2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——信息與計算科學(xué)專業(yè)自動駕駛考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述線性規(guī)劃在自動駕駛路徑規(guī)劃中的應(yīng)用原理及其局限性。二、詳細說明自動駕駛中常用的幾種傳感器（如激光雷達、攝像頭、毫米波雷達）的工作原理、優(yōu)缺點及其在環(huán)境感知中的作用。三、解釋什么是SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建），并闡述其在自動駕駛中的重要性。列舉至少三種SLAM算法，并簡述其基本思想。四、自動駕駛車輛的決策控制系統(tǒng)通常包含哪些關(guān)鍵模塊？請分別描述這些模塊的功能及其相互作用。五、自動駕駛車輛如何利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行行為預(yù)測？請介紹一種具體的機器學(xué)習(xí)模型，并說明其在行為預(yù)測中的應(yīng)用方式。六、闡述深度學(xué)習(xí)在自動駕駛領(lǐng)域中的具體應(yīng)用，例如目標檢測、語義分割等，并分析其在提高自動駕駛系統(tǒng)性能方面的優(yōu)勢。七、自動駕駛車輛在行駛過程中可能會遇到各種復(fù)雜場景，如惡劣天氣、突發(fā)障礙物等。請設(shè)計一個策略，說明自動駕駛系統(tǒng)如何應(yīng)對這些復(fù)雜場景，確保行車安全。八、比較并分析傳統(tǒng)控制算法與智能控制算法在自動駕駛車輛控制中的應(yīng)用差異，并說明智能控制算法在自動駕駛中的優(yōu)勢。九、自動駕駛仿真技術(shù)在研發(fā)過程中扮演著重要角色。請描述自動駕駛仿真技術(shù)的原理及其在自動駕駛研發(fā)中的應(yīng)用，并分析其局限性。十、隨著5G、V2X等技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛領(lǐng)域?qū)⒚媾R哪些新的機遇與挑戰(zhàn)？請結(jié)合你的理解，談?wù)勀銓ξ磥碜詣玉{駛發(fā)展趨勢的看法。試卷答案一、線性規(guī)劃在自動駕駛路徑規(guī)劃中的應(yīng)用原理是通過建立數(shù)學(xué)模型，將路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為求一組變量的最優(yōu)解問題，以實現(xiàn)路徑最短、時間最少或能耗最低等目標。具體而言，可以將路徑規(guī)劃問題表示為一個線性規(guī)劃問題，其中決策變量表示路徑上的各個節(jié)點或路段，目標函數(shù)表示路徑的長度、時間或能耗，約束條件表示路徑的連通性、安全性、交通規(guī)則等。然而，線性規(guī)劃的局限性在于它只能處理線性關(guān)系，而實際的路況可能存在非線性因素，如交通擁堵、道路坡度等，這些因素難以用線性規(guī)劃模型準確描述。二、激光雷達通過發(fā)射激光束并接收反射信號來測量距離，具有高精度、遠距離探測能力，但成本較高，且在惡劣天氣下性能會受到影響。攝像頭通過捕捉圖像來感知環(huán)境，具有豐富的信息，可以識別交通標志、車道線等，但容易受到光照和天氣影響，且計算量大。毫米波雷達通過發(fā)射毫米波并接收反射信號來測量距離和速度，具有全天候工作能力，但分辨率較低，且難以識別細小物體。這些傳感器在環(huán)境感知中各有優(yōu)劣，通常需要組合使用，以實現(xiàn)更全面、準確的環(huán)境感知。三、SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）是指機器人在未知環(huán)境中同時進行自身定位和地圖構(gòu)建的過程。其在自動駕駛中的重要性在于，它使車輛能夠在沒有預(yù)先地圖的情況下自主導(dǎo)航，從而提高了車輛的適應(yīng)性和靈活性。常見的SLAM算法包括GMapping、HectorSLAM和Cartographer等。GMapping基于粒子濾波，通過不斷更新粒子狀態(tài)來估計車輛位置和構(gòu)建地圖。HectorSLAM基于圖優(yōu)化，通過構(gòu)建圖模型來優(yōu)化車輛軌跡和地圖點位。Cartographer則結(jié)合了GMapping和HectorSLAM的優(yōu)點，采用了更先進的濾波和優(yōu)化技術(shù)，提高了SLAM的精度和魯棒性。四、自動駕駛車輛的決策控制系統(tǒng)通常包含感知模塊、規(guī)劃模塊和控制模塊。感知模塊負責(zé)收集和處理來自各種傳感器的數(shù)據(jù)，以獲取車輛周圍環(huán)境的信息。規(guī)劃模塊根據(jù)感知模塊提供的環(huán)境信息，制定車輛的行駛策略，包括路徑規(guī)劃、速度控制、行為決策等。控制模塊根據(jù)規(guī)劃模塊的指令，控制車輛的執(zhí)行機構(gòu)，如轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、加速系統(tǒng)和制動系統(tǒng)，使車輛按照預(yù)定策略行駛。這些模塊之間相互作用，共同完成自動駕駛?cè)蝿?wù)。五、自動駕駛車輛利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行行為預(yù)測，主要是通過分析歷史數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)車輛周圍環(huán)境的信息，來預(yù)測其他交通參與者的行為。一種具體的機器學(xué)習(xí)模型是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），特別是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），它能夠處理時間序列數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)交通參與者的動態(tài)行為模式。在行為預(yù)測中，RNN/LSTM可以根據(jù)其他車輛的速度、加速度、方向等信息，預(yù)測其未來的位置和動作，從而幫助自動駕駛車輛做出更安全的決策。六、深度學(xué)習(xí)在自動駕駛領(lǐng)域中的具體應(yīng)用包括目標檢測、語義分割等。目標檢測使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來識別圖像中的交通標志、行人、車輛等目標，并確定其位置。語義分割使用CNN來對圖像中的每個像素進行分類，以區(qū)分不同的道路、人行道、建筑物等。深度學(xué)習(xí)在提高自動駕駛系統(tǒng)性能方面的優(yōu)勢在于，它能夠從大量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)特征，具有強大的學(xué)習(xí)和泛化能力，能夠處理復(fù)雜多變的環(huán)境場景，從而提高自動駕駛系統(tǒng)的感知精度和決策能力。七、自動駕駛車輛應(yīng)對復(fù)雜場景的策略包括：在惡劣天氣下，提高傳感器的冗余度，如同時使用攝像頭和激光雷達，并采用圖像增強和噪聲過濾技術(shù)來提高感知能力；在遇到突發(fā)障礙物時，立即制動并采取避讓措施，如轉(zhuǎn)向或減速，同時通過V2X技術(shù)與其他車輛和交通設(shè)施通信，獲取更多信息，以做出更安全的決策。這些策略旨在確保行車安全，并提高自動駕駛車輛在各種復(fù)雜場景下的適應(yīng)性和魯棒性。八、傳統(tǒng)控制算法主要基于經(jīng)典控制理論，如PID控制，它們適用于線性系統(tǒng)，但難以處理非線性、時變和復(fù)雜的自動駕駛系統(tǒng)。智能控制算法則利用人工智能技術(shù)，如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)，能夠處理非線性關(guān)系，適應(yīng)時變環(huán)境，并具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。智能控制算法在自動駕駛中的優(yōu)勢在于，它能夠更好地處理復(fù)雜多變的路況，提高自動駕駛系統(tǒng)的魯棒性和安全性，并實現(xiàn)更智能的駕駛策略。九、自動駕駛仿真技術(shù)的原理是通過計算機模擬自動駕駛車輛的真實運行環(huán)境，包括道路、交通參與者、天氣條件等，并模擬車輛的傳感器和控制系統(tǒng)，以進行自動駕駛算法的研發(fā)和測試。自動駕駛仿真技術(shù)在研發(fā)中的應(yīng)用包括算法驗證、性能評估、安全性測試等。其局限性在于，仿真環(huán)境與真實環(huán)境存在差異，如傳感器模型的不精確性、交通參與者行為的隨機性等，可能導(dǎo)致仿真結(jié)果與真實結(jié)果存在偏差，因此需要在真實環(huán)境中進行驗證和測試。十、隨著5G、V2X等技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛領(lǐng)域?qū)⒚媾R新的機遇與挑戰(zhàn)。機遇在于，5G的高速率、低延遲特性可以為自動駕駛提供更可靠的網(wǎng)絡(luò)連接，支持更復(fù)雜的車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如V2X通