格物斯坦的物理量傳感器以動態感知為重點，包括：力學感知模塊：如荷重傳感器、應變加速度傳感器，可測量0.1-50kg范圍內的壓力變化，精度達滿量程±0.05%，用于機械臂抓取力控制或摩天輪承重實驗；空間定位單元：超聲測距傳感器、巡線傳感器，構成機器人避障與路徑規劃的基礎；運動狀態器件：陀螺儀與加速度計融合模塊，支撐仿生機器人的動態平衡控制。環境量傳感器則聚焦跨學科場景融合：光敏傳感器基于光導效應，支持環境光強分級（如0-1000lux分檔），應用于智能燈控系統與植物生長監測；溫濕度復合傳感器采用陶瓷濕敏電容與擴散硅技術，溫度范圍-30℃~70℃，濕度檢測精度±3%，用于農業溫室自動調控項目；氣敏組件如MQN型氣敏電阻，可檢測CO?、甲烷等氣體濃度，結合TiO?氧濃度傳感器，成為環保監測機器人的重點。生物信號傳感器體現技術普惠：腦電波模塊通過專注力閾值觸發指令，將α波強度轉化為機器人速度參數，應用于特殊兒童康復訓練；表情面板集成LED陣列與觸摸感應，支持情緒化人機交互。GC-600控制器集成超聲傳感器、表情面板與藍牙，支持多傳感器融合。了解開源創客學習

格物斯坦GBOT系列初級甲蟲機器人采用基礎履帶式移動平臺，結構緊湊易組裝。通過ATmega328P主板控制電機驅動，學習基礎運動邏輯。該機器人支持Scratch圖形化編程快速入門，或Arduino代碼深入開發，適合機器人結構認知與動作控制教學。而中級的投石車的設計模擬了古代利用杠桿原理拋射石彈的大型人力遠射兵器。采用電機配合減速齒輪組驅動投臂，精確控制拋射力度與角度。使用TT馬達電機實現穩定動力輸出，根據編程內容的編寫調節投射軌跡。生態開源智造萬向輪底盤開源設計，多地形適應力賦能野外勘探項目。

格物斯坦通過線上社區（OMO平臺） 與賽事活動構建創新網絡：學生可共享3D模型、代碼庫（如“全自動象棋機器人”開源方案），復用成熟模塊聚焦功能優化，避免“重復造輪”；企業如優必選、宇樹科技基于其硬件架構二次開發，將傳統需500萬元投入的機械臂原型壓縮至單人5天完成，推動創客成果向產業轉化；全球開發者通過OpenLoong社區協作優化ROS驅動包，形成“個體創造-群體迭代”的飛輪效應。格物斯坦開源系列的本質，是以工業級的精度（0.01mm結構件）支撐教育級的容錯，以分層的工具鏈（點讀筆→ROS）匹配認知躍遷（具象→抽象→創造），通過開源生態將碎片化創意整合為系統性解決方案。這種結合不僅讓小學生能在48小時內完成聲控家居機器人原型，更讓創客教育從“興趣工坊”升維為“未來工程師的孵化器”——在這里，每個孩子既是問題的發現者，也是變革的創造者。

格物斯坦將創客教育定義為“真實問題的工程化解決”，其課程設計聚焦跨學科挑戰：在初中階段，學生分組開發“智能家居系統”，需綜合電路搭建（電子積木模塊）、傳感器調試（如光敏模塊分級控制燈光）、編程邏輯（Arduino控制指令），培養硬件整合與算法思維；在IRM國際機器人創客大賽中，青少年團隊利用開源控制器和金屬結構件設計“災區生命探測機器人”，結合超聲定位與機械臂救援模塊，將課堂知識轉化為社會應急方案；特殊教育場景中，腦電波傳感器與機械臂結合，讓自閉癥兒童通過專注力閾值控制機器人運動速度，行為干預有效率達40%，體現技術普惠的創客倫理。金屬十合一開源課程分三級36課時，貫通機械-電子-代碼三維技能。

在軟件與編程工具領域，格物斯坦構建了多層級開源生態。是基于Scratch 2.0深度優化的Gscratch圖形化編程軟件，不僅保留拖拽積木式編程的易用性，更創新性地加入硬件交互模塊，可直接控制開源機器人執行動作，并支持圖形化代碼一鍵轉換為Arduino C語言，為高階學習者提供平滑過渡路徑。同時，公司適配國際主流開源框架，如集成ROS（Robot Operating System）開發套件，提供傳感器驅動、運動控制等底層庫函數，高中生可通過Python或C++編寫自主導航算法，在Gazebo仿真環境中預演機器人行為，再部署至實體硬件驗證。這種“虛擬-實體”聯動的開發模式大幅降低了機器人算法的試錯成本。格物斯坦項目開源增強公共責任與協作解決能力??。金屬開源算法

金屬結構件六面拼接設計，精度達頭發絲的1/10，確保機械穩定性。了解開源創客學習

格物斯坦機器人金屬開源產品的材料主要是結構精細的鋁合金構件：采用工業級鋁合金材料，支持快速拆裝，結構件公差精度可達0.01mm，在使用過程中可確保機械穩定性。且其結構件為六面拼搭設計：兼容樂高式積木體系，同時支持舵機、傳感器等模塊的自由擴展，可構建從簡單機械臂到多自由度仿生機器人（如仿生蛇、仿生犬）的復雜形態。空間自由度優化：仿生機器人關節支持多自由度運動（如四足機器人達12自由度），模擬生物步態與動態平衡。了解開源創客學習