具身智能2025年《智能机器人挑战》模拟测试

具身智能2025年《智能机器人挑战》模拟测试考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.下列哪一项不属于具身智能的核心特征？A.与物理世界的紧密耦合B.依赖大规模标注数据进行学习C.具备内在动机和自主探索能力D.强调感知-行动-学习闭环2.在具身智能的感知系统中，触觉传感器相比于视觉传感器，其主要优势在于？A.提供更高分辨率的图像信息B.能够在完全黑暗的环境中感知物体形状和纹理C.更容易处理复杂的光线变化D.直接提供目标的精确位置坐标3.下列哪种学习方法在具身智能领域特别适用于学习低级技能，如抓取或行走？A.传统监督学习B.无监督学习C.模仿学习(ImitationLearning)D.自监督学习4.机器人通过与环境交互获得经验，并利用这些经验改进其策略，这种现象体现了具身智能的？A.融合性(Embodiment)B.适应性(Adaptivity)C.泛化性(Generalization)D.联想性(Associativity)5.以下哪个概念强调智能体在没有明确外部奖励信号的情况下，也能通过探索环境来学习有用的内在表征？A.逆强化学习(InverseReinforcementLearning)B.奖励模型学习(RewardModeling)C.内在动机(IntrinsicMotivation)D.候选模型算法(CandidateModelAlgorithms)6.将机器人的视觉信息、触觉信息、力觉信息等多种模态的数据进行整合，以获得对环境的更全面理解，这属于具身智能中的？A.单模态感知增强B.多模态信息融合C.运动规划优化D.感知-行动解耦7.机器人需要根据环境变化调整其行为策略，以维持稳定的状态或达成目标，这主要体现了具身智能的？A.自主性(Autonomy)B.反馈调节能力(FeedbackRegulation)C.学习能力(LearningCapability)D.交互能力(InteractionCapability)8.以下哪项技术通常不直接用于提升机器人的物理交互能力？A.力反馈控制B.运动学逆解计算C.精密伺服电机控制D.自然语言处理9.具身智能的研究范式强调“世界为本”(WorldasaSensorimotorSystem)，这意味着？A.机器人的智能主要来源于强大的计算能力B.智能产生于身体与环境的持续交互之中C.机器人的学习过程类似于人类的童年经历D.机器人的感知系统应该完全模拟人类的感官10.模拟测试中，要求学生设计一个能让机器人在简单房间内自主找到并推开挡路的障碍物的策略，这主要考察了学生对具身智能哪方面的理解？A.复杂环境下的长期规划能力B.基于多模态信息的感知融合能力C.简单任务中的感知-行动闭环实现能力D.高级认知功能的推理与决策能力二、填空题1.具身智能认为，智能不仅源于大脑，也源于______与______的相互作用。2.在机器人控制中，PID控制器是一种常用的______控制器，它根据______、______和______三个误差信号来调整控制输出。3.模仿学习允许机器人通过观察______的行为来学习新的技能或策略。4.具身强化学习（EmbodiedRL）强调智能体在______的环境中通过______与______交互来学习最优策略。5.触觉传感器能够提供关于物体接触点的______、______和______等信息。三、简答题1.简述具身智能与传统人工智能在研究重点上的主要区别。2.解释什么是内在动机，并举例说明内在动机在具身智能机器人行为学习中的作用。3.阐述机器人实现与环境安全物理交互需要考虑的关键技术和挑战。四、论述题讨论具身智能对于实现更通用、更鲁棒的机器人系统的意义。请结合感知、运动、学习、交互等方面的特点进行阐述。五、设计题假设你正在设计一个能够在室内外复杂环境中自主导航的具身机器人。请简述该机器人需要具备哪些关键的感知能力（至少列举三种），并针对其中一种感知能力（例如：视觉导航），设计一个基础的感知-决策-行动（PDA）闭环框架。要求说明该框架的主要组成部分及其功能，并简述如何利用该框架实现机器人环境探索的基本功能。试卷答案一、选择题1.B解析：具身智能强调智能与物理世界的耦合以及内在动机，不直接依赖大规模标注数据，而是通过与环境的交互进行学习。2.B解析：触觉传感器直接接触物体，能感知物体的形状、硬度、纹理等物理属性，尤其适用于在黑暗或视觉信息不足时进行交互。3.C解析：模仿学习直接通过观察专家（人或其他机器人）的行为来学习，非常适合快速掌握低级操作技能，如抓取。4.B解析：适应性指机器人能够根据环境变化调整自身行为策略以维持性能或达成目标，这正是在与环境交互中学习改进的过程。5.C解析：内在动机指智能体在没有外部奖励的情况下，出于内在好奇心或探索欲驱动自身探索和学习，有助于在没有明确指导的情况下积累经验。6.B解析：多模态信息融合是指将来自不同传感器（如视觉、触觉）的信息整合，以获得更全面、更鲁棒的环境理解。7.B解析：反馈调节能力是指机器人根据感知到的环境状态或自身状态的变化，动态调整行为以适应变化的能力。8.D解析：自然语言处理属于人工智能的符号处理范畴，与物理交互能力提升关系不大。其他选项都与物理控制或感知直接相关。9.B解析：“世界为本”观点强调智能产生于身体与环境的持续互动过程中，环境是智能体学习和感知的重要来源。10.C解析：设计简单房间导航推障策略，直接考察学生如何应用基础的感知（如检测障碍物）和运动（如规划路径并执行推障动作）来实现特定目标。二、填空题1.身体，环境解析：具身智能的核心思想是智能产生于物理身体与环境之间的互动。2.控制，误差，误差变化率，误差积分解析：PID控制器包含比例(P)、微分(D)、积分(I)三个环节，分别对应误差本身、误差变化趋势和误差累积。3.专家解析：模仿学习的关键在于学习对象（教师或专家）的行为示范。4.开放式，感知，运动解析：具身强化学习通常在难以预知的开放环境中进行，智能体通过感知环境信息，执行动作，并根据结果获得反馈（奖励或惩罚）来学习。5.位置，压力，温度解析：触觉传感器可以测量接触点的位置、施加的压力大小以及接触时的温度等信息。三、简答题1.具身智能更关注智能与物理身体、环境的相互作用，强调通过感知-行动循环在交互中学习和实现智能，研究范式常为“世界为本”；传统人工智能则更侧重于抽象的符号处理、逻辑推理和基于大规模数据的算法学习，研究范式常为“大脑为本”或符号为本。2.内在动机是指智能体在没有外部奖励信号的情况下，自发产生的探索环境、学习新知识或改进自身能力的欲望。在具身智能机器人中，内在动机可以驱动机器人主动探索未知区域、尝试新的交互方式或优化自身行为，从而在没有明确任务目标的情况下也能积累丰富的经验，提升其适应性和泛化能力。例如，机器人可能因为对环境不确定性的厌恶而主动探索，或者因为发现新行为可能带来更好交互效果而进行尝试。3.实现机器人与环境的安全物理交互，需要考虑的关键技术包括：精确的传感器融合技术（整合视觉、力觉、触觉等信息以准确感知接触状态和物体属性）；先进的控制算法（如阻抗控制、力/位置混合控制，能够在接触过程中保持安全距离或精确控制接触力）；可靠的碰撞检测与避免算法（实时判断潜在碰撞风险并规划安全路径）；以及坚固的机械结构和材料（吸收冲击，保护机器人和环境）。主要挑战在于：如何在保证安全的前提下实现足够的交互力和精度；如何处理传感器噪声和不确定性带来的感知误差；如何在动态环境中实时做出安全的决策和反应；以及如何定义和量化“安全”的标准。四、论述题具身智能对于实现更通用、更鲁棒的机器人系统具有重要意义。首先，具身智能强调机器人通过身体与环境的持续交互来感知和学习，这种交互式学习使得机器人能够从少量样本或零样本学习，适应多样化的任务和环境，提高了其泛化能力。其次，丰富的感知输入（多模态信息融合）为机器人提供了更全面的环境理解，使其能够做出更准确、更灵活的决策。再次，与环境的物理交互能力使机器人能够执行复杂的操作任务，并直接感知执行效果，形成有效的闭环控制，增强了任务执行的鲁棒性。最后，“世界为本”的范式鼓励机器人发展自主性和适应性，使其能够在未知和动态的环境中生存和执行任务，克服了传统人工智能依赖精确模型和环境的局限性。因此，具身智能为构建能够真正在现实世界中有效运作的通用机器人系统提供了关键的理论基础和技术途径。五、设计题关键感知能力：1.视觉导航能力（利用摄像头等视觉传感器感知环境）2.力觉感知能力（利用力传感器感知与物体的接触和交互）3.惯性测量单元（IMU）姿态感知能力（感知机器人的自身姿态和运动状态）设计基础PDA闭环框架（以视觉导航为例）：主要组成部分及其功能：1.感知模块(Perception):负责处理来自视觉传感器（如摄像头）的数据，提取环境信息。功能包括图像采集、图像预处理（去噪、增强）、特征提取（如边缘、角点、路标识别）、目标检测与跟踪（识别障碍物、路径点）、环境地图构建（SLAM或动态地图更新）。输出为机器人周围环境的几何信息、可通行路径、障碍物位置等。2.决策模块(DecisionMaking):基于感知模块输出的环境信息和当前任务目标（如导航到目标点），结合机器人自身状态（位置、姿态），规划路径并决定下一步行动。功能包括路径规划（如A*、D*Lite规划可通行路径）、行为选择（如直行、转向、避障、跟随）。输出为具体的运动指令（如转向角度、速度）。3.行动模块(Action):接收决策模块的指令，驱动机器人的运动系统（如轮子电机、舵机）执行相应的动作。功能包括运动指令解码、电机/舵