミュレーション環境が挙げられ、モデルにはACT、GR00T N1／N1.5／N1.6、RDT-1B、SmolVLA、AgiBot GO-1、π0／π0.5、TAOが含まれる。ただし、この数字だけで全モデルと全機体の組み合わせが動作するとまでは確認できない。9

実行データも次の改善につなぐ

推論から実行までの流れにはデータ収集も組み込まれている。実機を動かすたびに、後の学習やモデル改良に利用できるデータを蓄積する仕組みで、収集だけを別工程にしない。また、サーバーとクライアントを分けた構成により、ロボット側のアプリケーションコードを変えずに、推論を機体上・エッジ・クラウドのどこに置くかを選べるという。ただし、収集に伴う負荷を独立に測定した結果は、ここで参照できる資料からは確認できない。5814

中国移動側の公表値では、関節加速度の標準偏差は10 rad/s²超から約0.1 rad/s²に低下し、新しい機体の接続に要する期間は数週間から数時間に短縮。新モデルの接続も、通常50～100行程度のアダプターコードで済むとしている。いずれも報告値であり、幅広い環境で独立に実証された結果として読むべきではない。117

Apache-2.0ライセンスのコードと文書への案内はOpen-RAILのプロジェクトページにある。先行するVLA-RAILのプレプリントでは、非同期の接続方式と、チャンク内の軌道をならして前後をつなぐ手法が説明されている。92