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。金屬十合一課程??分初、中、高三級，36課時貫通機械、電子與代碼編程。0基礎學習開源代碼

開源系列鮮明的特質在于其全棧開放的設計哲學。硬件上，產品采用鋁合金機身，支持快速拆裝，機械結構、電子模塊、軟件接口均遵循模塊化設計原則。這種設計不僅賦予產品工業級的耐用性，更讓學習者能像工程師一樣自由組合傳感器、控制器與執行器，例如通過兼容Arduino擴展板接入溫濕度傳感器或舵機，或將Scratch圖形化程序無縫轉化為Arduino代碼進行底層優化。軟件層面，Gscratch編程平臺在繼承Scratch 2.0易用性的同時，深度整合了硬件交互模塊——學生拖拽“超聲波避障”積木塊時，實際是在操控GC-500控制器驅動真實傳感器，而平臺提供的“代碼可視化”功能可一鍵將圖形程序轉為C語言，實現從可視化編程到工業級開發的平滑過渡。這種“圖形化入門、代碼級深入”的雙軌設計，既降低了學習門檻，又為高階探索保留了空間。了解開源控制器開源系列采用??鋁合金結構件??，工業級0.01mm公差精度，支持反復拆裝不變形。

格物斯坦開源系列的控制器是其教育機器人生態的重要中樞，通過分層級、多模態的設計策略，精細適配3-16歲不同年齡段學習者的認知發展需求，同時以工業級性能與教育普惠性為**優勢，構建了從啟蒙交互到高階開發的完整技術鏈條。GC-500/GC-600高階控制器針對13-16歲青少年，不僅集成藍牙4.0模塊實現手機App遙控（如“你畫我跑”軌跡生成、語音指令交互），更深度兼容ROS（Robot Operating System）開發套件，提供傳感器驅動庫與運動控制API，支持Python/C++編寫自主導航算法，可直接部署至仿生機器人實體驗證。

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?！爸悄軡不ㄏ到y”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。未來屬于開源：透明、協作、持續進化??。

開源課程以C/C++語言為重點，學生從流程圖設計入手，逐步進階至工業級代碼開發。課程通過GLP圖形化軟件實現編程邏輯的可視化過渡——例如拖拽“舵機角度”“環境光強度”等積木塊生成控制指令，并一鍵轉譯為Arduino代碼，降低高階語言的學習門檻。在高級階段，學生需編寫算法控制多自由度系統，如為“螳螂機器人”設計捕食邏輯：通過陀螺儀數據檢測身體傾斜度，結合超聲測距觸發機械臂抓取動作，實現仿生行為的動態響應。課程導向復雜系統的原型開發，如“顏色分類系統”需融合OpenCV視覺識別與機械臂控制，通過YOLO模型區分物體顏色并指揮分揀機構完成毫米級操作；“柔性制造流水線”則需協調傳送帶電機、機械爪與紅外計數模塊，模擬工業自動化流程。這些項目不僅要求學生貫通機械動力學與傳感技術，更需運用工程迭代思維——在“格物”仿真平臺預演抗強風、高負載場景，再通過示波器監測實體硬件運行參數，優化代碼與結構設計，壓縮研發周期。IRM大賽開源林火監測無人機方案，紅外定位誤差<2米。0基礎學習開源代碼

開源課程鼓勵解決真實問題，如山區學生開發土壤濕度觸發的灌溉機器人。0基礎學習開源代碼

格物斯坦開源系列中高齡段（13-16歲） 則進階至 開源金屬十合一課程 與 Arduino金屬開源機器人課程。前者分初、中、高三級（共36課時），聚焦工程系統設計：學生以Arduino開發板為主控，學習C/C++語法與數據結構，通過曲柄連桿機構、蝸桿傳動等機械原理，完成“顏色分類系統”“柔性制造流水線”等工業級原型開發，并掌握萬用表、示波器等工具的使用。后者則深入仿生學與人工智能領域——例如設計“仿生蜘蛛”時需協調12自由度舵機運動，調用陀螺儀數據實現動態平衡；而“人形機器人”項目結合OpenCV視覺庫與YOLO目標檢測算法，實現物體抓取的毫米級精度控制。0基礎學習開源代碼