开源基本参数
  • 品牌
  • 格物斯坦,极镁客
  • 培训机构
  • 格物斯坦
  • 培训方式
  • 线下,线上
开源企业商机

格物斯坦开源产品在教育方面的应用主要在基础教育阶段(K12)机械结构与工程思维:小学生通过搭建“齿轮传动摩天轮”,理解杠杆原理与能量转化效率;中学生用金属积木还原故宫角楼模型,榫卯精度达0.1mm,融合传统建筑技艺与现代力学分析。编程逻辑训练:低龄学生用图形化编程控制仿生机器人行走路径,学习循环/条件判断等基础逻辑;高中生通过ROS套件开发“智能分拣机械臂”,结合OpenCV视觉识别算法实现物体分类。竞赛与创客项目IRM国际机器人创客大赛:学生设计“林火监测无人机”,利用红外传感器积木模块实现火源定位,准确率98%;“灾区生命探测机器人”项目通过金属开源平台集成超声传感与机械臂,获科技创新。社区创客空间标配格物斯坦开源套件,鼓励民间创新。入门版开源软件

格物斯坦的开源系列产品,是其教育机器人生态中面向高龄学习者和创客群体的技术高地,它跳出了传统教育机器人封闭系统的桎梏,以开放架构、模块兼容、工业级延展为主要特色,将机器人教育从“玩具级操作”升级为“工业级创造”,为青少年架设了一座从学习通往真实技术世界的桥梁。格物斯坦开源系列的本质,是将工业级的开放生态注入教育场景,让学习者在铝合金的冷光与代码的热流之间,亲历从零件到系统、从用户到开发者的蜕变。当少年们用开源模块组装出巡逻机械犬,或为仿生臂编写抓取算法时,他们手中的不再是玩具,而是改变世界的钥匙。生态开源物联网仿真平台预演机械臂抗强风策略,再部署实体硬件验证,压缩研发周期。

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。

格物斯坦开源产品的控制系统与编程控制器:GC-500系列:支持多套编程软件(如GScratch、GLP),具备高速处理能力,可同时驱动多个舵机与传感器模块。GC-600系列:集成蓝牙4.0模块,兼容手机App遥控(如“你画我跑”、语音控制)及图形化编程。编程兼容性:图形化编程软件(GSP/GLP)支持拖拽积木指令块,一键转换为Arduino C语言,无缝衔接高阶开发。适配ROS(Robot Operating System)开发套件,提供传感器驱动、运动控制等底层库函数,支持Python/C++编写导航算法。图形化编程卡开源指令集,将抽象代码转化为可触摸步骤。

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。开源系列采用​​铝合金结构件​​,工业级0.01mm公差精度,支持反复拆装不变形。适合中龄段学习的开源程序

巡线传感器实现厘米级路径跟踪,适配迷宫导航等复杂场景。入门版开源软件

开源课程以C/C++语言为重点,学生从流程图设计入手,逐步进阶至工业级代码开发。课程通过GLP图形化软件实现编程逻辑的可视化过渡——例如拖拽“舵机角度”“环境光强度”等积木块生成控制指令,并一键转译为Arduino代码,降低高阶语言的学习门槛。在高级阶段,学生需编写算法控制多自由度系统,如为“螳螂机器人”设计捕食逻辑:通过陀螺仪数据检测身体倾斜度,结合超声测距触发机械臂抓取动作,实现仿生行为的动态响应。课程导向复杂系统的原型开发,如“颜色分类系统”需融合OpenCV视觉识别与机械臂控制,通过YOLO模型区分物体颜色并指挥分拣机构完成毫米级操作;“柔性制造流水线”则需协调传送带电机、机械爪与红外计数模块,模拟工业自动化流程。这些项目不仅要求学生贯通机械动力学与传感技术,更需运用工程迭代思维——在“格物”仿真平台预演抗强风、高负载场景,再通过示波器监测实体硬件运行参数,优化代码与结构设计,压缩研发周期。入门版开源软件

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