机器人仿真平台可以用来进行机器人智能算法的研究。研究人员可以利用仿真平台模拟各种复杂环境和场景，通过实验和测试不同的机器人智能算法，比如路径规划、目标识别、自主导航等。这样可以在不同的场景下评估不同算法的表现和性能，为进一步优化和改进机器人的智能算法提供有力支持。
机器人仿真平台也可以被用来进行机器人控制系统的研究。研究人员可以在仿真平台上搭建虚拟机器人模型，并设计各种控制算法来实现对机器人的精细控制。他们可以测试不同的控制策略来看其对机器人行为和动作的影响，比如在避障、抓取、移动等方面。这种研究可以帮助改进机器人的运动控制系统，提高机器人的灵活性和精准性。
利用机器人仿真平台，研究人员还可以进行机器人感知与感应系统的研究。他们可以模拟各种不同的传感器和感应器，比如声纳、激光雷达、摄像头等，来围绕机器人构建全面的感知系统。通过在仿真平台上进行实验和测试，可以评估各种感知系统的准确性、稳定性和可靠性，为改进机器人的感知与感应系统提供参考和支持。
此外，机器人仿真平台也可以被用来进行机器人协作与协调的研究。研究人员可以在仿真环境中模拟多个机器人之间的协作与协调，包括任务分配、资源共享、信息传递等。他们可以设计不同的协作算法和策略，以实现多机器人之间的有效协同作战、协同运动等。这种研究有助于提高多机器人系统的整体效率和性能，拓展机器人的应用领域和功能。
最后，机器人仿真平台还可以用来进行机器人应用场景的研究。研究人员可以在仿真环境中模拟各种实际应用场景，比如工业生产线、灾难救援、医疗辅助等，来测试机器人在不同场景下的适应性和性能。他们可以评估机器人在复杂环境中的表现，并提出优化方案和改进建议，为促进机器人在实际应用中的推广和应用提供科学依据。