格物斯坦開源課程的價值在于以“開源工業級”標準重塑創客教育:一方面,0.01mm公差金屬件提供接近工業產品的可靠性,使學生能在真實物理約束中理解結構強度與運動精度;另一方面,兼容ROS生態與第三方傳感器(如指南針、陀螺儀),支持學生開發“林火監測無人機”等社會議題解決方案,將課堂知識轉化為應對全球挑戰的創新能力。通過這一體系,格物斯坦不僅培養青少年的系統性工程素養,更以開源生態推動“個體創造-群體迭代”的飛輪,讓每個少年創客都能成為未來智能社會的構建者。中學生開發仿生蜘蛛,協調12自由度舵機運動并優化動態平衡算法。中級編程開源工業級延展

格物斯坦自主研發的這套開源系列課程是其根據中國本土化stem教育生態中面向10歲以上青少年的更高階實踐平臺,深度融合工業級硬件與開源軟件生態,通過“機械結構+電子電路+算法編程”的三維整合,構建了從機械和編程的基礎認知到對其創新研發的完整路徑。該系列課程以高精度的金屬結構件(0.01毫米公差精度)與專門研發的開源控制器(如GC-500/GC-600)為很重要的載體,結合分層級編程工具鏈,精確適配不同年齡段學生的認知發展與創新能力需求。中級編程開源工業級延展OpenLoong社區共享3D模型與代碼庫,避免“重復造輪子”。

在軟件與編程工具領域,格物斯坦構建了多層級開源生態。是基于Scratch2.0深度優化的Gscratch圖形化編程軟件,不僅保留拖拽積木式編程的易用性,更創新性地加入硬件交互模塊,可直接控制開源機器人執行動作,并支持圖形化代碼一鍵轉換為ArduinoC語言,為高階學習者提供平滑過渡路徑。同時,公司適配國際主流開源框架,如集成ROS(RobotOperatingSystem)開發套件,提供傳感器驅動、運動控制等底層庫函數,高中生可通過Python或C++編寫自主導航算法,在Gazebo仿真環境中預演機器人行為,再部署至實體硬件驗證。這種“虛擬-實體”聯動的開發模式大幅降低了機器人算法的試錯成本。
硬件層面,格物斯坦的金屬開源機器人系列是其標志性產品。采用鋁合金材料打造的全金屬構件支持快速拆裝,具備工業級精度與耐用性,例如“鐵達摩金屬開源機器人”兼容樂高式積木體系,同時支持舵機、傳感器等模塊的自由擴展,允許學生從簡單的機械組裝進階至復雜的仿生機器人開發。其開源仿生平臺(如仿生蛇、仿生犬)則進一步融入生物力學與空間自由度設計,結合3D打印部件,學生可通過調整關節參數模擬生物運動步態,在硬件層面實踐跨學科知識整合。萬向輪底盤設計優化多地形適應力,適用于野外勘探項目。

格物斯坦的物理量傳感器以動態感知為重點,包括:力學感知模塊:如荷重傳感器、應變加速度傳感器,可測量0.1-50kg范圍內的壓力變化,精度達滿量程±0.05%,用于機械臂抓取力控制或摩天輪承重實驗;空間定位單元:超聲測距傳感器、巡線傳感器,構成機器人避障與路徑規劃的基礎;運動狀態器件:陀螺儀與加速度計融合模塊,支撐仿生機器人的動態平衡控制。環境量傳感器則聚焦跨學科場景融合:光敏傳感器基于光導效應,支持環境光強分級(如0-1000lux分檔),應用于智能燈控系統與植物生長監測;溫濕度復合傳感器采用陶瓷濕敏電容與擴散硅技術,溫度范圍-30℃~70℃,濕度檢測精度±3%,用于農業溫室自動調控項目;氣敏組件如MQN型氣敏電阻,可檢測CO?、甲烷等氣體濃度,結合TiO?氧濃度傳感器,成為環保監測機器人的重點。生物信號傳感器體現技術普惠:腦電波模塊通過專注力閾值觸發指令,將α波強度轉化為機器人速度參數,應用于特殊兒童康復訓練;表情面板集成LED陣列與觸摸感應,支持情緒化人機交互。仿生機械臂調用YOLO模型識別物體,抓取精度達工業級標準。適合中齡段學習的開源智慧工廠
技術普惠:開源硬件降低高階機器人開發門檻。中級編程開源工業級延展
格物斯坦傳感器的優勢在于工業精度與教育易用性的統一:微米級硬件適配:傳感器接口與鋁合金結構件采用0.01mm公差設計,確保超聲探頭、紅外發射器等模塊的安裝穩定性,抗沖擊性較塑料件提升300%,支持千次拆裝無損耗;全棧式信號處理:內置放大濾波電路(如應變式稱重傳感器的惠斯通電橋),直接輸出校準后數字信號,學生無需額外搭建電路即可通過I2C/UART讀取數據,降低電子工程門檻;跨平臺編程融合:在圖形化軟件GScratch中,傳感器數據被封裝為“環境光強度”“障礙物距離”等積木塊,支持拖拽式邏輯設計;高階開發者則可調用ROS驅動包(如OpenCV視覺庫),實現Python/C++原生控制。中級編程開源工業級延展