MEVION: Low-Cost Open-Source Data Collection System for Powerful and High-Speed Dual-Arm Manipulation

📄 arXiv: 2607.17970v1 📥 PDF

作者: Kento Kawaharazuka, Yoshiki Obinata, Hirokazu Ishida, Jihoon Oh, Temma Suzuki, Shintaro Inoue, Keita Yoneda, Ayumu Iwata, Kei Okada

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-20

备注: Accepted to IEEE Robotics and Automation Practice, website: https://haraduka.github.io/mevion-hardware/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MEVION以解决双臂机器人数据收集的高成本与低效问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 双臂机器人 数据收集 开源系统 高效操作 模仿学习 工业自动化 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有的ALOHA系统在产生高力和高速度方面存在局限，难以满足重物处理和快速操作的需求。
  2. MEVION通过采用钣金焊接和闭环机构设计，提供了一种低成本且高效的双臂机器人数据收集解决方案。
  3. MEVION的设计使得数据收集能力显著提升，能够支持更复杂的物体操作任务和模仿学习的运动生成。

📝 摘要（中文）

全球机器人基础模型的开发竞争日益激烈。在双臂机器人数据收集系统中，ALOHA因其低成本和开源特性被广泛采用，但其在产生高力和高速度方面的能力有限，难以处理重物或进行快速操作。为此，本文开发了MEVION，一个低成本且开源的双臂机器人数据收集系统，能够产生更大的力和速度。该机器人所有部件均可通过电子商务平台获取，采用大量的钣金焊接，构建出大型结构，组件数量少且成本低，同时简化了组装过程。MEVION配备四个6自由度的机械臂，每个机械臂重7.0千克，最大扭矩为60牛·米，整个系统的构建成本约为14000美元。肘关节采用与四足机器人相似的闭环机构，减少了远端质量，提高了末端执行器的力和速度输出。MEVION能够进行以前无法实现的物体操作任务的数据收集，并支持基于模仿学习的运动生成。

🔬 方法详解

问题定义：现有的ALOHA系统在高力和高速度生成方面存在不足，限制了双臂机器人在重物处理和快速操作中的应用。

核心思路：MEVION通过优化结构设计和材料选择，采用钣金焊接和闭环肘关节机制，提升了机器人在操作中的力和速度输出。

技术框架：MEVION的整体架构包括四个6自由度的机械臂、并行夹持器和控制系统，所有部件均可通过电子商务平台获取，组装过程简化。

关键创新：MEVION的闭环肘关节设计与传统系统不同，显著降低了远端质量，从而提高了末端执行器的性能。

关键设计：每个机械臂的最大扭矩为60牛·米，整体系统构建成本约为14000美元，所有硬件和软件均在补充材料中提供，便于研究者复现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MEVION在物体操作任务的数据收集能力上实现了显著提升，能够处理以往无法完成的任务，并支持基于模仿学习的运动生成。该系统的构建成本约为14000美元，具有较高的性价比。

🎯 应用场景

MEVION的设计适用于需要高效数据收集的机器人操作任务，特别是在工业自动化、物流和服务机器人等领域。其低成本和开源特性使得更多研究者能够参与到双臂机器人技术的开发中，推动相关领域的进步与应用。

📄 摘要（原文）

The global competition for developing robotic foundation models is intensifying. Among the data collection systems used for dual-arm robots, ALOHA is representative of being low-cost and open-source, and is widely adopted by researchers as a de facto standard. However, due to its limited ability to generate high forces and speeds, it is difficult to handle heavy objects or perform fast manipulations. To address this, we developed MEVION, a low-cost and open-source dual-arm robot data collection system capable of generating greater force and speed. All parts of this robot can be sourced through e-commerce, and by extensively utilizing sheet metal welding, its large body structure is constructed with a small number of components at low cost, while also simplifying assembly. MEVION is equipped with four 6-DoF arms with parallel grippers. Each arm weighs 7.0 kg and has a maximum torque of 60 Nm, and the entire system can be constructed for about USD 14,000. The elbow joint adopts a closed-link mechanism similar to those used in quadruped robots, which reduces the distal mass and enables higher force and speed output at the end-effector. We demonstrate that MEVION enables data collection for object manipulation tasks not previously possible and supports imitation learning-based motion generation. All hardware and software of this work are included in the Supplementary Materials or https://github.com/haraduka/mevion.