格物斯坦机器人有限公司研发的开源金属结构件的这些特性共同支撑了格物斯坦“从积木到工业级机器人”的教育愿景——通过这些可以六面拼搭的微米级精度的金属结构件，青少年既能以比较低门槛的方式探索编程基础工程（如搭建摩天轮模型学习齿轮变速原理），又能结合格物斯坦自主研发的各种控制器编写程序进阶开发多自由度仿生机器人（如12关节仿生犬），让孩子们在真实问题的解决中锤炼系统性的工程思维，真正实现“小创客完成大梦想”。开源柔性制造流水线教案，模拟工业4.0生产流程。知识开源物联网
格物斯坦的物理量传感器以动态感知为重点，包括：力学感知模块：如荷重传感器、应变加速度传感器，可测量0.1-50kg范围内的压力变化，精度达满量程±0.05%，用于机械臂抓取力控制或摩天轮承重实验；空间定位单元：超声测距传感器、巡线传感器，构成机器人避障与路径规划的基础；运动状态器件：陀螺仪与加速度计融合模块，支撑仿生机器人的动态平衡控制。环境量传感器则聚焦跨学科场景融合：光敏传感器基于光导效应，支持环境光强分级（如0-1000lux分档），应用于智能灯控系统与植物生长监测；温湿度复合传感器采用陶瓷湿敏电容与扩散硅技术，温度范围-30℃~70℃，湿度检测精度±3%，用于农业温室自动调控项目；气敏组件如MQN型气敏电阻，可检测CO₂、甲烷等气体浓度，结合TiO₂氧浓度传感器，成为环保监测机器人的重点。生物信号传感器体现技术普惠：脑电波模块通过专注力阈值触发指令，将α波强度转化为机器人速度参数，应用于特殊儿童康复训练；表情面板集成LED阵列与触摸感应，支持情绪化人机交互。开源项目未来属于开源：透明、协作、持续进化。
开源课程的优势在于 “产学研赛一体化”生态：工具链贯通：从图形化编程（GScratch）到工业级开发（ROS/Arduino），学生可在“格物”仿真平台预演算法（如抗强风机械臂运动策略），再部署至实体硬件验证，压缩研发周期；场景化创新：课程嵌入真实社会议题，如山区学生开发“智能浇花系统”，通过土壤湿度传感器触发机械臂灌溉指令，或参与IRM国际机器人创客大赛，设计火源定位误差小于2米的林火监测无人机；开源社区协作：OpenLoong平台共享3D模型与代码库（如“全自动象棋机器人”方案），学生可复用成熟模块聚焦功能优化，而企业如优必选、宇树科技亦基于其硬件架构二次开发，将传统需500万元投入的机械臂原型压缩至单人5天完成。
格物斯坦将创客教育定义为“真实问题的工程化解决”，其课程设计聚焦跨学科挑战：在初中阶段，学生分组开发“智能家居系统”，需综合电路搭建（电子积木模块）、传感器调试（如光敏模块分级控制灯光）、编程逻辑（Arduino控制指令），培养硬件整合与算法思维；在IRM国际机器人创客大赛中，青少年团队利用开源控制器和金属结构件设计“灾区生命探测机器人”，结合超声定位与机械臂救援模块，将课堂知识转化为社会应急方案；特殊教育场景中，脑电波传感器与机械臂结合，让自闭症儿童通过专注力阈值控制机器人运动速度，行为干预有效率达40%，体现技术普惠的创客伦理。创客教育开源范式：工业级精度支撑教育级容错。
在软件与编程工具领域，格物斯坦构建了多层级开源生态。是基于Scratch2.0深度优化的Gscratch图形化编程软件，不仅保留拖拽积木式编程的易用性，更创新性地加入硬件交互模块，可直接控制开源机器人执行动作，并支持图形化代码一键转换为ArduinoC语言，为高阶学习者提供平滑过渡路径。同时，公司适配国际主流开源框架，如集成ROS（RobotOperatingSystem）开发套件，提供传感器驱动、运动控制等底层库函数，高中生可通过Python或C++编写自主导航算法，在Gazebo仿真环境中预演机器人行为，再部署至实体硬件验证。这种“虚拟-实体”联动的开发模式大幅降低了机器人算法的试错成本。硬件预留I²C、UART等接口，可连接300余种电子模块实现功能扩展。格物斯坦开源项目
金属十合一开源课程分三级36课时，贯通机械-电子-代码三维技能。知识开源物联网
格物斯坦开源产品的深层意义，在于它将工业标准与教育目标深度融合。例如，在“家庭卫士”智能家居项目中，学生需配置红外传感器实现自动门开闭，调试电机扭矩确保门体平稳运行，并通过算法优化能耗——这一过程同时融贯了机械工程、电子工程与软件工程的跨学科思维。而产品对ROS（Robot Operating System）等工业框架的兼容性，则让学生提前接触无人驾驶、多机协作等前沿场景，例如通过Gazebo模拟器测试机器人集群避障算法，再部署至实体机器人验证。这种“虚实结合、学创一体” 的模式，不仅培养了技术能力，更塑造了“以开放工具解决复杂问题”的创造者心智。知识开源物联网
