断缆：低成本、GPU加速的双臂移动机械臂系统架构
Cutting the Cord: System Architecture for Low-Cost, GPU-Accelerated Bimanual Mobile Manipulation
AI总结：
本文提出基于开源XLeRobot的双臂移动机械臂，成本低于1300美元，采用优化机械设计、Tri-Bus电源拓扑和NVIDIA Jetson Orin Nano实现自主操作，提供低成本的机器人研究与教育平台。
摘要：
我们提出了一种基于开源XLeRobot的双臂移动机械臂，集成了内置计算单元，成本低于1300美元。主要贡献包括：(1) 优化机械设计，最大化刚度与重量比；(2) Tri-Bus电源拓扑隔离计算单元与电机引起的电压瞬变；(3) 使用NVIDIA Jetson Orin Nano嵌入式自主系统实现无缆操作。该平台支持远程操作、自主SLAM导航和基于视觉的操控，无需外部依赖，为机器人学和机器人学习的研究与教育提供低成本替代方案。
英文摘要：
We present a bimanual mobile manipulator built on the open-source XLeRobot with integrated onboard compute for less than \$1300. Key contributions include: (1) optimized mechanical design maximizing stiffness-to-weight ratio, (2) a Tri-Bus power topology isolating compute from motor-induced voltage transients, and (3) embedded autonomy using NVIDIA Jetson Orin Nano for untethered operation. The platform enables teleoperation, autonomous SLAM navigation, and vision-based manipulation without external dependencies, providing a low-cost alternative for research and education in robotics and robot learning.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
