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。全自动升旗项目开源代码,用程序演绎科技与人文交融。围绕stem教育的开源系列
格物斯坦开源系列的控制器是其教育机器人生态的重要中枢,通过分层级、多模态的设计策略,精细适配3-16岁不同年龄段学习者的认知发展需求,同时以工业级性能与教育普惠性为**优势,构建了从启蒙交互到高阶开发的完整技术链条。GC-500/GC-600高阶控制器针对13-16岁青少年,不仅集成蓝牙4.0模块实现手机App遥控(如“你画我跑”轨迹生成、语音指令交互),更深度兼容ROS(Robot Operating System)开发套件,提供传感器驱动库与运动控制API,支持Python/C++编写自主导航算法,可直接部署至仿生机器人实体验证。自主研发的开源创客教育编程体系中学生开发仿生蜘蛛,协调12自由度舵机运动并优化动态平衡算法。
开源课程中高龄段(13-16岁) 则进阶至 开源金属十合一课程 与 Arduino金属开源机器人课程。前者分初、中、高三级(共36课时),聚焦工程系统设计:学生以Arduino开发板为主控,学习C/C++语法与数据结构,通过曲柄连杆机构、蜗杆传动等机械原理,完成“颜色分类系统”“柔性制造流水线”等工业级原型开发,并掌握万用表、示波器等工具的使用。后者则深入仿生学与人工智能领域——例如设计“仿生蜘蛛”时需协调12自由度舵机运动,调用陀螺仪数据实现动态平衡;而“人形机器人”项目结合OpenCV视觉库与YOLO目标检测算法,实现物体抓取的毫米级精度控制。
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。小学生刷卡编程(如GC-100J),输入“电机卡+时间卡”控制风扇启停。
这些开源项目不仅需掌握多自由度机械结构设计,更需贯通机械动力学、传感融合与AI算法,将创客想法转化为可部署的工业级原型,为科研或职业发展铺路。全周期教育理念的深层逻辑格物斯坦的年龄分层背后是“具象→抽象→创造”的认知跃迁路径:幼儿通过物理交互建立逻辑原点,儿童在图形化编程中理解系统关联,青少年则借工业级工具实现自主创新。这一路径与中国青少年智力发展特征深度咬合——例如山区学生通过土壤湿度传感与机械臂开发农业机器人,城市高中生用脑机接口模块为特殊儿童设计康复工具——让技术普惠成为创造力民主化的引擎。随着“格物”具身智能平台的拓展,该开源生态将持续降低高阶机器人开发门槛,让每个年龄段的探索者都能成为未来智能社会的构建者。在线编程社区支持作品分享,激发跨地域协作创新。比较好的开源创意
高龄段课程深度兼容ROS,调用OpenCV视觉库开发工业级算法。围绕stem教育的开源系列
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。围绕stem教育的开源系列