工具开源自动化工厂

格物斯坦与上海大学、清华大学共建“清华-上大机器艺术与具身智能实验室”，由上海大学副教授叶林奇领衔，聚焦具身智能、机器人运动控制与仿真技术的前沿研究。该实验室开发的“格物”具身智能仿真平台成为标志性成果——通过集成通用强化学习框架与模型自动化适配技术，实现“一套代码适配百余款机器人”，新机型导入即可训练，无需重复编程，彻底颠覆传统研发流程。复旦大学亦深度参与技术验证，其自主研制的“光华一号”人形机器人依托该平台优化运动算法，将行走、抓取等功能的开发周期从3个月压缩至数天。此外，平台与UnityRLPlayground开源框架的融合，进一步降低了开发门槛，支持从仿真训练到实体部署的全流程自动化。表情面板动态反馈情绪，增强人机互动沉浸感。工具开源自动化工厂

格物斯坦将创客教育定义为“真实问题的工程化解决”，其课程设计聚焦跨学科挑战：在初中阶段，学生分组开发“智能家居系统”，需综合电路搭建（电子积木模块）、传感器调试（如光敏模块分级控制灯光）、编程逻辑（Arduino控制指令），培养硬件整合与算法思维；在IRM国际机器人创客大赛中，青少年团队利用开源控制器和金属结构件设计“灾区生命探测机器人”，结合超声定位与机械臂救援模块，将课堂知识转化为社会应急方案；特殊教育场景中，脑电波传感器与机械臂结合，让自闭症儿童通过专注力阈值控制机器人运动速度，行为干预有效率达40%，体现技术普惠的创客伦理。工具开源自动化工厂控制器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。

开源课程以C/C++语言为重点，学生从流程图设计入手，逐步进阶至工业级代码开发。课程通过GLP图形化软件实现编程逻辑的可视化过渡——例如拖拽“舵机角度”“环境光强度”等积木块生成控制指令，并一键转译为Arduino代码，降低高阶语言的学习门槛。在高级阶段，学生需编写算法控制多自由度系统，如为“螳螂机器人”设计捕食逻辑：通过陀螺仪数据检测身体倾斜度，结合超声测距触发机械臂抓取动作，实现仿生行为的动态响应。课程导向复杂系统的原型开发，如“颜色分类系统”需融合OpenCV视觉识别与机械臂控制，通过YOLO模型区分物体颜色并指挥分拣机构完成毫米级操作；“柔性制造流水线”则需协调传送带电机、机械爪与红外计数模块，模拟工业自动化流程。这些项目不仅要求学生贯通机械动力学与传感技术，更需运用工程迭代思维——在“格物”仿真平台预演抗强风、高负载场景，再通过示波器监测实体硬件运行参数，优化代码与结构设计，压缩研发周期。

格物斯坦的开源系列金属十合一课程是其教育体系中面向10-15岁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，以“机械结构+电子电路+算法编程”的三维整合为重点，构建从基础工程认知到复杂系统创新的完整学习路径。该课程分为初、中、高三级（共36课时），以高精度金属结构件（公差0.01mm） 和Arduino开源硬件为载体，通过项目制学习引导工业级硬件操作与机械结构设计、电子电路与传感器融合、代码编程与系统逻辑构建、跨学科项目实践与工程思维培养。开源软件让全球开发者协作创新，打破技术垄断​​。

关于金属开源系列课程——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。硬件预留I²C、UART等接口，可连接300余种电子模块实现功能扩展。进阶版开源系列课程

电子积木模块实现电路入门，结合微型机床培养“数字匠人”技能。工具开源自动化工厂

格物斯坦开源系列的机械手臂的软件生态覆盖从图形化编程到工业级开发的完整路径：低门槛开发：通过GScratch软件（基于Scratch 2.0优化）拖拽“舵机角度”“视觉识别”等积木块，学生可快速实现基础动作控制；软件支持一键将图形代码转译为Arduino C语言，降低高阶开发的学习曲线。高阶智能融合：结合ROS框架，机械手臂可运行多模态AI任务。例如集成YOLO目标检测模型实现动态分拣（如物流包裹分类），或通过强化学习算法优化抓取路径，在工业分拣场景中达到毫米级操作精度。仿真与现实协同：依托“格物”具身智能仿真平台，学生可先在虚拟环境中预演机械臂运动策略（如抗扰控制、负载优化），再部署至实体硬件验证。例如在模拟八级强风环境中测试动态平衡，或验证50公斤负重下的结构稳定性，大幅压缩研发周期。工具开源自动化工厂