AI開源圖形化編程

開源系列產(chǎn)品的跨學(xué)科整合：結(jié)合3D打印課程，定制非標結(jié)構(gòu)件（如輕量化仿生腿），優(yōu)化機器人動態(tài)性能；“腦電波控制積木車”實驗將專注力轉(zhuǎn)化為前進指令，應(yīng)用于特殊教育場景。高等教育與科研仿生機器人開發(fā)：高校團隊基于“格物”仿真平臺預(yù)演雙足機器人Tinker的運動策略，再部署至實體硬件驗證抗風(fēng)壓能力（模擬八級強風(fēng)）；通過調(diào)整關(guān)節(jié)參數(shù)（如腿長、偏轉(zhuǎn)角度），探索四足機器人Go2的極限負重（50公斤）與跳躍穩(wěn)定性。人工智能融合：基于ROS開發(fā)“多機協(xié)作流水線”，實現(xiàn)機器人群體任務(wù)分配與避障算法；集成YOLO目標檢測模型，賦予機械臂動態(tài)抓取能力（如分揀快遞包裹）。全金屬模塊化設(shè)計，兼容Scratch、Arduino及ROS生態(tài)，擴展性強大。AI開源圖形化編程

格物斯坦的開源戰(zhàn)略延伸至教育公平與特殊群體賦能。其向山區(qū)學(xué)校捐贈金屬開源套件，通過遠程雙師課堂指導(dǎo)鄉(xiāng)村學(xué)生搭建“智能澆花系統(tǒng)”，利用土壤濕度傳感器觸發(fā)灌溉指令，縮小城鄉(xiāng)科技教育差距；腦機接口積木模塊則應(yīng)用于特殊兒童康復(fù)訓(xùn)練，將腦電波信號轉(zhuǎn)化為機器人運動指令，精細率達行業(yè)**水平。未來規(guī)劃中，“格物”平臺將進一步擴展至多機協(xié)作（2025年）與語言交互（2026年）領(lǐng)域，賦予機器人持續(xù)學(xué)習(xí)與場景自適應(yīng)能力，推動家政、救援等場景的規(guī)模化落地。正如長江證券分析師倪蕤所言，這場由中國**的“機器人**”，正以成本暴降與技術(shù)開源為杠桿，撬動萬億級市場，讓“**開發(fā)”從愿景走向現(xiàn)實。中級編程開源項目仿真平臺預(yù)演開源機械臂抗強風(fēng)策略，壓縮實體驗證周期。

格物斯坦GBOT系列初級甲蟲機器人采用基礎(chǔ)履帶式移動平臺，結(jié)構(gòu)緊湊易組裝。通過ATmega328P主板控制電機驅(qū)動，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)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(fā)，適合機器人結(jié)構(gòu)認知與動作控制教學(xué)。而中級的投石車的設(shè)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(qū)動投臂，精確控制拋射力度與角度。使用TT馬達電機實現(xiàn)穩(wěn)定動力輸出，根據(jù)編程內(nèi)容的編寫調(diào)節(jié)投射軌跡。

格物斯坦這套開源課程的優(yōu)勢在于 “產(chǎn)學(xué)研賽一體化”生態(tài)：工具鏈貫通：從圖形化編程（GScratch）到工業(yè)級開發(fā)（ROS/Arduino），學(xué)生可在“格物”仿真平臺預(yù)演算法（如抗強風(fēng)機械臂運動策略），再部署至實體硬件驗證，壓縮研發(fā)周期；場景化創(chuàng)新：課程嵌入真實社會議題，如山區(qū)學(xué)生開發(fā)“智能澆花系統(tǒng)”，通過土壤濕度傳感器觸發(fā)機械臂灌溉指令，或參與IRM國際機器人創(chuàng)客大賽，設(shè)計火源定位誤差小于2米的林火監(jiān)測無人機；開源社區(qū)協(xié)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(xué)生可復(fù)用成熟模塊聚焦功能優(yōu)化，而企業(yè)如優(yōu)必選、宇樹科技亦基于其硬件架構(gòu)二次開發(fā)，將傳統(tǒng)需500萬元投入的機械臂原型壓縮至單人5天完成。電子積木模塊實現(xiàn)電路入門，結(jié)合微型機床培養(yǎng)“數(shù)字匠人”技能。

在軟件與編程工具領(lǐng)域，格物斯坦構(gòu)建了多層級開源生態(tài)。是基于Scratch 2.0深度優(yōu)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(chuàng)新性地加入硬件交互模塊，可直接控制開源機器人執(zhí)行動作，并支持圖形化代碼一鍵轉(zhuǎn)換為Arduino C語言，為高階學(xué)習(xí)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(fā)套件，提供傳感器驅(qū)動、運動控制等底層庫函數(shù)，高中生可通過Python或C++編寫自主導(dǎo)航算法，在Gazebo仿真環(huán)境中預(yù)演機器人行為，再部署至實體硬件驗證。這種“虛擬-實體”聯(lián)動的開發(fā)模式大幅降低了機器人算法的試錯成本。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。開源硬件

教育公平：開源生態(tài)降低高階機器人開發(fā)門檻，賦能資源薄弱地區(qū)。AI開源圖形化編程

格物斯坦機器人金屬開源產(chǎn)品的材料主要是結(jié)構(gòu)精細的鋁合金構(gòu)件：采用工業(yè)級鋁合金材料，支持快速拆裝，結(jié)構(gòu)件公差精度可達0.01mm，在使用過程中可確保機械穩(wěn)定性。且其結(jié)構(gòu)件為六面拼搭設(shè)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(gòu)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(fù)雜形態(tài)?？臻g自由度優(yōu)化：仿生機器人關(guān)節(jié)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(tài)與動態(tài)平衡。AI開源圖形化編程