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。小学生刷卡编程(如GC-100J),输入“电机卡+时间卡”控制风扇启停。刷卡编程开源创客教育编程体系
格物斯坦的开源金属结构件以0.01毫米公差精度(工业级标准)和铝合金材质为主,支持反复拆装而不变形,同时预留标准化接口(I²C、UART、GPIO),兼容300余种电子模块(如超声传感器、温湿度传感器、舵机等)。这种设计让学生无需专业工具即可徒手搭建复杂机械系统(如六足仿生蚂蚁或智能浇花机械臂),既保障了工程可靠性,又极大降低了物理实现的壁垒。例如,山区学生可利用土壤湿度传感器触发机械臂灌溉指令,解决农业实际问题;高中生则能开发“林火监测无人机”,通过红外传感器实现火源定位误差小于2米。兼容各种开源系列产品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。
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。
开源系列产品的跨学科整合:结合3D打印课程,定制非标结构件(如轻量化仿生腿),优化机器人动态性能;“脑电波控制积木车”实验将专注力转化为前进指令,应用于特殊教育场景。高等教育与科研仿生机器人开发:高校团队基于“格物”仿真平台预演双足机器人Tinker的运动策略,再部署至实体硬件验证抗风压能力(模拟八级强风);通过调整关节参数(如腿长、偏转角度),探索四足机器人Go2的极限负重(50公斤)与跳跃稳定性。人工智能融合:基于ROS开发“多机协作流水线”,实现机器人群体任务分配与避障算法;集成YOLO目标检测模型,赋予机械臂动态抓取能力(如分拣快递包裹)。全自动升旗项目开源代码,用程序演绎科技与人文交融。
格物斯坦的开源系列产品构建了一套覆盖3至16岁全年龄段的梯度化教育生态,其设计精细契合不同年龄段学习者的认知发展规律与创造力激发需求,通过“硬件精度+软件适配+场景进阶”的三维支撑,让每个成长阶段的孩子都能找到技术探索的支点。高阶创造阶段(13-16岁):工业级开发与跨学科创新开源系列的设计体现于GC-500/GC-600控制器与金属结构件(0.01mm公差精度),其深度兼容ROS开发套件与Arduino生态,支持Python/C++编写工业级算法。学生可开发复杂项目如:仿生机械臂:调用OpenCV视觉库实现动态分拣,通过YOLO模型识别物体颜色与形状,抓取精度达毫米级;自主平衡车:融合陀螺仪与强化学习算法,模拟八级强风环境优化抗扰策略;林火监测系统:整合红外传感器与无人机,实现火源定位误差小于2米。开源软件让全球开发者协作创新,打破技术垄断。机器人编程开源结构件
开源硬件可接入Python/C++编写的工业级算法,衔接高等教育需求。刷卡编程开源创客教育编程体系
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。刷卡编程开源创客教育编程体系