로봇이 모델의 다음 답을 기다리지 않게: 중국이동 Open-RAIL의 연결 방식

로봇 모델이 다음 동작을 계산하는 동안 실제 로봇까지 멈춘다면, 모델의 능력을 현장에서 활용하기 어렵다. 중국이동이 오픈소스로 공개한 Open-RAIL은 이 간극을 메우기 위해 비전·언어·행동 모델(VLA) 및 월드·행동 모델(WAM)과 로봇 본체 사이에 배치하는 미들웨어다. 모델이 내놓는 동작 묶음을 끊김 없는 제어로 이어 주면서, 모델이나 로봇을 바꿀 때 실행 체계 전체를 다시 만들지 않도록 하는 것이 목표다. 37

느린 추론과 빠른 제어를 어떻게 연결하나

Open-RAIL은 서버와 로봇 측 클라이언트의 역할을 나눈다. 서버는 모델 추론, 작업 일정 관리, 데이터 관리를 맡고 클라이언트는 로봇의 감지와 동작 실행을 담당한다. 관측·추론·제어 흐름도 비동기로 분리해, 모델이 다음 동작 묶음을 계산하는 동안 현재 동작의 제어가 계속되도록 설계했다. 느린 추론이 제어 흐름을 막아 로봇이 일시 정지하는 문제를 겨냥한 구조다. 311

새 동작이 도착해도 그대로 이어 붙이지는 않는다. 2단계 동작 보정 중 첫 단계는 하나의 동작 묶음 안에서 발생하는 흔들림을 줄이고, 두 번째 단계는 새로 받은 묶음을 이미 실행 중인 궤적과 연결한다. 목표는 묶음 내부의 떨림과 묶음 경계의 갑작스러운 움직임을 함께 줄이는 것이다. 이 보정은 모델 가중치를 바꾸지 않고 실행 계층에서 이뤄진다. 211

로봇이나 모델을 바꿀 때는

로봇 측에는 하드웨어 추상화 계층을 둬 상태 읽기와 동작 실행 방식을 공통화한다. 다른 로봇을 추가할 때는 상위 실행 로직을 다시 작성하는 대신 해당 기기에 맞는 드라이버 어댑터를 마련하는 방식이다. 모델 측에도 통일된 추론 인터페이스를 적용하고 등록된 모델·로봇 어댑터를 자동으로 연결해, 조합이 바뀔 때마다 별도의 연결 코드를 만드는 부담을 줄인다. 37

실제 실행에서 나온 데이터 수집도 추론부터 동작 실행까지의 흐름에 포함된다. 로봇을 구동하며 쌓인 데이터를 이후 모델 개선에 활용하도록 한 것으로, 별도의 수집 절차와 실행 절차를 분리하지 않겠다는 취지다. 서버·클라이언트 분리 구조는 로봇 측 애플리케이션 코드를 바꾸지 않고 추론 위치를 기기 자체, 엣지 또는 클라우드로 옮길 수 있게 한다. 다만 제시된 근거만으로는 기록되는 모든 데이터 항목이나 수집에 따른 추가 부담을 독립적으로 확인할 수 없다. 5814

공개된 성과와 확인할 점

중국이동 측은 관절 가속도 표준편차가 10 rad/s² 초과에서 약 0.1 rad/s²로 낮아졌고, 새 로봇을 연결하는 기간은 수주에서 수시간으로 줄었다고 밝혔다. 새 모델에는 통상 50~100줄의 어댑터 코드가 필요하다고 설명한다. 이는 발표된 수치이지, 여기서 독립적으로 검증된 성능은 아니다. 117

첫 공개 버전은 로봇 백엔드 4종과 모델 변형 10종을 대상으로 한다고 소개됐다. 로봇 백엔드는 Agibot G1, Ti5 T170C, Navi WA2, LeRobot 기반 시뮬레이션이며, 모델에는 ACT, GR00T N1·N1.5·N1.6, RDT-1B, SmolVLA, AgiBot GO-1, π0·π0.5, TAO 계열이 포함된다. 그렇다고 나열된 모든 모델과 로봇의 조합이 지원된다는 뜻은 아니다. 9

Apache-2.0 라이선스의 코드와 문서는 Open-RAIL 프로젝트 페이지에서 찾아볼 수 있다. 보도에는 GitHub와 Gitee 배포본도 언급되지만, 여기 제시된 근거만으로는 각 저장소의 정확한 주소를 확인할 수 없다. 앞선 VLA-RAIL 사전 공개 논문에는 비동기 연결 구조와 동작 궤적 보정·결합 방식이 설명돼 있다. 92