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学习开源系列

来源: 发布时间:2025年09月16日

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。电子积木模块实现电路入门,结合微型机床培养“数字匠人”技能。学习开源系列

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开源系列的产品矩阵覆盖了从入门到精进的完整路径:基础构建套件:如全金属机械臂套装,包含360余种结构件、编码器电机及多类型传感器,学生可搭建微型坦克、仿生机械手等复杂机构,并通过GLP图形软件实现路径规划与抓取控制;智能控制器中枢:旗舰型号GC-500控制器支持多总线通信(如I2C、UART),可同时驱动多个电机并处理多传感器数据流,其开放接口允许接入树莓派等第三方开发板,实现人脸识别、语音交互等AI功能扩展;专业创客平台:面向学校实验室的“极镁客”创客套装,深度融合机械传动、电子电路与开源编程,学生可设计智能家居系统(如自动门、扫地机器人)或竞技机器人(如战地吉普、轮滑人形机器人),在解决实际工程问题中实践“设计-编程-调试”全流程。高级编程开源系列课程OpenLoong社区共享3D模型与代码库,避免“重复造轮子”。

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格物斯坦的开源系列产品与技术平台在产学研协同创新中扮演了重要角色,其合作网络覆盖国内外前列高校、研究机构及产业伙伴,共同推动机器人技术从实验室研发向规模化应用跨越。以下是其关键合作成果的深度整合:高校合作:构建技术研发与人才培养高地。产业协同:开源生态催生技术普惠。社会影响:教育普惠与技术民主化。格物斯坦通过高校研发(清华、上大)、产业验证(复旦)、社区共建(OpenLoong)的三级协作网络,将开源精神贯穿技术研发、教育普惠与产业变革,其成果不仅体现为双足/四足机器人的性能突破,更在于构建了机器人技术民主化的基础设施——让中小学生、乡村儿童乃至银发族均能成为智能时代的创造者。

格物斯坦机械手臂的**价值在于打通“学习-创造-应用”闭环:教学场景:在K12阶段,学生通过搭建机械臂模型学习齿轮传动、杠杆原理等工程知识;高中生则开发“智能分拣系统”,结合OpenCV识别不同颜色与形状的物体。在高校科研中,上海大学与清华大学联合实验室利用该平台研究具身智能算法,例如优化双足机器人Tinker的关节控制策略。竞赛与社会议题:机械手臂成为解决真实问题的工具。如山区学生设计“智能浇花系统”,通过土壤湿度传感器触发机械臂灌溉指令;IRM大赛获奖项目“林火监测无人机”则整合红外传感器与机械臂,实现火源定位误差小于2米。产业赋能:平台的开源特性降低企业研发成本。传统需500万元投入的机械臂原型开发,现可单人5天内完成;优必选、宇树科技等企业基于其硬件架构开发出教育与工业场景产品,例如9.9万元级家用服务机器人已投入养老医疗领域。兼容开源第三方传感器(指南针、陀螺仪),支持跨学科创新实验。

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格物斯坦开源金属结构件的工艺优势则体现为三方面:教育适配性:快速拆装结构结合色彩鲜明的表面氧化涂层,使低龄学生可徒手完成复杂机器人搭建(如仿生蛇、三轮全向轮小车),无需专业工具即能实践机械传动原理;工业级耐用与扩展:铝合金材质抗冲击性强,支持反复拆装而不变形,同时预留标准化接口(如I²C、UART),兼容舵机、温湿度传感器等300余种电子模块,学生可自由设计“智能浇花系统”或“脑电波控制积木车”等跨学科项目;开源生态整合:结构件与Scratch/Arduino编程平台深度兼容,例如主控板GMega基于ATmega2560芯片开发,支持图形化积木编程一键转译C代码,学生从机械搭建到算法部署形成完整创造闭环。万向轮底盘开源设计,多地形适应力赋能野外勘探项目。知识开源人形机器人

GScratch软件继承Scratch特性,新增硬件交互模块,支持Arduino语言转化。学习开源系列

格物斯坦与上海大学、清华大学共建“清华-上大机器艺术与具身智能实验室”,由上海大学副教授叶林奇领衔,聚焦具身智能、机器人运动控制与仿真技术的前沿研究。该实验室开发的“格物”具身智能仿真平台成为标志性成果——通过集成通用强化学习框架与模型自动化适配技术,实现“一套代码适配百余款机器人”,新机型导入即可训练,无需重复编程,彻底颠覆传统研发流程。复旦大学亦深度参与技术验证,其自主研制的“光华一号”人形机器人依托该平台优化运动算法,将行走、抓取等功能的开发周期从3个月压缩至数天。此外,平台与UnityRLPlayground开源框架的融合,进一步降低了开发门槛,支持从仿真训练到实体部署的全流程自动化。学习开源系列