机器人编程出题可以从以下几个方面入手：
确定出题范围
可以选择特定的编程概念、算法、数据结构或机器人控制任务作为出题范围。例如，可以针对20以内加法、字符串操作、基本的机器人导航等。
设计题目
编程基础：可以设计一些关于数据类型、变量、运算符、条件语句、循环语句和函数等基础知识的题目。
算法和数据结构：可以设计一些关于数组、链表、栈、队列、树等数据结构的实现与应用，以及排序算法、查找算法等题目。
机器人控制：可以设计一些关于机器人移动、转向、感知和执行任务的题目。
传感器和执行器应用：可以设计一些关于传感器数据获取与处理、执行器控制等题目。
程序设计与优化：可以设计一些关于模块化编程、代码优化等题目。
关键技术实现
随机生成：利用内置运算模块下的“在（）和（）之间随机取数”功能来随机生成题目中的数据，如加数、路径等。
符号生成：内建一个列表变量，第一项值为“+”，然后利用取“列表的第1项”功能读取“+”。
输入输出：利用“文字朗读”模块读出数字和符号，利用选择模块判断输入答案的对错。
循环出题：给前面所有的语句加上大循环，确保题目可以连续出多道题。
模拟实际场景
设计一些实际应用场景的题目，如迷宫寻宝、线追踪比赛、智能足球比赛、抓取挑战、自主导航等，这些题目可以考察参赛者的机器人编程能力、创新思维和解决问题的能力。
使用工具
可以使用MATLAB Robotics System Toolbox、Blockly等工具来辅助出题和解答题目，提供可视化的编程界面和代码块连接功能。
评估标准
明确题目的评估标准，如代码的正确性、程序的效率、创新性等，确保评分公正、客观。
通过以上步骤，可以设计出一系列具有挑战性和趣味性的机器人编程题目，有效考察参赛者的编程能力和机器人应用水平。