進階版開源

來源: 發(fā)布時間:2025-08-13

格物斯坦機器人有限公司研發(fā)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(yè)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(fā)的各種控制器編寫程序進階開發(fā)多自由度仿生機器人(如12關節(jié)仿生犬),讓孩子們在真實問題的解決中錘煉系統(tǒng)性的工程思維,真正實現(xiàn)“小創(chuàng)客完成大夢想”。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。進階版開源

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格物斯坦與上海大學、清華大學共建“清華-上大機器藝術與具身智能實驗室”,由上海大學副教授葉林奇領銜,聚焦具身智能、機器人運動控制與仿真技術的前沿研究。該實驗室開發(fā)的“格物”具身智能仿真平臺成為標志性成果——通過集成通用強化學習框架與模型自動化適配技術,實現(xiàn)“一套代碼適配百余款機器人”,新機型導入即可訓練,無需重復編程,徹底顛覆傳統(tǒng)研發(fā)流程。復旦大學亦深度參與技術驗證,其自主研制的“光華一號”人形機器人依托該平臺優(yōu)化運動算法,將行走、抓取等功能的開發(fā)周期從3個月壓縮至數(shù)天。此外,平臺與UnityRLPlayground開源框架的融合,進一步降低了開發(fā)門檻,支持從仿真訓練到實體部署的全流程自動化。進階版開源學生用曲柄連桿機構設計智能伸縮門,結合限位開關實現(xiàn)啟停。

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格物斯坦的開源系列產品與技術平臺在產學研協(xié)同創(chuàng)新中扮演了重要角色,其合作網絡覆蓋國內外前列高校、研究機構及產業(yè)伙伴,共同推動機器人技術從實驗室研發(fā)向規(guī)模化應用跨越。以下是其關鍵合作成果的深度整合:高校合作:構建技術研發(fā)與人才培養(yǎng)高地。產業(yè)協(xié)同:開源生態(tài)催生技術普惠。社會影響:教育普惠與技術民主化。格物斯坦通過高校研發(fā)(清華、上大)、產業(yè)驗證(復旦)、社區(qū)共建(OpenLoong)的三級協(xié)作網絡,將開源精神貫穿技術研發(fā)、教育普惠與產業(yè)變革,其成果不僅體現(xiàn)為雙足/四足機器人的性能突破,更在于構建了機器人技術民主化的基礎設施——讓中小學生、鄉(xiāng)村兒童乃至銀發(fā)族均能成為智能時代的創(chuàng)造者。

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(fā),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(xiàn)穩(wěn)定動力輸出,根據編程內容的編寫調節(jié)投射軌跡。山區(qū)學生用開源土壤濕度傳感器開發(fā)智能灌溉機器人。

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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(tǒng),實現(xiàn)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(yōu)化負載平衡,理解工程力學在現(xiàn)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(fā)舵機急停;在“循跡小車”任務中,則需調試灰度傳感器實現(xiàn)厘米級路徑跟蹤,綜合運用多傳感器數(shù)據融合技術解決動態(tài)環(huán)境下的導航問題。創(chuàng)客教育開源范式:工業(yè)級精度支撐教育級容錯。進階版開源

仿真平臺預演開源機械臂抗強風策略,壓縮實體驗證周期。進階版開源

格物斯坦開源系列的機械手臂的軟件生態(tài)覆蓋從圖形化編程到工業(yè)級開發(fā)的完整路徑:低門檻開發(fā):通過GScratch軟件(基于Scratch 2.0優(yōu)化)拖拽“舵機角度”“視覺識別”等積木塊,學生可快速實現(xiàn)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(fā)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(tài)AI任務。例如集成YOLO目標檢測模型實現(xiàn)動態(tài)分揀(如物流包裹分類),或通過強化學習算法優(yōu)化抓取路徑,在工業(yè)分揀場景中達到毫米級操作精度。仿真與現(xiàn)實協(xié)同:依托“格物”具身智能仿真平臺,學生可先在虛擬環(huán)境中預演機械臂運動策略(如抗擾控制、負載優(yōu)化),再部署至實體硬件驗證。例如在模擬八級強風環(huán)境中測試動態(tài)平衡,或驗證50公斤負重下的結構穩(wěn)定性,大幅壓縮研發(fā)周期。進階版開源