具身智能2025年《智能机器人感知》阶段测试

具身智能2025年《智能机器人感知》阶段测试考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在具身智能框架下，机器人感知系统的主要作用是？A.仅收集环境信息B.仅执行预设动作C.理解环境并支持自主决策与交互D.控制机器人内部硬件状态2.下列哪种传感器主要依靠发射激光并接收反射信号来获取环境距离信息？A.CMOS相机B.温度传感器C.激光雷达（LiDAR）D.超声波传感器3.在机器视觉领域，用于检测图像中兴趣点（Keypoints）并描述其特征的算法通常被称为？A.图像分类算法B.目标检测算法C.特征点检测算法D.光流算法4.下列哪种技术是将来自不同传感器（如相机、激光雷达）的信息融合起来，以获得更全面、更鲁棒的环境感知？A.信号处理B.机器学习C.感知信息融合D.数据压缩5.深度相机（如RealSense）相比普通相机的主要优势在于？A.更高的分辨率B.更广的视场角C.能同时获取距离信息D.更低的功耗6.语音识别技术属于机器人感知系统中的哪个模态？A.视觉感知B.听觉感知C.触觉感知D.运动感知7.在机器人导航中，SLAM技术指的是？A.机器人的自主路径规划B.机器人的自我定位与地图构建C.机器人的避障策略D.机器人的运动控制算法8.力/触觉传感器主要用于感知机器人与环境的哪种交互？A.视觉接触B.听觉反馈C.接触力或压力D.温度变化9.造成机器视觉中图像模糊的主要原因不包括？A.镜头失焦B.物体运动C.传感器噪声D.光照不均10.将感知到的环境信息转化为机器人可以理解和利用的形式（如3D点云、语义地图）的过程，通常称为？A.数据采集B.信息融合C.场景理解D.信号处理二、填空题（每题2分，共20分）1.机器人感知系统通常需要处理多种传感器数据，如______、______、______等。2.激光雷达（LiDAR）通过发射和接收______来测量距离，其输出的数据通常表现为______。3.在目标检测任务中，一个典型的流程包括图像预处理、特征提取和______三个主要阶段。4.相比于2D图像，3D点云数据能提供更丰富的______信息，对于机器人理解环境至关重要。5.感知信息融合的目标是克服单一传感器的______，提高感知结果的______和______。6.触觉传感器可以感知接触、______和______等物理量。7.语音识别系统通常需要区分不同的说话人，这涉及到______问题。8.SLAM（即时定位与地图构建）算法需要解决两个核心问题：______和______。9.语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个______标签，从而理解场景的______结构。10.具身智能强调感知、运动与______的紧密耦合与协同。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述机器视觉中边缘检测的基本思想。提及至少两种常见的边缘检测算子名称。2.为什么说多传感器融合对于高性能的机器人感知系统是必要的？3.简述机器人进行语音识别时，需要克服的主要挑战有哪些？4.解释什么是“具身智能”视角下的感知？与传统的感知研究有何不同？四、论述题（每题10分，共20分）1.结合具体例子，论述机器视觉感知技术在机器人导航与避障中的应用。请说明至少两种不同的视觉感知方法及其作用。2.试分析当前机器感知技术（如视觉、听觉、触觉等）在实现真正“具身智能”方面存在的挑战和未来的发展方向。---试卷答案一、选择题1.C2.C3.C4.C5.C6.B7.B8.C9.D10.C二、填空题1.视觉，听觉，触觉2.激光，点云3.目标分类/检测4.几何/空间5.不足，完整性，鲁棒性6.压力，滑移7.说话人识别8.定位，建图9.语义，层次10.决策/行动三、简答题1.边缘检测旨在识别图像中亮度变化剧烈的区域，这些区域通常对应于物体轮廓或边缘。基本思想是通过计算像素邻域内的亮度差分来定位这些变化点。常见的边缘检测算子包括Sobel算子（利用梯度）、Prewitt算子（利用梯度）和Canny算子（利用梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制和双阈值处理）。2.单一传感器有其局限性，如视觉在黑暗中失效、激光雷达易受恶劣天气影响、触觉范围有限等。多传感器融合可以将不同传感器的信息互补，弥补单一传感器的不足，获得更全面、更准确、更鲁棒的环境感知结果。这有助于机器人适应更复杂多变的真实环境，提高其任务执行的成功率和安全性。3.机器人语音识别面临的挑战主要包括：环境噪声干扰导致信号质量下降；远场语音识别中，信号衰减严重且存在多途效应；口音、语速、语调等个体差异带来的识别难度；非特定人语音识别（即在不预先训练说话人模型的情况下识别任意说话人）；以及需要将语音转化为有意义的命令或意图，涉及语义理解。4.具身智能视角下的感知强调感知系统与机器人身体（执行器）、大脑（决策/控制器）以及环境的持续互动和闭环反馈。感知不再仅仅是被动地收集信息，而是作为机器人与环境交互、探索和学习的基础，通过感知-行动-感知的循环来驱动智能行为的涌现。与传统感知研究主要关注信息处理和模式识别不同，具身智能视角更注重感知在物理交互中的作用，以及感知如何支持机器人的自主性、适应性和学习能力的提升。四、论述题1.机器视觉感知技术在机器人导航与避障中扮演着关键角色。例如，机器人可以通过视觉SLAM技术（如vSLAM）实时构建环境地图并确定自身位置，从而实现自主路径规划。在避障方面，机器人可以利用单目或双目视觉系统检测前方的障碍物（如通过颜色分割、边缘检测或深度估计识别出行人、车辆或其他机器人），并计算安全距离。深度相机（如RealSense）可以直接提供环境的3D点云信息，使机器人能精确感知障碍物的形状、距离和位置，从而进行更精确的避障决策和路径调整。此外，视觉里程计（VIO）技术利用连续帧图像之间的视觉特征匹配来估计机器人的运动轨迹，对于在GPS信号不可用的室内外环境导航至关重要。这些视觉感知方法共同支持机器人实现环境理解、定位和安全的自主移动。2.当前机器感知技术在实现真正“具身智能”方面面临诸多挑战。首先，单一模态感知的局限性在复杂动态环境中尤为突出，如何实现跨模态（视觉、听觉、触觉、力觉等）信息的有效融合，生成统一、一致的对环境的认知，仍是难点。其次，感知系统需要具备强大的环境理解能力，不仅能识别物体，更能理解物体的功能、状态以及场景的社交和物理规则。再次，感知应能更好地支持机器人的自主决策和行动，即实现感知-行动的紧密耦合，使机器人能基于实时感知信息主动与环境互动和学习。此外，如何让感知系统具备自