Open-RAIL: Modelin ürettiği hareketi robotun kesintisiz kontrolüne bağlayan katman

Bir yapay zekâ modeli robotun sıradaki hareketini hesaplayabilir; ancak hesaplama sürerken robotun kontrolünün durmaması gerekir. China Mobile’ın açık kaynaklı Open-RAIL yazılımı bu iki tarafın arasına yerleşiyor. Görsel-dil-eylem (VLA) ve dünya-eylem (WAM) modellerinden gelen, parçalar hâlindeki hareket çıktılarını robotun ihtiyaç duyduğu devamlı komut akışına bağlamayı amaçlıyor. Aynı zamanda farklı modeller ve robotlar için ortak bağlantı noktaları sunuyor. 69

Model düşünürken robot nasıl hareket etmeye devam ediyor?

Open-RAIL’de modelin çıkarım işlemi sunucu tarafında, algılama ve hareketin uygulanması ise robot tarafındaki istemcide yürütülüyor. Gözlem, çıkarım ve kontrol eşzamansız çalışıyor: Robot mevcut hareket parçasını uygularken model bir sonrakini hesaplayabiliyor. Böylece kontrolün her yeni model çıktısını beklemesi gerekmiyor. Yayımlanan açıklamalarda modelin saniyede yaklaşık 5–10 kez, robot kontrolünün ise 200–500 kez çalıştığı belirtiliyor. Yazılımın hedeflediği temel zamanlama farkı bu. 36

Yeni komutun zamanında gelmesi tek başına yeterli değil; hareketin sarsıntısız sürmesi de gerekiyor. Open-RAIL bunun için iki aşamalı yumuşatma uyguluyor. İlk aşama tek bir hareket parçasının içindeki dalgalanmaları azaltıyor. İkinci aşama ise yeni gelen parçayı robotun hâlihazırda izlediği hareket yörüngesiyle birleştiriyor. Daha önce yayımlanan VLA-RAIL ön baskısı, parçalar arasındaki konum, hız ve ivme sürekliliğini bu yaklaşımın hedefi olarak açıklıyor. İşlem model ağırlıklarını değiştirmeden, yürütme katmanında yapılıyor. 123

Farklı model ve robotlar nasıl bağlanıyor?

Robot tarafındaki hafif donanım soyutlama katmanı, üst düzey yazılıma robotun durumunu okumak ve hareket komutu vermek için ortak arayüzler sağlıyor. Bu nedenle yeni bir robotu bağlamak, tüm yürütme akışını yeniden yazmak yerine bir sürücü uyarlayıcısı hazırlamaya dayanıyor. Model tarafında da ortak bir çıkarım arayüzü bulunuyor; kayıt ve yönlendirme mekanizması seçilen model ile robot uyarlayıcılarını aynı iş akışında buluşturuyor. Daha kolay bağlantı, herhangi bir modelin çıktısının herhangi bir robot için uygun olduğu anlamına gelmiyor. 3810

China Mobile, ilk sürümde dört robot arka ucu ve on model girdisi bulunduğunu bildiriyor. Destek tablosuna ilişkin açıklamalarda Agibot G1, Ti5 T170C ve Navi WA2 adlı üç fiziksel robot platformunun yanı sıra LeRobot tabanlı bir simülasyon arka ucu sayılıyor. Model girdileri ACT, GR00T N1 sürümleri, RDT-1B, SmolVLA, AgiBot GO-1, π0 sürümleri ve TAO’yu kapsıyor. Bu liste, tüm model–robot eşleşmelerinin test edildiği bir uyumluluk matrisi olarak okunmamalı. 918

Bildirilen kazanımlar ve açık kalan sorular

China Mobile’a göre Open-RAIL, eklem ivmesinin standart sapmasını 10 rad/s²’nin üzerinden yaklaşık 0,1 rad/s²’ye düşürdü. Şirket ayrıca yeni bir robotu sisteme bağlama süresinin haftalardan saatlere indiğini ve yeni bir model için yaklaşık 50–100 satır uyarlayıcı kodu gerekebildiğini belirtiyor. Bunlar proje tarafından bildirilen sonuçlar; desteklenen bütün donanım ve modeller üzerinde bağımsız olarak doğrulanmış karşılaştırmalar değil. 611

Yazılım, gerçek robot çalışmaları sırasında sonraki eğitim ve değerlendirmelerde kullanılabilecek verileri de kaydediyor. Açıklamalarda gözlemlerin, robot durumlarının ve çıkarım sonuçlarının arşivlenmesi; operatör müdahale ettiğinde insan düzeltmelerinin ilgili kayıtlarla eşleştirilmesi anlatılıyor. Sunucu ile robot istemcisinin ayrılması sayesinde çıkarımın cihazda, uç bilişim ortamında veya bulutta çalıştırılabildiği ve bunun için üst düzey uygulama kodunun değiştirilmesinin gerekmediği belirtiliyor. Ancak veri toplamanın ek işlem yükü ve bu dağıtım seçeneklerinde eşdeğer performans sağlanıp sağlanmadığı, aktarılan sonuçlarla ortaya konmuş değil. 5611

Kod ve belgelere ulaşmak için Open-RAIL proje sayfası başlangıç noktası. Yayın haberlerine göre kod, Apache-2.0 lisansı altında GitHub ve Gitee üzerinden de sunuluyor. Eşzamansız bağlantı, hareket yörüngesini yumuşatma ve parçaları birleştirme yaklaşımının teknik ayrıntıları ise önceki VLA-RAIL ön baskısında yer alıyor. 139