格物斯坦的金屬開源機器人系列（如鐵達摩、GBOT系列）采用**度鋁合金結構件，兼容Scratch、Arduino及ROS（RobotOperatingSystem）生態，硬件精度達0.01毫米，軟件層面支持圖形化編程至C++的無縫過渡。這一開放性設計吸引全球開發者加入OpenLoong開源社區，通過每周線下分享會與在線協作，共同優化機器人算法與硬件設計。產業轉化方面，平臺***降低研發成本：傳統需500萬元投入、數十人團隊的機器人原型開發，如今單人5天內即可完成，成本驟降90%。典型案例包括：雙足機器人Tinker：實現抗擾行走與動態平衡，模擬八級強風環境仍保持穩定；四足機器人Go2：完成50公斤負重跳躍測試，運動性能經仿真預演后精細遷移至實體；智能分揀系統：高校團隊結合OpenCV視覺識別與機械臂控制積木模塊，實現物流場景高效分揀。 腦電波傳感器+機械臂組合，幫助自閉癥兒童通過專注力控制機器人。AI開源探索

在開源課程中，學生需熟練運用螺絲刀、套筒等工具組裝鋁合金構件，學習曲柄連桿機構、蝸桿傳動、齒輪齒條等機械原理，并應用于實際模型搭建。例如，在“智能伸縮門”項目中，學生需設計限位開關與齒輪傳動系統，實現機械結構的精確啟停控制；在“塔吊”模型中，則需結合定滑輪與動滑輪原理優化負載平衡，理解工程力學在現實場景中的應用。課程要求學生掌握基礎電路原理，通過Arduino控制器驅動巡線傳感器、超聲波模塊、藍牙通信單元等300余種電子元件。例如，在“懸崖勒馬”項目中，學生需配置紅外傳感器探測邊緣距離，并編寫程序觸發舵機急停；在“循跡小車”任務中，則需調試灰度傳感器實現厘米級路徑跟蹤，綜合運用多傳感器數據融合技術解決動態環境下的導航問題。適合成人學習的開源創意GLP圖形化軟件拖拽指令塊，一鍵轉譯C語言代碼，降低學習門檻。

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。

開源系列產品的跨學科整合：結合3D打印課程，定制非標結構件（如輕量化仿生腿），優化機器人動態性能；“腦電波控制積木車”實驗將專注力轉化為前進指令，應用于特殊教育場景。高等教育與科研仿生機器人開發：高校團隊基于“格物”仿真平臺預演雙足機器人Tinker的運動策略，再部署至實體硬件驗證抗風壓能力（模擬八級強風）；通過調整關節參數（如腿長、偏轉角度），探索四足機器人Go2的極限負重（50公斤）與跳躍穩定性。人工智能融合：基于ROS開發“多機協作流水線”，實現機器人群體任務分配與避障算法；集成YOLO目標檢測模型，賦予機械臂動態抓取能力（如分揀快遞包裹）。微型機床課程開源“數字匠人”設計圖，培養智能制造技能。

格物斯坦開源系列的傳感器通過場景化教學激發創造力：在山區學校“智能澆花系統”中，土壤濕度傳感器觸發水泵指令，學生需調試閾值平衡節水與植物需求；林火監測無人機項目結合紅外傳感器與GPS模塊，火源定位誤差小于2米，獲IRM大賽創新獎；腦機協作實驗讓自閉癥兒童通過專注力控制機器人行進速度，行為干預有效率提升40%。格物斯坦以開源傳感器生態重構了機器人教育范式——既以工業級精度（如荷重傳感器±0.04%非線性）支撐科研級項目開發，又通過積木式編程降低認知負荷，讓小學生也能在48小時內完成“聲控家居機器人”原型搭建，真正實現創造力的民主化。高齡段課程深度兼容ROS，調用OpenCV視覺庫開發工業級算法。中級編程開源項目

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。AI開源探索

開源課程的優勢在于 “產學研賽一體化”生態：工具鏈貫通：從圖形化編程（GScratch）到工業級開發（ROS/Arduino），學生可在“格物”仿真平臺預演算法（如抗強風機械臂運動策略），再部署至實體硬件驗證，壓縮研發周期；場景化創新：課程嵌入真實社會議題，如山區學生開發“智能澆花系統”，通過土壤濕度傳感器觸發機械臂灌溉指令，或參與IRM國際機器人創客大賽，設計火源定位誤差小于2米的林火監測無人機；開源社區協作：OpenLoong平臺共享3D模型與代碼庫（如“全自動象棋機器人”方案），學生可復用成熟模塊聚焦功能優化，而企業如優必選、宇樹科技亦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。AI開源探索