机器人仿真系统需要具备的基本功能之一是运动控制。这意味着系统能够控制机器人在模拟环境中进行运动，包括移动、转向、转动等动作。运动控制通常涉及到对机器人关节的运动学和动力学建模，以确保机器人在仿真环境中的运动是准确、稳定且流畅的。此外，运动控制还需要考虑到机器人与环境的交互，包括避障、碰撞检测等功能。

另一个基本功能是传感器模拟。机器人仿真系统需要模拟各种传感器的功能，如视觉传感器、激光雷达、惯性测量单元等，这些传感器可以帮助机器人感知周围环境、定位自身位置、识别目标物体等。通过传感器模拟，机器人可以在仿真环境中获取信息并做出相应的决策和控制，实现更为智能和自主的行为。

此外，机器人仿真系统还需要具备环境建模和场景仿真的功能。这意味着系统可以构建虚拟环境，包括地图、障碍物、目标物体等，并对这些环境进行仿真。环境建模可以帮助机器人规划路径、进行导航、执行任务等，同时场景仿真有助于评估机器人在不同情况下的表现，提前发现问题并改进算法。

另外，机器人仿真系统还需要支持机器人控制算法的开发和调试。通过提供可编程接口和仿真环境，开发者可以编写、调试和优化机器人控制算法，包括运动规划、路径规划、避障算法等。这为研究人员和工程师提供了一个实验室，可以快速迭代设计和验证新的控制方法，提高机器人的性能和效率。

最后，机器人仿真系统还应该具备数据记录和分析的功能。系统可以记录仿真过程中的各种数据，如机器人运动轨迹、传感器反馈、任务完成情况等，然后对这些数据进行分析和可视化。通过数据记录和分析，用户可以了解机器人的行为模式，评估算法性能，发现潜在问题，并提出改进建议，从而不断改进机器人系统的设计和性能。