具身智能小型机器人开发套件采用新一代拟人运动的人形机器人形态，主动关节数量为21 DOF，机身身高110cm、重量约25kg，定位为高自由度、轻量化、多场景适用的智能交互平台。硬件采用模块化结构设计，支持骨架与外壳快速拆装，便于维护与功能扩展。关节驱动系统搭载自研关节电机，支持中空走线、绝对值编码及PF-Link智能接口，膝关节峰值扭矩140N·m，可提升运动灵活性与控制精度。机器人末端预留接口，可适配多种夹爪和灵巧手，便于开展末端执行器拓展、抓取等具身智能操作类项目。

软件平台覆盖Python与图形化（Scratch）双路径开发模式，配套提供仿真代码、强化学习训练代码、运控推理代码和调试工具。课程资源包含Python编程、PyTorch机器学习/深度学习、图像处理与计算机视觉、自然语言处理、机器人Low-level Control（关节电机Kp/Kd调参、位置控制）、High-level Control（ROS2 Topic通信、强化学习行走）及图形化编程控制等内容。学生可通过图形化方式低门槛体验机器人动作，也可通过Python开展二次开发和综合项目实践。

课程体系包含人工智能基础课程、机器人专项课程及综合项目案例三大模块，支撑从基础编程到具身智能算法开发的完整教学链路，兼具教学演示与科研扩展双重功能。

1. 全栈式人形机器人教学平台

融合AI算法开发、关节电机控制、具身智能决策、强化学习控制四大技术模块，覆盖从Python/PyTorch基础编程到机器人动作编排、强化学习行走、图像处理与自然语言处理等完整教学链路，支撑人工智能、机器人工程、自动化、智能制造等多个专业方向的课程建设与科研训练。

2. 虚实一体协同开发

配套虚拟仿真环境与强化学习训练代码，支持真机控制、纯仿真训练、仿真到现实迁移（Sim2Real）三种实验模式。提供人形机器人模型导入、基于PPO的行走强化学习、AMP自然步态训练、训练效果评估及迁移分析等功能，可用于数字孪生调试、策略预演和高阶具身智能实验验证，显著降低硬件试错成本。

3. AI全栈技术贯通

基础课程覆盖Python、PyTorch、机器学习（KNN/贝叶斯/逻辑回归）、深度学习（DNN/CNN/ResNet等）、计算机视觉（边缘检测/轮廓/直方图等）、自然语言处理（RNN/LSTM/Transformer/注意力机制）等AI核心方向，延伸至机器人Low-level Control（关节电机Kp/Kd调参、关节位置读取与控制）、High-level Control（ROS2 Topic通信、DDS指令链路、控制模式状态机、强化学习行走部署）等技术领域，形成从模型训练到机器人决策执行的全链路能力培养。

4. 图形化与代码双路径开发

同时支持Scratch图形化编程和Python二次开发。低门槛路径（积木版）适合快速入门，实现自我介绍、MQTT通信、基础控制、Sport模式行走、Pose模式姿态控制、Motion预设动作调用等。进阶路径（Python版）提供完整SDK与通信协议，可开展关节电机底层控制、动作编排、状态反馈等深度开发项目，满足不同学习阶段和科研需求的灵活切换。

5. 模块化硬件与科研可扩展

机器人采用便于维护和拓展的模块化结构设计，末端预留标准接口，可适配多种夹爪和灵巧手，便于开展末端执行器拓展、抓取实验和具身智能操作类项目。配套提供仿真代码、强化学习训练代码、运控推理代码和调试工具，以及完整的硬件接口文档与通信协议，满足二次开发与创新科研项目的定制化需求。

6. 紧凑轻量化设计适配多工位教学

机器人身高110cm、总重量约25kg，体积紧凑、形态轻量化，支持轻松移动与收纳，适合高校实验室大规模多工位布局，便于教师课堂集中演示、学生分组轮转实验以及课后设备管理，有效提升实验室空间利用率和教学组织效率。

机器人动作编排

完成自我介绍、挥手、握手、讲解、思考等动作编排与展示。

强化学习控制

完成仿真环境搭建、策略训练、效果评估和迁移分析。