2025年AR工程技術人員入門筆試題集一、單選題（每題2分，共20題）1.AR（增強現(xiàn)實）技術的基本特征不包括以下哪項？A.實時性B.交互性C.虛擬化D.持久性2.在AR系統(tǒng)中，以下哪種傳感器主要用于捕捉用戶的頭部姿態(tài)？A.攝像頭B.GPSC.IMU（慣性測量單元）D.紅外傳感器3.AR開發(fā)中常用的錨定技術是？A.SLAM（即時定位與地圖構建）B.LIDARC.LiDARD.RTK4.ARKit和ARCore分別屬于哪個公司的技術？A.Google和AppleB.Microsoft和FacebookC.Amazon和GoogleD.Samsung和Sony5.在AR開發(fā)中，以下哪種算法常用于平面檢測？A.K-NearestNeighborB.SupportVectorMachineC.RANSAC（隨機抽樣一致性）D.Dijkstra算法6.AR中的空間錨定與平面錨定的主要區(qū)別是？A.空間錨定需要GPS，平面錨定不需要B.空間錨定精度高，平面錨定精度低C.空間錨定適用于室外，平面錨定適用于室內D.空間錨定無法持久，平面錨定可以持久7.AR開發(fā)中，以下哪種框架主要用于Unity平臺？A.ARFoundationB.ARKitC.ARCoreD.Vuforia8.在AR中，以下哪種技術主要用于物體識別？A.SLAMB.ObjectRecognitionC.DepthSensingD.PointCloud9.AR中的“混合現(xiàn)實”指的是？A.將虛擬物體疊加在現(xiàn)實世界中B.完全虛擬的環(huán)境C.完全現(xiàn)實的環(huán)境D.純粹的數(shù)字體驗10.在AR開發(fā)中，以下哪種工具主要用于3D模型導入？A.BlenderB.UnityC.MayaD.UnrealEngine二、多選題（每題3分，共10題）1.AR系統(tǒng)的基本組成部分包括？A.顯示設備B.傳感器C.定位系統(tǒng)D.計算單元E.用戶界面2.AR開發(fā)中常用的跟蹤技術包括？A.SLAMB.Kalman濾波C.ParticleFilterD.ExtendedKalmanFilterE.GPS3.AR中的平面檢測方法包括？A.RANSACB.ICP（迭代最近點）C.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）D.SIFT（尺度不變特征變換）E.SURF（加速魯棒特征）4.AR開發(fā)中常用的渲染技術包括？A.光照模型B.紋理映射C.蒙皮算法D.實時渲染E.物理引擎5.AR中的空間錨定方法包括？A.平面錨定B.立體錨定C.GPS錨定D.攝像頭錨定E.網格錨定6.AR開發(fā)中常用的傳感器包括？A.攝像頭B.IMUC.紅外傳感器D.激光雷達E.GPS7.AR中的用戶交互方式包括？A.手勢識別B.虛擬按鈕C.腳本控制D.語音識別E.眼動追蹤8.AR開發(fā)中常用的開發(fā)平臺包括？A.UnityB.UnrealEngineC.AndroidStudioD.XcodeE.VisualStudio9.AR中的顯示設備包括？A.AR眼鏡B.手機C.平板電腦D.VR頭顯E.桌面顯示器10.AR開發(fā)中常用的優(yōu)化技術包括？A.LOD（細節(jié)層次）B.OcclusionCulling（遮擋剔除）C.BatchRendering（批處理渲染）D.GPUInstancing（GPU實例化）E.Caching（緩存）三、判斷題（每題1分，共10題）1.AR技術可以完全替代VR（虛擬現(xiàn)實）技術。（×）2.ARKit和ARCore都支持空間錨定功能。（√）3.SLAM技術可以用于室內和室外定位。（√）4.AR開發(fā)中，3D模型導入時不需要考慮模型的優(yōu)化。（×）5.AR中的平面檢測只需要檢測水平面。（×）6.AR開發(fā)中，光照模型主要用于模擬真實世界的光照效果。（√）7.AR中的用戶交互方式只能通過手勢識別。（×）8.AR開發(fā)中，Unity和UnrealEngine都是常用的開發(fā)平臺。（√）9.AR中的顯示設備只能是AR眼鏡。（×）10.AR開發(fā)中，優(yōu)化技術可以提高系統(tǒng)的性能。（√）四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述AR系統(tǒng)的工作原理。2.簡述SLAM技術的原理及其應用。3.簡述AR開發(fā)中常用的傳感器及其作用。4.簡述AR開發(fā)中常用的渲染技術及其作用。5.簡述AR開發(fā)中常用的優(yōu)化技術及其作用。五、編程題（每題10分，共2題）1.編寫一段代碼，實現(xiàn)ARKit中的平面檢測功能。2.編寫一段代碼，實現(xiàn)ARCore中的手勢識別功能。答案單選題答案1.C2.C3.A4.A5.C6.B7.A8.B9.A10.B多選題答案1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C,D,E4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D,E6.A,B,C,D,E7.A,B,C,D,E8.A,B,C,D,E9.A,B,C,D,E10.A,B,C,D,E判斷題答案1.×2.√3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.√簡答題答案1.簡述AR系統(tǒng)的工作原理AR系統(tǒng)的工作原理主要包括以下幾個步驟：-感知：通過傳感器（如攝像頭、IMU等）獲取現(xiàn)實世界的圖像和用戶姿態(tài)信息。-定位：利用SLAM等技術確定用戶在現(xiàn)實世界中的位置和姿態(tài)。-跟蹤：實時跟蹤用戶的位置和姿態(tài)變化。-渲染：將虛擬物體疊加到現(xiàn)實世界的圖像上，并進行實時渲染。-交互：通過手勢識別、語音識別等方式實現(xiàn)用戶與虛擬物體的交互。2.簡述SLAM技術的原理及其應用SLAM（即時定位與地圖構建）技術通過傳感器（如攝像頭、IMU等）實時獲取環(huán)境信息，并構建環(huán)境地圖，同時確定自身在環(huán)境中的位置和姿態(tài)。其原理主要包括以下幾個步驟：-特征提取：從傳感器數(shù)據中提取環(huán)境特征點。-位姿估計：通過特征點匹配估計自身在環(huán)境中的位置和姿態(tài)。-地圖構建：根據位姿估計結果構建環(huán)境地圖。-回環(huán)檢測：檢測自身是否已經訪問過某個位置，以優(yōu)化地圖精度。SLAM技術的應用廣泛，包括AR、機器人導航、自動駕駛等。3.簡述AR開發(fā)中常用的傳感器及其作用AR開發(fā)中常用的傳感器包括：-攝像頭：用于捕捉現(xiàn)實世界的圖像信息。-IMU（慣性測量單元）：用于測量用戶的頭部姿態(tài)和運動。-紅外傳感器：用于檢測用戶的手勢和位置。-激光雷達：用于獲取高精度的環(huán)境點云數(shù)據。-GPS：用于確定用戶在室外環(huán)境中的位置。4.簡述AR開發(fā)中常用的渲染技術及其作用AR開發(fā)中常用的渲染技術包括：-光照模型：模擬真實世界的光照效果，使虛擬物體更逼真。-紋理映射：將圖像紋理映射到3D模型上，增加模型的細節(jié)。-蒙皮算法：將骨骼動畫應用到3D模型上，實現(xiàn)模型的動態(tài)效果。-實時渲染：實時渲染虛擬物體，保證系統(tǒng)的流暢性。-物理引擎：模擬真實世界的物理效果，使虛擬物體的行為更真實。5.簡述AR開發(fā)中常用的優(yōu)化技術及其作用AR開發(fā)中常用的優(yōu)化技術包括：-LOD（細節(jié)層次）：根據物體距離攝像頭的遠近，調整模型的細節(jié)層次，提高渲染效率。-OcclusionCulling（遮擋剔除）：剔除被其他物體遮擋的虛擬物體，減少渲染負擔。-BatchRendering（批處理渲染）：將多個物體合并成一個批次進行渲染，提高渲染效率。-GPUInstancing（GPU實例化）：通過GPU實例化技術，渲染多個相同的物體，提高渲染效率。-Caching（緩存）：緩存渲染結果，減少重復渲染，提高渲染效率。編程題答案1.編寫一段代碼，實現(xiàn)ARKit中的平面檢測功能swiftimportARKitclassViewController:UIViewController,ARSCNViewDelegate{@IBOutletvarsceneView:ARSCNView!overridefuncviewDidLoad(){super.viewDidLoad()sceneView.delegate=selfsceneView.showsStatistics=truesceneView.autoenablesDefaultLighting=true}overridefuncviewWillAppear(_animated:Bool){super.viewWillAppear(animated)letconfiguration=ARWorldTrackingConfiguration()configuration.planeDetection=.horizontalsceneView.session.run(configuration)}overridefuncviewWillDisappear(_animated:Bool){super.viewWillDisappear(animated)sceneView.session.pause()}funcrenderer(_renderer:SCNSceneRenderer,didAddnode:SCNNode,foranchor:ARAnchor){guardletplaneAnchor=anchoras?ARPlaneAnchorelse{return}letplaneNode=createPlaneNode(planeAnchor)node.addChildNode(planeNode)}funccreatePlaneNode(_planeAnchor:ARPlaneAnchor)->SCNNode{letplaneGeometry=SCNPlane(width:CGFloat(planeAnchor.extent.x),height:CGFloat(planeAnchor.extent.z))planeGeometry.firstMaterial?.diffuse.contents=UIColor.red.withAlphaComponent(0.5)letplaneNode=SCNNode(geometry:planeGeometry)planeNode.position=SCNVector3(planeAnchor.center.x,0,planeAnchor.center.z)planeNode.eulerAngles=SCNVector3(-Float.pi/2,0,0)returnplaneNode}}2.編寫一段代碼，實現(xiàn)ARCore中的手勢識別功能javaimportcom.google.ar.core.Arcore;importcom.google.ar.core.Frame;importcom.google.ar.core.Pose;importcom.google.ar.core.TrackingState;importcom.google.ar.core/arcoresession;importcom.google.ar.core.handtracking.HandTrackingResult;importcom.google.ar.core.handtracking.HandTrackingSession;importcom.google.ar.core.handtracking.HandTrackingOptions;publicclassMainActivityextendsAppCompatActivity{privatearcoresessionsession;privateHandTrackingSessionhandTrackingSession;@OverrideprotectedvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_main);session=newarcoresession(this);session.setSessionOrigin(newSessionOrigin(0.0f,0.0f,0.0f,1.0f));HandTrackingOptionsoptions=newHandTrackingOptions.Builder().setTrackingEnabled(true).setDetectionEnabled(true).build();handTrackingSession=sess