Как Open-RAIL соединяет модели ИИ с разными роботами

Модель может рассчитать, что роботу делать дальше, но её команды ещё нужно превратить в непрерывное движение конкретных приводов. Здесь и работает Open-RAIL — открытый промежуточный слой China Mobile между моделями VLA (обрабатывают визуальную информацию и язык, чтобы выбирать действия), WAM (модели мира и действий) и роботами с разным устройством. Его задача — совместить сравнительно медленный вывод модели порциями команд с непрерывным управлением, не привязывая всю систему к одной модели или одному роботу. 37

Как робот продолжает двигаться, пока модель «думает»

Open-RAIL разделяет систему на сервер и клиент на стороне робота. Сервер отвечает за вывод модели, планирование задач и управление данными; клиент получает данные с датчиков и исполняет команды. Потоки наблюдения, вывода и управления работают раздельно: пока робот выполняет текущую порцию действий, модель может рассчитывать следующую. Так архитектура устраняет паузу, которая возникала бы при ожидании каждого нового ответа модели. 311

Одна лишь параллельная работа не гарантирует плавного движения. Поэтому Open-RAIL применяет два уровня сглаживания: сначала убирает колебания между точками внутри порции действий, затем согласует новую порцию с траекторией, которую робот уже выполняет. Первый этап борется с дрожанием внутри фрагмента, второй — с резким переходом между фрагментами. В описании предшествующей разработки VLA-RAIL эти механизмы названы Trajectory Smoother и Chunk Fuser; они работают на уровне промежуточного ПО, без изменения весов модели. 211

Как подключаются разные модели и роботы

Лёгкий слой аппаратной абстракции задаёт общие правила чтения состояния робота и исполнения действий. Для нового устройства нужен адаптер драйвера, а не переписывание логики верхнего уровня. Со стороны ИИ действует единый интерфейс вывода: модель реализует его, после чего система выбирает зарегистрированные адаптеры модели и робота. Это сокращает объём работы по соединению конкретной модели с конкретным оборудованием. 37

По сообщаемым данным, первоначальная версия охватывает четыре роботизированные платформы и десять вариантов моделей. Среди платформ перечислены Agibot G1, Ti5 T170C, Navi WA2 и симуляционный вариант на базе LeRobot; среди моделей — ACT, GR00T N1/N1.5/N1.6, RDT-1B, SmolVLA, AgiBot GO-1, π0/π0.5 и TAO. Это не означает, что подтверждена работа каждой из десяти моделей с каждым из четырёх вариантов оборудования. 9

Что известно о результатах и данных

China Mobile сообщает, что стандартное отклонение ускорения суставов снизилось с более 10 до примерно 0,1 рад/с², подключение нового робота вместо недель может занимать часы, а для добавления новой модели обычно достаточно 50–100 строк кода адаптера. Эти цифры следует читать как заявленные показатели, а не как независимо подтверждённые результаты для любых задач и устройств. 117

Сбор данных встроен в цикл «вывод модели — выполнение действия»: реальные запуски накапливают материалы для последующей доработки модели, без отдельного процесса сбора. Разделение сервера и клиента также позволяет размещать вычисления на самом устройстве, на периферийном сервере или в облаке без изменения приложения на стороне робота. При этом приведённые источники не дают независимой оценки затрат на такой сбор данных и не устанавливают исчерпывающий перечень записываемых полей. 5814

Код и документация под лицензией Apache-2.0 доступны через страницу проекта Open-RAIL. В публикациях упоминаются копии на GitHub и Gitee, но имеющиеся сведения не позволяют надёжно указать точные адреса репозиториев. Технические принципы асинхронной связи и двухэтапного сглаживания изложены также в препринте VLA-RAIL. 92