内容简介：针对轮足四足机器人在高动态、非结构化场景下面临的环境适应性差、多模块协同效率低及动态负载引发运动失稳等挑战，对一种全链路的集成测试与验证体系进行了研究。该体系通过构建多引擎协同的物理-虚拟双向驱动数字孪生平台，为算法训练与验证提供了高保真仿真环境；引入时间敏感网络（TSN）协议，实现了多源异构数据流的亚毫秒级高精度同步；并提出一种基于深度强化学习（DRL）的动态负载补偿策略，以自适应调整机器人在负载变化时的运动控制。仿真实验结果表明，所提方法有效提升了机器人在极端工况下的任务执行效率与可靠性，为公共安全领域的应用提供了核心技术支撑。