1. 双足动态行走与平衡控制

搭载 16 自由度舵机系统（14 个 ST3215 主舵机+2 个 SG90 辅助舵机）与 BNO055 六轴陀螺仪，实现 类人步态运动（前进/后退/转向）与实时平衡调节。硬件层面采用防抖动算法，行走稳定性误差≤±2°，适合低龄学生进行机械运动控制实验。

2. 强化学习全流程闭环

支持在 NVIDIA Isaac Sim/MuJoCo/PyBullet 仿真平台 训练 PPO（近端策略优化）、SAC（软 Actor-Critic）等强化学习算法，训练完成后可一键部署至实体机器人，形成“仿真环境调试→算法参数优化→实体机器人执行”的完整教学闭环，帮助学生直观理解 AI 算法从虚拟到物理世界的迁移过程。

3. ROS 2 开发生态兼容

深度适配 ROS 2（Robot Operating System 2） 开发框架，支持图形化编程（如 Blockly）与代码编程（Python/C++）双模式。学生可通过 ROS 2 节点实现传感器数据订阅、运动控制指令发布、多机器人协同等进阶功能，为未来机器人领域学习奠定技术基础。

4. 具身智能与算法对比教学

平台支持 大模型与物理世界协同决策 实验，学生可测试不同强化学习算法在同一任务（如障碍物避障、路径规划）中的性能差异，量化分析算法效率（如步数、能耗、稳定性），培养数据对比与逻辑推理能力。