硬件层面，格物斯坦的金属开源机器人系列是其标志性产品。采用铝合金材料打造的全金属构件支持快速拆装，具备工业级精度与耐用性，例如“铁达摩金属开源机器人”兼容乐高式积木体系，同时支持舵机、传感器等模块的自由扩展，允许学生从简单的机械组装进阶至复杂的仿生机器人开发。其开源仿生平台（如仿生蛇、仿生犬）则进一步融入生物力学与空间自由度设计，结合3D打印部件，学生可通过调整关节参数模拟生物运动步态，在硬件层面实践跨学科知识整合。控制器GC-500支持多自由度系统，如螳螂机器人捕食动作的动态响应。认识开源软件
格物斯坦开源系列的传感器通过场景化教学激发创造力：在山区学校“智能浇花系统”中，土壤湿度传感器触发水泵指令，学生需调试阈值平衡节水与植物需求；林火监测无人机项目结合红外传感器与GPS模块，火源定位误差小于2米，获IRM大赛创新奖；脑机协作实验让自闭症儿童通过专注力控制机器人行进速度，行为干预有效率提升40%。格物斯坦以开源传感器生态重构了机器人教育范式——既以工业级精度（如荷重传感器±0.04%非线性）支撑科研级项目开发，又通过积木式编程降低认知负荷，让小学生也能在48小时内完成“声控家居机器人”原型搭建，真正实现创造力的民主化。发展开源仿生机器人格物斯坦开源蓝牙模块支持多机协作，如群控机器人舞蹈编队。
开源系列产品的跨学科整合：结合3D打印课程，定制非标结构件（如轻量化仿生腿），优化机器人动态性能；“脑电波控制积木车”实验将专注力转化为前进指令，应用于特殊教育场景。高等教育与科研仿生机器人开发：高校团队基于“格物”仿真平台预演双足机器人Tinker的运动策略，再部署至实体硬件验证抗风压能力（模拟八级强风）；通过调整关节参数（如腿长、偏转角度），探索四足机器人Go2的极限负重（50公斤）与跳跃稳定性。人工智能融合：基于ROS开发“多机协作流水线”，实现机器人群体任务分配与避障算法；集成YOLO目标检测模型，赋予机械臂动态抓取能力（如分拣快递包裹）。
格物斯坦传感器的优势在于工业精度与教育易用性的统一：微米级硬件适配：传感器接口与铝合金结构件采用0.01mm公差设计，确保超声探头、红外发射器等模块的安装稳定性，抗冲击性较塑料件提升300%，支持千次拆装无损耗；全栈式信号处理：内置放大滤波电路（如应变式称重传感器的惠斯通电桥），直接输出校准后数字信号，学生无需额外搭建电路即可通过I²C/UART读取数据，降低电子工程门槛；跨平台编程融合：在图形化软件GScratch中，传感器数据被封装为“环境光强度”“障碍物距离”等积木块，支持拖拽式逻辑设计；高阶开发者则可调用ROS驱动包（如OpenCV视觉库），实现Python/C++原生控制。开源舵机支持12自由度仿生蜘蛛动态平衡调试。
格物斯坦开源系列课程在低龄段（10-13岁） 以 Gbot机器人课程 为起点，学生通过36课时的项目实践，从Scratch图形化编程切入硬件交互。例如，在“螳螂机器人”项目中，学生需设计多关节机械结构，结合巡线传感器与超声模块实现动态避障；而“智能伸缩门”项目则要求学生运用限位开关与蓝牙模块，调试电机扭矩与齿轮传动系统，理解物理信号到数字指令的转换逻辑。课程同步引入 GScratch软件，支持图形化指令一键转译为Arduino C代码，为高阶开发架设桥梁。图形化编程卡开源指令集，将抽象代码转化为可触摸步骤。自主研发的开源开放共享
IRM大赛开源林火监测无人机方案，红外定位误差<2米。认识开源软件
格物斯坦的开源系列课程是其教育生态中面向10岁以上青少年的高阶实践平台，深度融合工业级硬件与开源软件生态，通过“机械结构+电子电路+算法编程”的三维整合，构建了从基础认知到创新研发的完整路径。该系列课程以金属结构件（0.01毫米公差精度）与开源控制器（如GC-500/GC-600）为载体，结合分层级编程工具链，精细适配不同年龄段学生的认知发展与创新能力需求。格物斯坦通过这套课程体系，将工业级精度（六面铝合金结构件）与教育普惠性（图形化至代码编程的无缝跃迁）深度融合，让青少年在解决农业、环保、医疗等现实问题的过程中，锤炼从机械动力学到AI算法的系统性工程思维，真正践行“创造无围墙”的创客教育本质。认识开源软件
