格物斯坦機器人有限公司研發的開源金屬結構件的這些特性共同支撐了格物斯坦“從積木到工業級機器人”的教育愿景——通過這些可以六面拼搭的微米級精度的金屬結構件，青少年既能以比較低門檻的方式探索編程基礎工程（如搭建摩天輪模型學習齒輪變速原理），又能結合格物斯坦自主研發的各種控制器編寫程序進階開發多自由度仿生機器人（如12關節仿生犬），讓孩子們在真實問題的解決中錘煉系統性的工程思維，真正實現“小創客完成大夢想”。仿真平臺預演開源機械臂抗強風策略，壓縮實體驗證周期。初級編程開源控制器

格物斯坦的開源金屬結構件以0.01毫米公差精度（工業級標準）和鋁合金材質為主，支持反復拆裝而不變形，同時預留標準化接口（I2C、UART、GPIO），兼容300余種電子模塊（如超聲傳感器、溫濕度傳感器、舵機等）。這種設計讓學生無需專業工具即可徒手搭建復雜機械系統（如六足仿生螞蟻或智能澆花機械臂），既保障了工程可靠性，又極大降低了物理實現的壁壘。例如，山區學生可利用土壤濕度傳感器觸發機械臂灌溉指令，解決農業實際問題；高中生則能開發“林火監測無人機”，通過紅外傳感器實現火源定位誤差小于2米。初級編程開源控制器六面鋁合金開源構件，適配仿生與積木體系實現教具生態互通。

格物斯坦開源產品的控制系統與編程控制器：GC-500系列：支持多套編程軟件（如GScratch、GLP），具備高速處理能力，可同時驅動多個舵機與傳感器模塊。GC-600系列：集成藍牙4.0模塊，兼容手機App遙控（如“你畫我跑”、語音控制）及圖形化編程。編程兼容性：圖形化編程軟件（GSP/GLP）支持拖拽積木指令塊，一鍵轉換為Arduino C語言，無縫銜接高階開發。適配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，支持Python/C++編寫導航算法。

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。教育公平：開源生態降低高階機器人開發門檻，賦能資源薄弱地區。

格物斯坦開源系列的機械手臂的軟件生態覆蓋從圖形化編程到工業級開發的完整路徑：低門檻開發：通過GScratch軟件（基于Scratch 2.0優化）拖拽“舵機角度”“視覺識別”等積木塊，學生可快速實現基礎動作控制；軟件支持一鍵將圖形代碼轉譯為Arduino C語言，降低高階開發的學習曲線。高階智能融合：結合ROS框架，機械手臂可運行多模態AI任務。例如集成YOLO目標檢測模型實現動態分揀（如物流包裹分類），或通過強化學習算法優化抓取路徑，在工業分揀場景中達到毫米級操作精度。仿真與現實協同：依托“格物”具身智能仿真平臺，學生可先在虛擬環境中預演機械臂運動策略（如抗擾控制、負載優化），再部署至實體硬件驗證。例如在模擬八級強風環境中測試動態平衡，或驗證50公斤負重下的結構穩定性，大幅壓縮研發周期。開源顏色分類系統融合YOLO模型，實現毫米級分揀精度。代碼編程開源項目

萬向輪底盤設計優化多地形適應力，適用于野外勘探項目。初級編程開源控制器

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。初級編程開源控制器