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)器人路徑規(guī)劃與避障中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)，每題2分，共20分）1.在路徑規(guī)劃中，全局路徑規(guī)劃通常是指在（）基礎(chǔ)上規(guī)劃從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)或滿意路徑。A.已知全局地圖信息B.僅已知當(dāng)前位置C.傳感器實(shí)時(shí)感知到的局部信息D.機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型2.Dijkstra算法保證找到最短路徑的關(guān)鍵在于它總是優(yōu)先擴(kuò)展（）的節(jié)點(diǎn)。A.位置距離起點(diǎn)最近B.路徑總代價(jià)最小C.離終點(diǎn)最近D.鄰居數(shù)量最多3.A*算法中，路徑評(píng)估函數(shù)f(n)=g(n)+h(n)，其中h(n)代表的是（）。A.從起點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)g(n)B.從節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的預(yù)估代價(jià)C.節(jié)點(diǎn)n的度數(shù)（連接的邊數(shù)）D.節(jié)點(diǎn)n的啟發(fā)式函數(shù)值4.人工勢(shì)場(chǎng)法（APF）中，障礙物通常被看作是產(chǎn)生（）的場(chǎng)。A.吸引力B.排斥力C.摩擦力D.扭矩5.RRT算法是一種基于隨機(jī)采樣的算法，其主要優(yōu)點(diǎn)之一是（）。A.總能找到最優(yōu)路徑B.對(duì)復(fù)雜環(huán)境具有較好的探索能力C.計(jì)算復(fù)雜度非常低D.能有效處理動(dòng)態(tài)障礙物6.在機(jī)器人避障中，如果只考慮靜態(tài)障礙物，但機(jī)器人自身尺寸不可忽略，則路徑規(guī)劃問(wèn)題通常轉(zhuǎn)化為在（）中尋找無(wú)碰撞路徑。A.真實(shí)環(huán)境空間B.擴(kuò)展工作空間（C空間）C.柵格地圖D.拓?fù)淇臻g7.激光雷達(dá)（LiDAR）在機(jī)器人路徑規(guī)劃和避障中主要提供（）信息。A.環(huán)境的語(yǔ)義分割B.絕對(duì)定位C.高精度的距離探測(cè)D.視覺(jué)特征8.對(duì)于需要快速響應(yīng)動(dòng)態(tài)障礙物的場(chǎng)景，以下哪種路徑規(guī)劃/避障策略通常更合適？（）A.基于全局地圖的離線規(guī)劃B.僅依賴局部傳感器信息的實(shí)時(shí)規(guī)劃C.基于模型預(yù)測(cè)的控制方法D.人工勢(shì)場(chǎng)法9.波前法（WavefrontAlgorithm）是一種用于柵格地圖路徑規(guī)劃的算法，其特點(diǎn)是（）。A.每次只擴(kuò)展一個(gè)節(jié)點(diǎn)B.能找到多條可行路徑C.具有GuaranteedCost性質(zhì)D.通過(guò)迭代擴(kuò)散的方式填充代價(jià)10.將深度學(xué)習(xí)模型（如CNN）用于識(shí)別圖像中的障礙物，這屬于路徑規(guī)劃與避障系統(tǒng)中的（）環(huán)節(jié)。A.路徑規(guī)劃B.避障決策C.環(huán)境感知D.機(jī)器人控制二、簡(jiǎn)答題（請(qǐng)簡(jiǎn)潔明了地回答下列問(wèn)題，每題5分，共25分）1.簡(jiǎn)述Dijkstra算法與A*算法的主要區(qū)別，并說(shuō)明A*算法相比Dijkstra算法的優(yōu)勢(shì)所在。2.簡(jiǎn)述人工勢(shì)場(chǎng)法（APF）的基本原理，并指出其主要存在的局限性。3.在機(jī)器人路徑規(guī)劃中，全局路徑與局部路徑有何不同？它們通常如何結(jié)合使用？4.傳感器在機(jī)器人環(huán)境感知與避障中扮演著重要角色，簡(jiǎn)述激光雷達(dá)和攝像頭作為兩種常用傳感器在功能上的主要區(qū)別。5.什么是動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）？它主要解決了路徑規(guī)劃與避障中的什么問(wèn)題？三、分析題（請(qǐng)深入分析下列問(wèn)題，要求論述清晰，分析合理，每題10分，共30分）1.假設(shè)一個(gè)機(jī)器人位于一個(gè)包含靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物的柵格地圖中，需要規(guī)劃一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的路徑。請(qǐng)分析使用A*算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃時(shí)，如何處理動(dòng)態(tài)障礙物帶來(lái)的挑戰(zhàn)？可以提出哪些可能的策略？2.比較RRT算法和基于采樣的快速探索隨機(jī)樹（RRT*）算法在路徑規(guī)劃方面的主要異同點(diǎn)。RRT*算法相比RRT算法有哪些改進(jìn)？3.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)技術(shù)（例如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）如何在智能機(jī)器人的路徑規(guī)劃與避障任務(wù)中發(fā)揮作用？請(qǐng)舉例說(shuō)明至少兩種具體的應(yīng)用方式。四、設(shè)計(jì)題（請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)或闡述下列問(wèn)題，要求思路清晰，內(nèi)容完整，每題15分，共30分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于傳感器融合的機(jī)器人局部避障模塊的基本框架。該模塊需要處理來(lái)自激光雷達(dá)和攝像頭的輸入信息，并輸出避障決策（如停止、轉(zhuǎn)向、減速等）。請(qǐng)說(shuō)明各個(gè)關(guān)鍵組件的功能以及它們之間的信息流。2.設(shè)想一個(gè)場(chǎng)景：一個(gè)服務(wù)機(jī)器人在辦公室環(huán)境中移動(dòng)，需要避開移動(dòng)的行人、移動(dòng)的桌椅等動(dòng)態(tài)物體。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)化的路徑規(guī)劃與避障系統(tǒng)方案，說(shuō)明你會(huì)選擇哪些核心算法或技術(shù)，以及如何集成它們以實(shí)現(xiàn)安全高效的移動(dòng)。試卷答案一、選擇題1.A2.B3.B4.B5.B6.B7.C8.C9.D10.C二、簡(jiǎn)答題1.答案：Dijkstra算法和A*算法都使用圖搜索策略，但A*算法在Dijkstra算法的基礎(chǔ)上引入了啟發(fā)式函數(shù)h(n)。Dijkstra算法優(yōu)先擴(kuò)展到當(dāng)前已知路徑代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)，而A*算法優(yōu)先擴(kuò)展到綜合了實(shí)際代價(jià)g(n)和預(yù)估代價(jià)h(n)（即f(n)=g(n)+h(n)）最小的節(jié)點(diǎn)。A*算法的優(yōu)勢(shì)在于，啟發(fā)式函數(shù)h(n)為搜索方向提供了指導(dǎo)，使得搜索過(guò)程更具針對(duì)性，通常能在更少的擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)數(shù)下找到目標(biāo)，提高了效率，且在h(n)滿足特定條件下能保證找到最優(yōu)路徑。2.答案：人工勢(shì)場(chǎng)法（APF）將機(jī)器人視為在潛在場(chǎng)中運(yùn)動(dòng)的粒子：目標(biāo)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)吸引勢(shì)場(chǎng)，所有障礙物都產(chǎn)生一個(gè)排斥勢(shì)場(chǎng)。機(jī)器人受到合力（吸引力和所有排斥力的矢量和）的作用，合力方向指向路徑的下一個(gè)安全位置。該算法的優(yōu)點(diǎn)是概念簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)障礙物。主要局限性包括：可能陷入局部最優(yōu)（當(dāng)吸引力和多個(gè)排斥力平衡時(shí)）；在匯合點(diǎn)（多個(gè)障礙物包圍目標(biāo)點(diǎn)）附近可能無(wú)法找到路徑；對(duì)障礙物形狀敏感；排斥力場(chǎng)通常是局部作用，可能導(dǎo)致路徑曲折。3.答案：全局路徑規(guī)劃是在已知的完整環(huán)境地圖上，規(guī)劃從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)或近似最優(yōu)路徑，通常不考慮瞬時(shí)的局部障礙物，側(cè)重于宏觀路徑的效率。局部路徑規(guī)劃是在機(jī)器人當(dāng)前所處的小范圍內(nèi)，根據(jù)傳感器實(shí)時(shí)感知到的信息，規(guī)劃短期的、避開即時(shí)障礙物的路徑，側(cè)重于微觀層面的安全性和實(shí)時(shí)性。兩者通常結(jié)合使用：先由全局規(guī)劃器提供一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的宏觀路徑，機(jī)器人沿著這條路徑行駛；當(dāng)傳感器檢測(cè)到局部障礙物時(shí)，局部規(guī)劃器（或避障模塊）動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)器人的短時(shí)行為，使其繞過(guò)障礙物，同時(shí)盡量不偏離全局路徑。4.答案：激光雷達(dá)（LiDAR）通過(guò)發(fā)射激光束并測(cè)量反射時(shí)間來(lái)精確獲取周圍環(huán)境的距離信息，生成高精度的距離圖，擅長(zhǎng)精確測(cè)量距離，對(duì)動(dòng)態(tài)物體也有較好的探測(cè)能力，但成本較高，且在極端天氣下性能可能下降。攝像頭（通常指視覺(jué)傳感器）通過(guò)捕捉圖像來(lái)感知環(huán)境，可以提供豐富的視覺(jué)信息，如顏色、紋理、形狀，能夠進(jìn)行語(yǔ)義分割（識(shí)別物體類別），但容易受光照影響，距離測(cè)量精度相對(duì)較低，且處理大量圖像數(shù)據(jù)計(jì)算量大。主要區(qū)別在于LiDAR提供精確的距離數(shù)據(jù)，而攝像頭提供豐富的視覺(jué)信息。5.答案：動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）是一種基于模型預(yù)測(cè)的控制方法，用于機(jī)器人的局部路徑規(guī)劃和避障。其基本思想是：在給定的時(shí)間窗口內(nèi)，采樣機(jī)器人的速度（線速度和角速度），根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型預(yù)測(cè)機(jī)器人的未來(lái)軌跡，評(píng)估每條軌跡的安全性（是否與障礙物碰撞）和期望性（距離目標(biāo)的接近程度），選擇最優(yōu)的軌跡，并將其中的速度指令輸出給底層控制器。DWA主要解決了傳統(tǒng)基于傳感器信息的避障方法難以同時(shí)保證實(shí)時(shí)性、安全性和目標(biāo)導(dǎo)向性的問(wèn)題，尤其是在存在多個(gè)動(dòng)態(tài)障礙物且機(jī)器人需要快速?zèng)Q策時(shí)。三、分析題1.答案：使用A*算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃處理動(dòng)態(tài)障礙物的主要挑戰(zhàn)在于環(huán)境地圖的不確定性或變化性。A*算法依賴于預(yù)先知的地圖信息，當(dāng)動(dòng)態(tài)障礙物移動(dòng)時(shí)，地圖信息會(huì)變得過(guò)時(shí)或不準(zhǔn)確，導(dǎo)致規(guī)劃的路徑可能變得無(wú)效或危險(xiǎn)。處理策略可以包括：采用傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)障礙物的位置變化，并在線更新環(huán)境地圖（如柵格地圖中的占據(jù)格子）；采用增量式或預(yù)測(cè)式的路徑規(guī)劃方法，在原有路徑基礎(chǔ)上進(jìn)行局部調(diào)整，而不是完全重新規(guī)劃；結(jié)合局部避障策略，在全局路徑附近預(yù)留安全緩沖區(qū)，當(dāng)動(dòng)態(tài)障礙物進(jìn)入緩沖區(qū)時(shí)，觸發(fā)局部避障；使用能夠保證實(shí)時(shí)性的算法（如DWA、TEB）進(jìn)行動(dòng)態(tài)避障，并與全局路徑規(guī)劃器協(xié)同工作。2.答案：RRT算法和RRT*算法都是基于采樣的隨機(jī)樹搜索算法，用于高維空間中的路徑規(guī)劃。相同點(diǎn)在于都采用隨機(jī)采樣點(diǎn)，并通過(guò)連接采樣點(diǎn)與樹中最近點(diǎn)的方式擴(kuò)展樹結(jié)構(gòu)，最終連接起起點(diǎn)和終點(diǎn)。不同點(diǎn)主要在于目標(biāo)函數(shù)和路徑優(yōu)化：RRT的目標(biāo)是快速找到一個(gè)連接起終點(diǎn)的可行路徑，其目標(biāo)函數(shù)通常是連接兩個(gè)點(diǎn)的直線距離，因此生成的路徑可能質(zhì)量不高，且不一定是最優(yōu)；RRT*算法在RRT的基礎(chǔ)上，增加了路徑優(yōu)化步驟：首先使用RRT找到一個(gè)初始可行路徑，然后通過(guò)迭代優(yōu)化樹中的節(jié)點(diǎn)連接，使得路徑沿著梯度下降的方向（即路徑總長(zhǎng)度最短的方向）進(jìn)行收縮，最終得到一個(gè)更優(yōu)（通常是長(zhǎng)度最短）的路徑。RRT*算法相比RRT算法的主要改進(jìn)在于能夠找到更優(yōu)的路徑。3.答案：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在智能機(jī)器人路徑規(guī)劃與避障中發(fā)揮著重要作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：*環(huán)境感知增強(qiáng)：使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如CNN）處理來(lái)自攝像頭、點(diǎn)云數(shù)據(jù)等的傳感器輸入，進(jìn)行更精確的障礙物檢測(cè)、識(shí)別和分割，甚至可以估計(jì)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，為路徑規(guī)劃和避障提供更豐富的、更準(zhǔn)確的輸入信息。例如，YOLO、SSD等目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)時(shí)識(shí)別圖像中的行人、車輛等障礙物。*動(dòng)態(tài)障礙物預(yù)測(cè)與交互：利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）處理時(shí)序傳感器數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)障礙物的運(yùn)動(dòng)模式，預(yù)測(cè)其未來(lái)軌跡，使機(jī)器人能夠提前規(guī)劃規(guī)避策略，實(shí)現(xiàn)更智能的動(dòng)態(tài)避障。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以訓(xùn)練機(jī)器人學(xué)習(xí)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中導(dǎo)航的策略，使其能夠適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。*端到端路徑規(guī)劃：研究者探索使用深度學(xué)習(xí)模型直接學(xué)習(xí)從傳感器輸入到機(jī)器人控制指令（如速度和轉(zhuǎn)向角）的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)端到端的路徑規(guī)劃和避障，無(wú)需顯式地設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃算法。例如，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理輸入，并使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)考慮時(shí)序信息，輸出控制命令。*學(xué)習(xí)最優(yōu)避障策略：通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓機(jī)器人在模擬或真實(shí)環(huán)境中與障礙物交互，學(xué)習(xí)在保證安全的前提下，能夠快速、平滑地到達(dá)目標(biāo)的避障策略。四、設(shè)計(jì)題1.答案：一個(gè)基于傳感器融合的機(jī)器人局部避障模塊的基本框架可以設(shè)計(jì)如下：*傳感器接口層：負(fù)責(zé)接收并預(yù)處理來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)。例如，處理激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)（去噪、濾波、聚類），處理攝像頭圖像數(shù)據(jù)（顏色空間轉(zhuǎn)換、圖像增強(qiáng)）。*傳感器融合層：將來(lái)自不同傳感器的信息進(jìn)行融合，生成統(tǒng)一、一致的環(huán)境表示。例如，將激光雷達(dá)的精確距離信息和攝像頭的豐富視覺(jué)信息融合，得到包含障礙物位置、形狀、類別等信息的融合環(huán)境模型。常用的融合方法有卡爾曼濾波、粒子濾波、或有監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)融合。*環(huán)境理解與地圖構(gòu)建模塊：基于融合后的數(shù)據(jù)，識(shí)別和定位障礙物，并在局部坐標(biāo)系下構(gòu)建或更新環(huán)境地圖（如占用柵格地圖、特征地圖）?？赡馨繕?biāo)檢測(cè)、跟蹤等子模塊。*局部路徑規(guī)劃/避障引擎：根據(jù)當(dāng)前機(jī)器人狀態(tài)（位置、朝向）和融合后的環(huán)境地圖，計(jì)算避開障礙物并朝向目標(biāo)方向的局部路徑或控制指令?？梢赃x用DWA、TEB、動(dòng)態(tài)窗口法、人工勢(shì)場(chǎng)法或基于學(xué)習(xí)的方法。該模塊輸出通常是速度和轉(zhuǎn)向角等控制量。*決策與控制接口：將局部路徑規(guī)劃/避障引擎的輸出轉(zhuǎn)換為機(jī)器人底層控制器可以執(zhí)行的命令，并可能包含人機(jī)交互接口，允許人工干預(yù)避障決策。2.答案：設(shè)計(jì)一個(gè)適用于辦公室環(huán)境的服務(wù)機(jī)器人（如掃地機(jī)器人或送餐機(jī)器人）的路徑規(guī)劃與避障系統(tǒng)方案如下：*感知層：采用激光雷達(dá)（如2D或3DLiDAR）作為主要環(huán)境感知設(shè)備，提供周圍環(huán)境的精確距離信息，覆蓋范圍廣，能夠探測(cè)到低矮障礙物和角落物體。輔以深度攝像頭（如RealSense），用于獲取更豐富的視覺(jué)信息，輔助識(shí)別靜態(tài)障礙物（如書架、桌子）的輪廓和類別，以及進(jìn)行簡(jiǎn)單的語(yǔ)義分割，提高避障決策的準(zhǔn)確性?？赡苓€配備IMU用于姿態(tài)輔助定位。*環(huán)境建模與地圖構(gòu)建：使用SLAM（同步定位與建圖）技術(shù)，融合LiDAR和攝像頭數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)構(gòu)建并維護(hù)辦公室環(huán)境的柵格地圖或特征地圖。地圖需要定期更新以反映環(huán)境的變化（如臨時(shí)擺放的物體）。*全局路徑規(guī)劃：基于構(gòu)建好的地圖，使用A*或Dijkstra算法等在全局地圖上規(guī)劃從當(dāng)前位置到目標(biāo)位置（如用戶指定地點(diǎn)）的最短或最優(yōu)路徑。對(duì)于動(dòng)態(tài)障礙物（如行人、移動(dòng)的椅子），可以采用增量式更新地圖或結(jié)合預(yù)測(cè)模型的方法，對(duì)全局路徑進(jìn)行定期或按需調(diào)整。*局部路徑規(guī)劃與動(dòng)態(tài)避障：在全局路徑引導(dǎo)下，使用動(dòng)態(tài)窗口法（DWA）或模型預(yù)測(cè)控制（MPC）等實(shí)時(shí)、高效的局部規(guī)劃算法。