具身智能2025年《智能機器人感知》模擬卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、填空題（每空2分，共20分）1.能夠檢測圖像中局部顯著點并具有旋轉(zhuǎn)不變性的特征是________。2.基于深度學習的目標檢測算法，如YOLOv5，通常使用________網(wǎng)絡(luò)作為其核心骨干網(wǎng)絡(luò)來提取圖像特征。3.在機器人SLAM中，里程計（Odometry）主要提供________信息，但其易受地面變化和滑動影響。4.利用攝像頭和IMU數(shù)據(jù)進行視覺慣性里程計（VIO）估計時，通常需要解決________問題以融合不同模態(tài)的信息。5.觸覺傳感器按感知方式可分為接觸覺、力覺和________傳感器。6.具身智能強調(diào)機器人通過其________與環(huán)境進行交互，并通過這種交互進行學習和理解。7.將多種傳感器的信息進行有效融合，以獲得更全面、準確的環(huán)境感知結(jié)果的技術(shù)稱為________。8.語音識別系統(tǒng)通常包括聲學模型（AM）、語言模型（LM）和________三個主要部分。9.在機器人感知中，語義分割的目標是將圖像中的每個像素分配到一個預(yù)定義的________類別。10.2025年，人工智能大模型（LLMs）在機器人感知領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用趨勢是進行________的感知和推理。二、判斷題（每題1分，共10分，請在括號內(nèi)打√或×）1.()光流法可以僅利用單目相機就能估計相機的運動或場景的運動。2.()激光雷達（LiDAR）是一種主動式傳感器，通過發(fā)射激光束并測量反射時間來獲取距離信息。3.()觸覺感知對于機器人在微操作、抓取穩(wěn)定性等方面至關(guān)重要，但與視覺感知相比不重要。4.()線性特征（如SIFT）相比非線性特征（如ORB）具有更好的旋轉(zhuǎn)不變性，但計算量更大。5.()多視角幾何主要通過單目或多目視覺信息重建三維場景結(jié)構(gòu)，與SLAM問題緊密相關(guān)。6.()具身智能觀點認為智能主要源于大腦，機器人的身體結(jié)構(gòu)對其智能水平影響不大。7.()傳感器融合可以提高機器人感知的可靠性和魯棒性，但不能解決所有感知誤差問題。8.()語音識別中的語言模型主要處理聲學特征到文字的映射概率。9.()情境感知是指機器人僅僅識別場景中的物體是什么。10.()邊緣計算在機器人感知中允許在機器人本體或靠近本體的地方進行實時數(shù)據(jù)處理，減少延遲。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述目標檢測與語義分割在機器人感知任務(wù)中的主要區(qū)別和聯(lián)系。2.簡述機器人進行環(huán)境交互時，多模態(tài)感知（如視覺、激光雷達、IMU）融合的重要性。3.簡述“具身智能”理念下，感知能力與機器人身體結(jié)構(gòu)之間相互影響的關(guān)系。4.簡述語音識別技術(shù)（ASR）在智能機器人應(yīng)用中的幾個典型場景。四、論述題（每題10分，共20分）1.結(jié)合具身智能的思想，論述機器人的感知系統(tǒng)如何通過與環(huán)境、任務(wù)的交互進行在線學習和適應(yīng)。2.探討當前智能機器人感知技術(shù)（如視覺、觸覺、聽覺等）面臨的挑戰(zhàn)，并展望未來（至2025年）可能的技術(shù)發(fā)展方向。五、計算/分析題（共20分）1.假設(shè)一個機器人使用單目攝像頭在室內(nèi)移動，通過視覺里程計估計，在0.1秒內(nèi)，機器人向正前方移動了0.5米，同時向右轉(zhuǎn)了15度（順時針）。已知初始時相機光心位于坐標系原點，焦距fx=fy=500像素，principalpoint(cx,cy)=(320,240)像素。請簡述如何利用此視覺里程計信息更新機器人的位姿（用x,y,θ表示），并說明其中涉及的關(guān)鍵參數(shù)和計算步驟。（15分）2.解釋傳感器融合中卡爾曼濾波的基本原理。假設(shè)一個機器人同時使用激光雷達和視覺里程計來估計其位置x和速度v。激光雷達提供的位置測量值具有均值為真實位置、方差為σ_l^2的噪聲；視覺里程計提供的位置更新值具有均值為真實位置變化量、方差為σ_v^2的噪聲。請寫出卡爾曼濾波中預(yù)測和更新步驟的方程式，并說明需要定義的幾個關(guān)鍵參數(shù)。（5分）試卷答案一、填空題1.SIFT2.Darknet3.位姿（位置和姿態(tài)）4.慣性約束（或MotionModel）5.接近覺（或滑移覺）6.身體（Embodiment）7.傳感器融合8.語言模型（或LM）9.語義10.可解釋性（或可理解性）二、判斷題1.√2.√3.×4.×(SIFT是線性特征，ORB結(jié)合了Harris角點檢測和二進制描述符，計算量更小且具有旋轉(zhuǎn)不變性)5.√6.×(具身智能認為智能與身體、環(huán)境交互密切相關(guān))7.×(融合不能解決所有誤差，但能提高整體性能和魯棒性)8.×(語言模型處理的是從聲學特征序列到文本序列的概率，理解語義和上下文)9.×(情境感知還包括對物體間關(guān)系、場景功能、任務(wù)目標的理解)10.√三、簡答題1.區(qū)別：目標檢測主要識別圖像中是否存在特定物體，并給出其位置（邊界框），輸出結(jié)果為多個檢測框及其類別；語義分割則將圖像中每個像素分配到某個語義類別（如人、車、地面），輸出結(jié)果為像素級的類別圖。聯(lián)系：兩者都基于圖像理解，常使用相似的基礎(chǔ)特征提取方法，目標檢測的結(jié)果可以為后續(xù)的語義分割提供先驗信息，反之亦然。2.重要性：不同傳感器各有優(yōu)缺點（如視覺好但易受光照影響，激光雷達精確但成本高、視場有限），融合多模態(tài)信息可以優(yōu)勢互補，提高感知結(jié)果的準確性、魯棒性和環(huán)境適應(yīng)性，使機器人對環(huán)境的理解更全面、更可靠，尤其在復(fù)雜或動態(tài)環(huán)境中。3.相互影響：身體結(jié)構(gòu)決定了機器人與環(huán)境接觸的方式和范圍，進而影響其可感知的信息類型和豐富度（如輪式機器人無法像履帶或足式機器人一樣感知松軟地面）；反過來，感知到的環(huán)境信息又指導(dǎo)機器人的運動和形態(tài)調(diào)整（如感知到障礙物調(diào)整路徑或姿態(tài)），感知能力也受限于身體結(jié)構(gòu)和材料特性（如軟體機器人能感知形變）。4.場景：導(dǎo)航與避障（利用視覺或激光雷達識別行人、車輛、障礙物）、人機交互（利用語音指令控制機器人或進行對話）、環(huán)境監(jiān)測（利用多模態(tài)傳感器識別異常聲音、溫度或氣體泄漏）、輔助生活（為視障人士提供語音描述環(huán)境信息）。四、論述題1.在具身智能框架下，機器人的感知不是被動接收信息，而是主動與環(huán)境互動的過程。通過傳感器（身體的一部分）與環(huán)境接觸，機器人獲取原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在交互過程中被不斷刷新和篩選。機器人利用這些感知信息來理解環(huán)境、調(diào)整自身狀態(tài)和運動策略以達成目標。這個交互-感知-行動-再感知的循環(huán)本身就是一個學習過程。例如，機器人通過反復(fù)嘗試抓取不同材質(zhì)的物體，感知觸覺反饋，學習調(diào)整抓取力度和方式；在移動中感知地形變化（通過IMU、輪式編碼器或觸覺傳感器），在線調(diào)整步態(tài)或速度。這種與任務(wù)和環(huán)境緊密耦合的感知-行動閉環(huán)，使得機器人能夠適應(yīng)未知環(huán)境，并在實踐中不斷優(yōu)化其感知和行動能力。2.挑戰(zhàn)：①環(huán)境感知的魯棒性：處理光照劇烈變化、遮擋、透視變形、背景雜亂等復(fù)雜視覺場景；融合不同傳感器數(shù)據(jù)時存在的標定誤差、時間不同步、噪聲干擾等問題。②感知的實時性：高分辨率傳感器（如激光雷達、深度相機）產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，處理計算量大，難以滿足機器人高速運動或?qū)崟r決策的需求。③語義理解的深度和泛化性：機器人需要理解場景的三維結(jié)構(gòu)、物體間關(guān)系、功能布局以及任務(wù)相關(guān)的上下文，這需要超越簡單的物體識別。④感知與認知、情感的結(jié)合：如何讓機器人不僅“看到”世界，還能“理解”和“感受”情境，形成具身認知。未來發(fā)展方向（至2025年）：①更強大的多模態(tài)融合能力：發(fā)展更先進的融合算法，實現(xiàn)視覺、觸覺、聽覺、力覺等多種傳感器信息的深度協(xié)同，形成對環(huán)境的統(tǒng)一、連貫理解。②基于AI大模型的感知增強：利用預(yù)訓(xùn)練的AI大模型（LLMs）進行知識遷移，提升機器人對感知信息的理解能力、推理能力和泛化能力，實現(xiàn)更自然的交互和更復(fù)雜的環(huán)境適應(yīng)。③可解釋與可信感知：發(fā)展可解釋的感知算法，讓機器人不僅能感知，還能解釋其感知判斷的依據(jù)，提高人機交互的可信度。④輕量化和邊緣化感知：研發(fā)更低功耗、更小尺寸的傳感器，并將復(fù)雜的感知處理任務(wù)部署在機器人本體的邊緣計算單元，實現(xiàn)更快的響應(yīng)速度和更可靠的操作。⑤與機器人身體的深度融合：設(shè)計能更好支持感知任務(wù)的機器人身體結(jié)構(gòu)（如集成化傳感器、軟體觸覺界面），研究身體如何影響感知能力，實現(xiàn)感知-行動-身體的閉環(huán)優(yōu)化。五、計算/分析題1.解析思路：視覺里程計直接提供了位置變化量（Δx,Δy）和姿態(tài)變化量（Δθ）。更新位姿的核心是理解這些變化量是如何相對于機器人當前的坐標系進行的。由于題目說明了機器人向正前方移動，同時向右轉(zhuǎn)，可以認為這個運動是相對于機器人當前朝向的局部坐標系進行的。因此，更新后的位姿可以通過在當前位姿基礎(chǔ)上累加這個運動變化量來得到。具體步驟包括：將旋轉(zhuǎn)和平移變化量轉(zhuǎn)換為合適的表示形式（如旋轉(zhuǎn)用角度表示，平移用向量表示），然后應(yīng)用旋轉(zhuǎn)和平移的組合變換更新當前位姿的四元數(shù)或(x,y,θ)表示。*假設(shè)初始位姿為(x?,y?,θ?)。*視覺里程計提供的變化為：平移Δx'=0.5m,Δy'=0(沿當前朝向)；旋轉(zhuǎn)Δθ'=-15°(順時針，假設(shè)為負)。*需要將這個變化轉(zhuǎn)換到全局坐標系下。由于是向前和向右轉(zhuǎn)，可以近似認為這個變化是相對于當前朝向θ?的。更新后的位姿為(x?,y?,θ?)=(x?+Δx'*cos(θ?)-Δy'*sin(θ?),y?+Δx'*sin(θ?)+Δy'*cos(θ?),θ?+Δθ')。*如果簡化處理，忽略初始方向的影響，或者題目允許直接累加（通常題目會說明運動是相對于哪個坐標系），則更新為(x?,y?,θ?)≈(x?+0.5*cos(θ?),y?+0.5*sin(θ?),θ?-15°)。*關(guān)鍵參數(shù)：初始位姿(x?,y?,θ?)，視覺里程計提供的位置變化量(Δx',Δy')，姿態(tài)變化量(Δθ')，旋轉(zhuǎn)方向（順時針/逆時針），坐標系的定義（全局/局部）。*計算步驟：1.確定初始位姿。2.獲取視覺里程計提供的平移和旋轉(zhuǎn)變化量。3.根據(jù)旋轉(zhuǎn)方向確定Δθ的正負。4.將變化量應(yīng)用于當前位姿，更新x,y,θ值。5.注意單位轉(zhuǎn)換（如角度制轉(zhuǎn)弧度制）。2.解析思路：卡爾曼濾波是一種遞歸的估計濾波器，用于在存在噪聲的情況下，通過一系列測量值來估計系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)。在傳感器融合問題中，卡爾曼濾波的目標是估計機器人的真實狀態(tài)（如位置和速度），同時利用兩個不同傳感器的測量值來減少估計誤差。卡爾曼濾波的核心思想是：先根據(jù)系統(tǒng)模型預(yù)測下一時刻的狀態(tài)，然后利用新的測量值來修正這個預(yù)測，得到更精確的狀態(tài)估計。這個過程包含兩個主要步驟：預(yù)測步和更新步。*預(yù)測步（Predict）：基于系統(tǒng)模型預(yù)測下一時刻的狀態(tài)和協(xié)方差。假設(shè)當前時刻k-1的狀態(tài)為x_k^-(包含位置x和速度v)，系統(tǒng)模型為x_k=F*x_k^-+B*u_k(F是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，B是控制輸入矩陣，u_k是控制輸入)。預(yù)測的狀態(tài)估計為x_k^-=F*x_k^-+B*u_k。預(yù)測的協(xié)方差估計為P_k^-=F*P_k^-*F^T+Q(P_k^-是過程噪聲協(xié)方差矩陣，Q是過程噪聲方差)。*更新步（Update）：利用測量值z_k來修正預(yù)測的狀態(tài)估計。假設(shè)測量模型為z_k=H*x_k+v_k(H是觀測矩陣，v_k是測量噪聲)。計算測量殘差（innovation）y_k=z_k-H*x_k^-。計算殘差協(xié)方差S_k=H*P_k^-*H^T+R(R是測量噪聲協(xié)方差矩陣)。計算卡爾曼增益K_k=P_k^-*H^T*S_k^-1(S_k^-是S_k的逆，如果不存在則認為測量不可用)。最終的狀態(tài)估計更新為x_k=x_k^-+K_k*y_k。更新的協(xié)方差估計為P_k=(I-K_k*H)*P_k^-(I是單位矩陣)。*方程式：*預(yù)測：x_k^-=F*x_k^-+B*u_k*預(yù)測協(xié)方差：P_k^-=F*P_k^-