2025年人工智能工程師人工智能與機(jī)器人技術(shù)考核試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題干后的括號(hào)內(nèi)）1.下列哪一項(xiàng)不屬于人工智能領(lǐng)域常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)范式？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.信號(hào)處理2.在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)中，描述機(jī)器人的末端執(zhí)行器位姿相對(duì)于基坐標(biāo)系的變化關(guān)系的是：A.機(jī)器人動(dòng)力學(xué)方程B.機(jī)器人正運(yùn)動(dòng)學(xué)問(wèn)題C.機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)問(wèn)題D.機(jī)器人力學(xué)模型3.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特別適合處理具有序列依賴性的數(shù)據(jù)，例如時(shí)間序列預(yù)測(cè)或自然語(yǔ)言處理？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.樸素貝葉斯分類(lèi)器4.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，用于檢測(cè)和定位圖像中特定對(duì)象（如行人、車(chē)輛）的關(guān)鍵技術(shù)是：A.光線追蹤B.語(yǔ)義分割C.目標(biāo)檢測(cè)D.視頻編解碼5.機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航時(shí)，利用激光雷達(dá)掃描環(huán)境并構(gòu)建環(huán)境地圖的核心算法通常稱為：A.K-近鄰算法（KNN）B.支持向量機(jī)（SVM）C.快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)（RRT）算法D.粒子濾波算法6.下列哪種傳感器通常用于測(cè)量機(jī)器人的角速度或線性加速度？A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.慣性測(cè)量單元（IMU）C.超聲波傳感器D.經(jīng)緯儀7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的核心思想是通過(guò)與環(huán)境交互，學(xué)習(xí)一個(gè)策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。其中，智能體（Agent）從環(huán)境中獲得的信息通常包括：A.環(huán)境的圖像數(shù)據(jù)B.當(dāng)前狀態(tài)、采取的動(dòng)作以及獲得的獎(jiǎng)勵(lì)C.目標(biāo)函數(shù)的具體形式D.其他智能體的策略8.在人機(jī)協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)中，為了確保安全，常采用的特殊設(shè)計(jì)或技術(shù)包括：A.高精度編碼器B.力/力矩傳感器C.高速處理器D.大扭矩電機(jī)9.以下哪項(xiàng)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境的關(guān)鍵？A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.模仿學(xué)習(xí)（ImitationLearning）C.傳統(tǒng)手工特征設(shè)計(jì)D.固定參數(shù)的PID控制器10.人工智能在醫(yī)療機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用不包括：A.基于視覺(jué)的手術(shù)導(dǎo)航B.無(wú)人駕駛的醫(yī)院物流車(chē)C.機(jī)器人輔助康復(fù)訓(xùn)練D.醫(yī)學(xué)影像的智能診斷分析二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在橫線上）1.人工智能中的“深度學(xué)習(xí)”主要利用具有多個(gè)______的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的層次化特征表示。2.機(jī)器人控制系統(tǒng)中的“前饋控制”主要用于補(bǔ)償機(jī)器人系統(tǒng)的______。3.自然語(yǔ)言處理（NLP）中的詞嵌入（WordEmbedding）技術(shù)旨在將詞語(yǔ)映射到低維的______空間中。4.在機(jī)器人學(xué)中，描述機(jī)器人力學(xué)特性的方程通常稱為_(kāi)_____。5.為了使機(jī)器人能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境中穩(wěn)定導(dǎo)航，常需要采用______等實(shí)時(shí)SLAM算法。6.人工智能倫理中的“可解釋性AI”（ExplainableAI,XAI）旨在提高AI模型決策過(guò)程的______。7.機(jī)器人“遙操作”系統(tǒng)通常包含______（Master）端和______（Slave）端。8.基于AI的機(jī)器人“技能學(xué)習(xí)”可以通過(guò)讓機(jī)器人觀察人類(lèi)專(zhuān)家的演示（即______）來(lái)實(shí)現(xiàn)。9.生成式預(yù)訓(xùn)練模型（GenerativePre-trainedModels,GPT）在機(jī)器人應(yīng)用中可用于______生成或?qū)υ捠浇换ァ?0.無(wú)人駕駛汽車(chē)感知系統(tǒng)中，攝像頭和激光雷達(dá)（LiDAR）數(shù)據(jù)融合可以提高_(dá)_____和______。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在目標(biāo)上的主要區(qū)別。2.簡(jiǎn)要說(shuō)明什么是機(jī)器人正運(yùn)動(dòng)學(xué)，并舉例說(shuō)明其在機(jī)器人控制中的作用。3.解釋什么是SLAM，并說(shuō)明其在自主移動(dòng)機(jī)器人中的重要性。4.列舉至少三種人工智能技術(shù)在提升人機(jī)協(xié)作機(jī)器人安全性方面的應(yīng)用。四、計(jì)算題（共15分）假設(shè)一個(gè)具有兩個(gè)旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)（J1,J2）的平面二自由度機(jī)械臂，其DH參數(shù)如下：d1=0,a1=1,α1=90°,θ1為關(guān)節(jié)1角位移；d2=0,a2=1,α2=-90°,θ2為關(guān)節(jié)2角位移。請(qǐng)推導(dǎo)該機(jī)械臂的末端執(zhí)行器位姿（x,y,θ）與關(guān)節(jié)變量（θ1,θ2）的關(guān)系式（正運(yùn)動(dòng)學(xué)方程）。要求將推導(dǎo)過(guò)程和最終結(jié)果清晰地展示出來(lái)。五、論述題（共25分）當(dāng)前，人工智能技術(shù)正在深刻改變機(jī)器人領(lǐng)域。請(qǐng)結(jié)合具體應(yīng)用實(shí)例，論述人工智能如何賦能機(jī)器人系統(tǒng)，使其變得更加智能、靈活和自主。在論述中，至少提及以下三個(gè)方面：感知與理解、決策與規(guī)劃、學(xué)習(xí)與適應(yīng)。并簡(jiǎn)要討論在推動(dòng)AI與機(jī)器人融合過(guò)程中可能面臨的挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.C5.C6.B7.B8.B9.B10.B解析：1.機(jī)器學(xué)習(xí)范式主要包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等。信號(hào)處理是信息處理領(lǐng)域的一部分，與機(jī)器學(xué)習(xí)范式不同。2.機(jī)器人正運(yùn)動(dòng)學(xué)是研究當(dāng)機(jī)器人的關(guān)節(jié)角度已知時(shí)，如何計(jì)算末端執(zhí)行器的位姿（位置和方向）的問(wèn)題。它描述了位姿與關(guān)節(jié)變量的映射關(guān)系。3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）具有記憶單元，能夠處理和記憶輸入序列中的順序信息，適合處理序列數(shù)據(jù)。4.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)旨在在一幅圖像中找到多個(gè)特定類(lèi)別的目標(biāo)，并確定它們的位置（通常用邊界框表示）。語(yǔ)義分割則是對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行分類(lèi)。光線追蹤是渲染技術(shù)，視頻編解碼是壓縮技術(shù)。5.快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)（RRT）是一種常用的采樣基于的規(guī)劃算法，特別適用于高維空間和復(fù)雜環(huán)境中的路徑規(guī)劃，常與SLAM技術(shù)結(jié)合用于移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航。6.慣性測(cè)量單元（IMU）通常包含加速度計(jì)和陀螺儀，用于測(cè)量物體的線性加速度和角速度，是機(jī)器人姿態(tài)估計(jì)和導(dǎo)航中重要的傳感器。7.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)觀察當(dāng)前所處的狀態(tài)（State）、執(zhí)行某個(gè)動(dòng)作（Action），并從環(huán)境中獲得獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。8.力/力矩傳感器是用于檢測(cè)機(jī)器人與外部環(huán)境交互時(shí)施加的力或力矩的傳感器，是人機(jī)協(xié)作機(jī)器人實(shí)現(xiàn)安全交互的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于實(shí)現(xiàn)軟碰撞檢測(cè)或力控操作。9.模仿學(xué)習(xí)是一種讓機(jī)器人通過(guò)觀察人類(lèi)專(zhuān)家的操作示范來(lái)學(xué)習(xí)新技能的方法，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境的重要途徑之一。10.無(wú)人駕駛的醫(yī)院物流車(chē)屬于物流機(jī)器人或自動(dòng)駕駛車(chē)輛范疇，雖然也應(yīng)用AI技術(shù)，但不直接屬于醫(yī)療機(jī)器人領(lǐng)域（醫(yī)療機(jī)器人通常指用于醫(yī)療診斷、治療、康復(fù)等的機(jī)器人）。其他選項(xiàng)均屬于醫(yī)療機(jī)器人應(yīng)用。二、填空題1.層2.慣性3.向量4.機(jī)器人動(dòng)力學(xué)方程5.卡爾曼濾波（如EKF,UKF）或粒子濾波6.可理解性/透明度7.操作員/控制者，從屬/執(zhí)行器8.模仿學(xué)習(xí)/示教學(xué)習(xí)9.自然語(yǔ)言生成（NLG）10.物體檢測(cè)，環(huán)境感知三、簡(jiǎn)答題1.解析：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入到輸出的映射函數(shù)，通過(guò)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)（輸入-輸出對(duì)）訓(xùn)練模型，使其能夠?qū)π碌摹⑽匆?jiàn)過(guò)的輸入做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。例如，根據(jù)輸入的圖片（輸入）預(yù)測(cè)它是否包含貓（輸出）。*無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：目標(biāo)是探索數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)和模式，通過(guò)未標(biāo)注的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律或進(jìn)行數(shù)據(jù)降維。例如，根據(jù)用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史（無(wú)標(biāo)簽）將用戶進(jìn)行分組（發(fā)現(xiàn)不同群體）。*強(qiáng)化學(xué)習(xí)：目標(biāo)是訓(xùn)練一個(gè)策略（決策函數(shù)），使智能體在與環(huán)境交互的過(guò)程中通過(guò)選擇行動(dòng)來(lái)最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。智能體通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)，根據(jù)環(huán)境反饋（狀態(tài)、獎(jiǎng)勵(lì)）調(diào)整其行為。例如，訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器人學(xué)習(xí)如何走迷宮，通過(guò)接收到達(dá)終點(diǎn)或撞墻的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)路徑。2.解析：*機(jī)器人正運(yùn)動(dòng)學(xué)：是指已知機(jī)器人的各關(guān)節(jié)變量（關(guān)節(jié)角度、位移等）時(shí)，計(jì)算其末端執(zhí)行器（手爪、工具等）在笛卡爾坐標(biāo)系中的位姿（位置x,y,z和方向rx,ry,rz，或用歐拉角/四元數(shù)表示）的數(shù)學(xué)映射。*作用：在機(jī)器人控制中，正運(yùn)動(dòng)學(xué)是實(shí)現(xiàn)精確控制的基礎(chǔ)。例如，在需要將末端執(zhí)行器移動(dòng)到某個(gè)特定位置和姿態(tài)時(shí)，控制系統(tǒng)需要根據(jù)任務(wù)需求計(jì)算出需要驅(qū)動(dòng)哪些關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)到什么角度（即解逆運(yùn)動(dòng)學(xué)），而正運(yùn)動(dòng)學(xué)則是逆運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)，用于驗(yàn)證計(jì)算出的關(guān)節(jié)角度是否能達(dá)到預(yù)期的末端位姿，或者分析不同關(guān)節(jié)配置下末端執(zhí)行器的可達(dá)空間。3.解析：*SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）：是一個(gè)機(jī)器人核心能力，指機(jī)器人在未知環(huán)境中，同時(shí)進(jìn)行自身定位（確定自身在環(huán)境中的位置）和環(huán)境地圖構(gòu)建（繪制環(huán)境地圖）的任務(wù)。*重要性：對(duì)于自主移動(dòng)機(jī)器人（如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、無(wú)人清掃機(jī)器人）至關(guān)重要。只有通過(guò)SLAM，機(jī)器人才能了解自己所處的環(huán)境，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行導(dǎo)航（規(guī)劃路徑）、避障、任務(wù)執(zhí)行等高級(jí)智能行為。沒(méi)有SLAM能力，機(jī)器人就如同“盲人”一樣無(wú)法在復(fù)雜未知環(huán)境中有效行動(dòng)。4.解析：*傳感器融合與感知增強(qiáng)：利用多種傳感器（如視覺(jué)、激光雷達(dá)、IMU、力傳感器）獲取更全面、更可靠的環(huán)境信息，提高環(huán)境感知的精度和魯棒性，從而判斷潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)。*安全交互策略與控制：基于感知到的環(huán)境信息和人的意圖，機(jī)器人可以調(diào)整其運(yùn)動(dòng)速度、軌跡或力輸出，實(shí)現(xiàn)柔順交互，避免傷害。例如，力控抓取，根據(jù)接觸力實(shí)時(shí)調(diào)整抓取力大小。*人機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警：通過(guò)視覺(jué)或傳感器監(jiān)測(cè)人的行為和狀態(tài)（如靠近、手勢(shì)），或監(jiān)測(cè)機(jī)器人自身的狀態(tài)（如關(guān)節(jié)溫度、振動(dòng)），進(jìn)行異常檢測(cè)和安全預(yù)警。四、計(jì)算題解析：根據(jù)DH參數(shù)法建立坐標(biāo)系，計(jì)算從基坐標(biāo)系到各關(guān)節(jié)坐標(biāo)系，再到末端執(zhí)行器坐標(biāo)系的變換矩陣，并將所有變換矩陣相乘，得到末端執(zhí)行器坐標(biāo)系相對(duì)于基坐標(biāo)系的齊次變換矩陣（T_0E）。該矩陣的平移部分（tx,ty）即為末端執(zhí)行器的位置(x,y)，旋轉(zhuǎn)部分（rz）即為末端執(zhí)行器的姿態(tài)角θ。關(guān)節(jié)1坐標(biāo)系(x1,y1,z1)原點(diǎn)在a1上，x1沿a1方向，z1沿α1方向。關(guān)節(jié)2坐標(biāo)系(x2,y2,z2)原點(diǎn)在d2上，x2沿x1方向，z2沿z1xz1'（繞x1旋轉(zhuǎn)-α1）的方向。T01=[100a1;0cos(θ1)-sin(θ1)0;0sin(θ1)cos(θ1)0;0001]T12=[cos(θ2)0sin(θ2)0;0100;-sin(θ2)0cos(θ2)0;0001]T23=[1001;0cos(α2)-sin(α2)0;0sin(α2)cos(α2)0;0001]T3E=[1000;0100;0010;0001](假設(shè)末端在關(guān)節(jié)3坐標(biāo)系原點(diǎn))T_0E=T01*T12*T23*T3E=[100a1;0cos(θ1)-sin(θ1)a1*sin(θ1);0sin(θ1)cos(θ1)a1*cos(θ1);0001]*[cos(θ2)0sin(θ2)0;0100;-sin(θ2)0cos(θ2)0;0001]*[1001;0cos(-90°)-sin(-90°)0;0sin(-90°)cos(-90°)0;0001]*[1000;0100;0010;0001]=[100a1;0cos(θ1)-sin(θ1)a1*sin(θ1);0sin(θ1)cos(θ1)a1*cos(θ1);0001]*[cos(θ2)0-sin(θ2)0;0100;sin(θ2)0cos(θ2)0;0001]*[1001;0-100;0-sin(90°)cos(90°)0;0001]*[1000;0100;0010;0001]=[100a1;0cos(θ1)-sin(θ1)a1*sin(θ1);0sin(θ1)cos(θ1)a1*cos(θ1);0001]*[cos(θ2)0-sin(θ2)0;0-100;sin(θ2)0cos(θ2)0;0001]*[1001;0-100;0010;0001]=[cos(θ2)0-sin(θ2)0;-cos(θ1)*sin(θ2)cos(θ1)*cos(θ2)sin(θ1)*sin(θ2)a1*cos(θ1)*cos(θ2);sin(θ1)*sin(θ2)-sin(θ1)*cos(θ2)cos(θ1)*cos(θ2)a1*sin(θ1)*cos(θ2);0001]*[1001;0-100;0010;0001]=[cos(θ2)0-sin(θ2)cos(θ2);-cos(θ1)*sin(θ2)cos(θ1)*cos(θ2)sin(θ1)*sin(θ2)a1*cos(θ1)*cos(θ2);sin(θ1)*sin(θ2)-sin(θ1)*cos(θ2)cos(θ1)*cos(θ2)a1*sin(θ1)*cos(θ2);0001]末端執(zhí)行器位姿(x,y,θ)=(cos(θ2),a1*cos(θ1)*cos(θ2),atan2(sin(θ1)*sin(θ2),cos(θ1)*cos(θ2)))五、論述題解析：1.感知與理解：AI極大地增強(qiáng)了機(jī)器人的環(huán)境感知和理解能力。傳統(tǒng)的機(jī)器人依賴簡(jiǎn)單的傳感器（如限位開(kāi)關(guān)、接近開(kāi)關(guān)）或預(yù)定義的規(guī)則。而現(xiàn)代AI技術(shù)，特別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理，使機(jī)器人能夠“看懂”和“聽(tīng)懂”世界。*視覺(jué)感知：基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法讓機(jī)器人能識(shí)別場(chǎng)景中的物體、行人、交通信號(hào)等；語(yǔ)義分割技術(shù)能區(qū)分背景和前景，理解場(chǎng)景布局；實(shí)例分割能精確圈出單個(gè)物體。這使得機(jī)器人能在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航、避障、抓取特定物品、人臉識(shí)別等。*語(yǔ)言理解：NLP技術(shù)使機(jī)器人能夠理解人類(lèi)的自然語(yǔ)言指令（如“把那個(gè)紅色的盒子放到藍(lán)色的桌子上”），進(jìn)行多輪對(duì)話交互，甚至理解對(duì)話的上下文和隱含意圖。這極大地改善了人機(jī)交互體驗(yàn)，使機(jī)器人更易于使用。*多模態(tài)融合：AI還能融合來(lái)自視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等多種傳感器的信息，提供更全面、更魯棒的環(huán)境感知能力。例如，結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM），或在抓取時(shí)使用視覺(jué)確認(rèn)和力覺(jué)傳感結(jié)合，提高操作精度和安全性。2.決策與規(guī)劃：AI使機(jī)器人能夠基于感知到的信息和目標(biāo)，進(jìn)行復(fù)雜的決策和規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)自主行動(dòng)。*路徑規(guī)劃：機(jī)器人在感知到動(dòng)態(tài)環(huán)境（如移動(dòng)的人或物體）后，可以利用AI算法（如基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃或軌跡優(yōu)化）實(shí)時(shí)調(diào)整導(dǎo)航路徑，避開(kāi)障礙物，選擇最優(yōu)路徑到達(dá)目的地。*任務(wù)規(guī)劃：AI可以幫助機(jī)器人理解復(fù)雜的任務(wù)描述，并將其分解為一系列具體的子任務(wù)，并自主規(guī)劃執(zhí)行順序和方式。例如，在家庭服務(wù)機(jī)器人中，AI可以根據(jù)用戶的語(yǔ)音指令規(guī)劃清潔任務(wù)，判斷先清潔哪個(gè)區(qū)域，如何規(guī)劃清掃路線。*行為決策：機(jī)器人在與人交互或執(zhí)行任務(wù)時(shí)，需要根據(jù)情境做出恰當(dāng)?shù)男袨闆Q策。AI（特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)）可以訓(xùn)練機(jī)器人學(xué)習(xí)在不同狀態(tài)下采取什么行動(dòng)能最大化長(zhǎng)期目標(biāo)（如用戶滿意度、任務(wù)完成效率）。例如，訓(xùn)練機(jī)器人學(xué)習(xí)如何在不同類(lèi)型的用戶面前調(diào)整其交流方式。3.學(xué)習(xí)與適應(yīng)：AI使機(jī)器人具備學(xué)習(xí)能力，能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)、