2025年人工智能工程師專業(yè)知識(shí)考核試卷：人工智能在智能機(jī)器人導(dǎo)航中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、是非題（請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的正誤，正確的劃“√”，錯(cuò)誤的劃“×”）1.在機(jī)器人導(dǎo)航中，全局路徑規(guī)劃通常只需要考慮起點(diǎn)和終點(diǎn)的位置，而無(wú)需關(guān)注路徑上遇到的具體障礙物。2.激光雷達(dá)SLAM系統(tǒng)相比視覺SLAM系統(tǒng)，在光照條件變化時(shí)具有更好的魯棒性。3.A*算法是一種啟發(fā)式搜索算法，其性能好壞很大程度上取決于啟發(fā)式函數(shù)的選擇。4.柵格地圖是表示環(huán)境的一種離散方法，其中每個(gè)柵格單元代表一個(gè)固定大小的區(qū)域，可以是占用、空閑或未知狀態(tài)。5.機(jī)器人使用IMU（慣性測(cè)量單元）進(jìn)行定位時(shí)，主要依靠其測(cè)量到的角速度和線性加速度來(lái)推算位姿變化，但會(huì)存在累積誤差。6.SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）的核心目標(biāo)是同時(shí)估計(jì)機(jī)器人的位姿并構(gòu)建出周圍環(huán)境的地圖。7.Dijkstra算法和A*算法都可以用于全局路徑規(guī)劃，其中A*算法通過(guò)引入啟發(fā)式信息，通常能找到更短路徑且搜索效率更高。8.在多傳感器融合導(dǎo)航中，卡爾曼濾波器通常用于融合來(lái)自不同傳感器的狀態(tài)估計(jì)值。9.視覺里程計(jì)（VO）利用連續(xù)幀之間的圖像特征匹配來(lái)估計(jì)相機(jī)的運(yùn)動(dòng)，其精度受特征點(diǎn)數(shù)量和分布影響較大。10.拓?fù)涞貓D使用節(jié)點(diǎn)表示環(huán)境中的關(guān)鍵位置，使用邊表示節(jié)點(diǎn)之間的可達(dá)關(guān)系，不關(guān)心具體路徑長(zhǎng)度。二、單項(xiàng)選擇題（下列每小題的選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題意的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題號(hào)后面）1.在機(jī)器人導(dǎo)航中，將機(jī)器人坐標(biāo)系下的位姿轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系下的位姿的過(guò)程稱為（）。A.特征提取B.運(yùn)動(dòng)估計(jì)C.坐標(biāo)變換D.地圖構(gòu)建2.對(duì)于需要高精度定位且環(huán)境復(fù)雜的室內(nèi)場(chǎng)景，以下哪種傳感器組合通常被認(rèn)為效果最佳？（）A.GPS+IMUB.激光雷達(dá)+IMUC.攝像頭+IMUD.GPS+攝像頭3.在SLAM中，負(fù)責(zé)估計(jì)相機(jī)位姿和提取/匹配環(huán)境特征的部分通常稱為（）。A.后端優(yōu)化B.前端C.傳感器融合D.地圖表示4.如果一個(gè)路徑規(guī)劃算法保證在給定區(qū)域內(nèi)總能找到一條可行路徑（如果存在），并且找到的路徑長(zhǎng)度不超過(guò)所有可能路徑中的最大值，則該算法滿足（）。A.完備性B.可行性C.優(yōu)化性D.啟發(fā)性5.以下哪種算法通常用于解決高維狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)建圖模型并優(yōu)化節(jié)點(diǎn)（狀態(tài)）之間的關(guān)系來(lái)提高精度？（）A.DijkstraB.A*C.卡爾曼濾波D.圖優(yōu)化6.在柵格地圖中，如果一個(gè)柵格被標(biāo)記為占用，則意味著（）。A.機(jī)器人可以安全通過(guò)B.機(jī)器人無(wú)法通過(guò)C.該區(qū)域環(huán)境未知D.該區(qū)域可能被占用7.當(dāng)機(jī)器人需要根據(jù)實(shí)時(shí)傳感器信息（如激光雷達(dá)掃描到的障礙物）動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑時(shí)，通常需要采用（）。A.全局路徑規(guī)劃B.局部路徑規(guī)劃C.啟發(fā)式搜索D.固定路徑規(guī)劃8.慣性測(cè)量單元（IMU）的主要缺點(diǎn)是（）。A.成本低B.提供絕對(duì)位置信息C.存在累積誤差D.對(duì)光照不敏感9.以下哪種技術(shù)利用視覺特征點(diǎn)之間的幾何約束來(lái)估計(jì)相機(jī)的運(yùn)動(dòng)？（）A.光流法B.特征點(diǎn)匹配C.雙目視覺D.SLAM圖優(yōu)化10.在機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，地圖表示方法的選擇通常取決于（）。A.機(jī)器人的計(jì)算能力B.環(huán)境的動(dòng)態(tài)程度C.傳感器類型D.以上所有三、填空題（請(qǐng)將正確的答案填在橫線上）1.機(jī)器人導(dǎo)航通常需要解決兩個(gè)核心問(wèn)題：______和______。2.在機(jī)器人坐標(biāo)系下，描述其位置和姿態(tài)的量稱為______。3.激光雷達(dá)SLAM中，前端負(fù)責(zé)______和______，后端負(fù)責(zé)______。4.基于柵格地圖的全局路徑規(guī)劃中，常用的搜索算法有______和______。5.傳感器融合的目的是通過(guò)組合不同傳感器的信息，以______和______。6.視覺里程計(jì)（VO）估計(jì)的是相機(jī)的______，而視覺SLAM則同時(shí)估計(jì)相機(jī)位姿和構(gòu)建環(huán)境地圖。7.A*算法在選擇下一個(gè)待探索節(jié)點(diǎn)時(shí)，會(huì)綜合考慮路徑的______成本和______成本。8.將局部路徑規(guī)劃得到的軌跡轉(zhuǎn)換到全局地圖上，通常需要使用______。9.在機(jī)器人導(dǎo)航中，使用GPS進(jìn)行定位屬于______定位。10.SLAM系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)之一是______問(wèn)題，即隨著運(yùn)行時(shí)間的增加，位姿估計(jì)誤差會(huì)逐漸累積。四、簡(jiǎn)答題（請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述SLAM系統(tǒng)前端（前端）的基本工作流程。2.比較Dijkstra算法和A*算法在全局路徑規(guī)劃中的主要異同點(diǎn)。3.什么是傳感器融合？為什么在機(jī)器人導(dǎo)航中需要傳感器融合？4.簡(jiǎn)述影響機(jī)器人導(dǎo)航精度的因素有哪些。5.解釋什么是局部路徑規(guī)劃，并說(shuō)明其與全局路徑規(guī)劃的區(qū)別。五、論述題（請(qǐng)就下列問(wèn)題展開論述）1.論述視覺SLAM系統(tǒng)在室內(nèi)導(dǎo)航中的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)以及主要面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。2.結(jié)合一個(gè)具體的場(chǎng)景（如倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人等），設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器人導(dǎo)航方案，說(shuō)明該方案需要使用哪些關(guān)鍵技術(shù)和算法，以及它們的作用。試卷答案一、是非題1.×2.×3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√二、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.B4.A5.D6.B7.B8.C9.D10.D三、填空題1.定位，路徑規(guī)劃2.位姿3.特征提取/匹配，運(yùn)動(dòng)估計(jì)，圖優(yōu)化/狀態(tài)估計(jì)4.Dijkstra，A*5.提高精度，增強(qiáng)魯棒性6.運(yùn)動(dòng)位姿7.已知，預(yù)估8.坐標(biāo)變換9.絕對(duì)10.誤差累積四、簡(jiǎn)答題1.解析思路：SLAM前端負(fù)責(zé)估計(jì)機(jī)器人的位姿并構(gòu)建地圖。其基本流程通常包括：首先，從傳感器（如激光雷達(dá)、攝像頭）獲取環(huán)境數(shù)據(jù)；然后，提取環(huán)境中的特征點(diǎn)（如角點(diǎn)、邊緣）；接著，在當(dāng)前幀中檢測(cè)這些特征點(diǎn)，并與上一幀匹配，通過(guò)特征點(diǎn)的位置變化來(lái)估計(jì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)（位姿變化）；最后，將估計(jì)的運(yùn)動(dòng)應(yīng)用到上一幀的特征點(diǎn)位置上，更新地圖信息。2.解析思路：相同點(diǎn)：兩者都是用于在圖中搜索最短路徑的算法，都使用了啟發(fā)式函數(shù)來(lái)指導(dǎo)搜索方向，都保證在無(wú)環(huán)有向圖中找到從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)路徑（Dijkstra）或較優(yōu)路徑（A*）。不同點(diǎn)：Dijkstra算法不考慮路徑的已走長(zhǎng)度，總是優(yōu)先探索到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)最短（實(shí)際距離）的鄰居；A*算法同時(shí)考慮已走路徑長(zhǎng)度（g-cost）和預(yù)估到終點(diǎn)的距離（h-cost），優(yōu)先探索綜合代價(jià)（f-cost=g-cost+h-cost）最小的節(jié)點(diǎn)。因此，A*通常比Dijkstra更高效，尤其是在啟發(fā)式函數(shù)選擇得當(dāng)?shù)那闆r下。3.解析思路：傳感器融合是指將來(lái)自不同傳感器（如激光雷達(dá)、攝像頭、IMU、GPS等）的信息進(jìn)行組合或融合，以獲得比單一傳感器更準(zhǔn)確、更完整、更可靠的環(huán)境感知或狀態(tài)估計(jì)。在機(jī)器人導(dǎo)航中需要傳感器融合的原因：①提高精度：不同傳感器測(cè)量不同的物理量，融合后可以取長(zhǎng)補(bǔ)短，例如融合激光雷達(dá)的精確距離信息和IMU的豐富動(dòng)態(tài)信息；②增強(qiáng)魯棒性/冗余：當(dāng)某個(gè)傳感器失效或受到干擾時(shí)，其他傳感器可以提供備份信息，保證導(dǎo)航系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)行；③擴(kuò)展感知能力：不同傳感器提供不同類型的信息（如激光雷達(dá)的幾何信息、攝像頭的視覺信息），融合后可以提供更全面的環(huán)境認(rèn)知。4.解析思路：影響機(jī)器人導(dǎo)航精度的因素是多方面的，主要包括：①傳感器精度和噪聲：傳感器本身測(cè)量誤差和噪聲直接影響定位和感知的準(zhǔn)確性；②傳感器標(biāo)定誤差：傳感器（如相機(jī)、激光雷達(dá)）內(nèi)外參標(biāo)定不準(zhǔn)確會(huì)導(dǎo)致坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤；③算法誤差：SLAM中的位姿估計(jì)、地圖構(gòu)建、狀態(tài)優(yōu)化算法本身的計(jì)算誤差和模型簡(jiǎn)化帶來(lái)的誤差；④環(huán)境特征：環(huán)境中缺乏特征點(diǎn)、特征點(diǎn)重復(fù)、特征點(diǎn)分布不均或被遮擋等都會(huì)影響定位和建圖的精度；⑤環(huán)境動(dòng)態(tài)：環(huán)境中的移動(dòng)障礙物會(huì)干擾傳感器感知和算法運(yùn)行；⑥算法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)：如特征匹配的閾值選擇、優(yōu)化算法的參數(shù)設(shè)置等。5.解析思路：局部路徑規(guī)劃是指在機(jī)器人當(dāng)前位置附近，根據(jù)實(shí)時(shí)傳感器信息（如激光雷達(dá)掃描到的障礙物）規(guī)劃一條能夠安全避開當(dāng)前障礙物并可能導(dǎo)向全局目標(biāo)的短程路徑。它與全局路徑規(guī)劃的區(qū)別在于：①范圍：全局路徑規(guī)劃著眼于從起點(diǎn)到終點(diǎn)的整條最優(yōu)或可行路徑，考慮整個(gè)地圖信息；局部路徑規(guī)劃只關(guān)注機(jī)器人周圍的有限區(qū)域，主要應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物或全局路徑不可達(dá)的情況；②目標(biāo)：全局路徑規(guī)劃的目標(biāo)是找到一條完整的、最優(yōu)的路徑；局部路徑規(guī)劃的目標(biāo)是找到一條短程的、安全的路徑；③更新頻率：全局路徑規(guī)劃通常相對(duì)較少更新，而局部路徑規(guī)劃需要根據(jù)實(shí)時(shí)傳感器信息頻繁更新；③依賴：局部路徑規(guī)劃通常需要依賴全局路徑規(guī)劃提供的路徑框架或目標(biāo)點(diǎn)。五、論述題1.解析思路：*優(yōu)勢(shì)：①視覺信息豐富：攝像頭能提供高分辨率的環(huán)境紋理、顏色信息，便于識(shí)別特定目標(biāo)、理解環(huán)境語(yǔ)義，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的導(dǎo)航任務(wù)（如門禁識(shí)別、樓層切換）；②成本相對(duì)低廉：攝像頭價(jià)格通常比激光雷達(dá)便宜，易于部署；③對(duì)光照不敏感（相對(duì)）：雖然強(qiáng)光或完全黑暗是挑戰(zhàn)，但在一定光照條件下魯棒性較好。*劣勢(shì)：①依賴光照：在低光照、逆光或完全黑暗環(huán)境下性能急劇下降；②缺乏精確深度信息：相比激光雷達(dá)，視覺獲取的深度信息模糊，精度較低，尤其在遠(yuǎn)距離；③易受遮擋影響：視野范圍內(nèi)的遮擋物會(huì)干擾路徑規(guī)劃和定位；④運(yùn)算量大：處理圖像數(shù)據(jù)（特征提取、匹配、位姿估計(jì)）通常需要較強(qiáng)的計(jì)算能力。*技術(shù)挑戰(zhàn)：①特征提取與匹配效率：需要快速、穩(wěn)定地提取和匹配特征點(diǎn)；②視覺SLAM中的尺度問(wèn)題：僅靠幾何約束難以確定絕對(duì)尺度，需要額外約束或假設(shè)；③環(huán)境語(yǔ)義理解：如何利用視覺信息理解環(huán)境語(yǔ)義（如區(qū)分門、窗、樓梯），提高導(dǎo)航的智能性；④大規(guī)模地圖構(gòu)建與實(shí)時(shí)性平衡：在大型場(chǎng)景中，如何高效構(gòu)建和更新地圖同時(shí)保證定位的實(shí)時(shí)性。2.解析思路：（方案設(shè)計(jì)需具體化，以下為示例性框架）*場(chǎng)景：假設(shè)為一個(gè)在倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部移動(dòng)的自主搬運(yùn)機(jī)器人（AMR）。*關(guān)鍵技術(shù)：*定位與建圖：采用基于激光雷達(dá)的視覺SLAM（如ORB-SLAM或Cartographer的視覺部分），利用激光雷達(dá)提供的高精度距離信息和攝像頭提供的豐富環(huán)境信息，同時(shí)進(jìn)行定位和構(gòu)建環(huán)境的柵格地圖或特征地圖。使用IMU輔助提高定位精度和魯棒性。*全局路徑規(guī)劃：使用預(yù)先構(gòu)建好的地圖（如柵格地圖），采用A*或Dijkstra算法，規(guī)劃從任務(wù)起點(diǎn)到目標(biāo)貨位的最短或最優(yōu)路徑。*局部路徑規(guī)劃：采用動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）或向量場(chǎng)直方圖（VFH）等算法，根據(jù)實(shí)時(shí)激光雷達(dá)掃描到的障礙物信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)器人局部路徑，實(shí)現(xiàn)安全避障。局部路徑規(guī)劃器會(huì)持續(xù)生成短程路徑，并可能微調(diào)全局路徑規(guī)劃器提供的全局路徑。*傳感器融合：將激光雷達(dá)、攝像頭和IMU的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，例如使用擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）或無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF），融合后的狀態(tài)估計(jì)（位姿