2025年大學《信息與計算科學》專業(yè)題庫——機器人技術的發(fā)展與應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)）1.下列哪一項不屬于機器人技術發(fā)展所依賴的核心技術？(A)傳感器與感知技術(B)控制理論與自動化技術(C)人工智能與機器學習(D)建筑工程與材料科學2.在機器人運動學中，研究已知關節(jié)參數(shù)確定末端執(zhí)行器位姿的問題稱為：(A)逆運動學問題(B)正運動學問題(C)動力學問題(D)控制問題3.以下哪種傳感器主要用于測量機器人末端執(zhí)行器與物體接觸時的力或力矩？(A)視覺傳感器(B)激光雷達(C)觸覺傳感器(D)超聲波傳感器4.機器人能夠自主導航并避開障礙物，這主要依賴于：(A)高精度的時間同步(B)精密的機械傳動(C)感知系統(tǒng)與路徑規(guī)劃算法(D)強大的視覺渲染引擎5.以下哪個術語不直接指代機器人具有的環(huán)境感知和決策能力？(A)自主性(B)可重構性(C)智能化(D)靈活性6.在工業(yè)自動化領域，機器人通常被用于執(zhí)行重復性、高精度的任務，這體現(xiàn)了其：(A)模仿能力(B)可靠性(C)藝術創(chuàng)造力(D)情感表達7.機器人操作系統(tǒng)（ROS）在機器人技術中扮演的角色主要是：(A)物理結(jié)構設計(B)硬件驅(qū)動與軟件框架(C)動力學仿真(D)末端執(zhí)行器設計8.下列哪項技術不屬于機器學習在機器人控制中的應用范疇？(A)基于模型的控制(B)狀態(tài)估計(C)強化學習用于動作優(yōu)化(D)傳統(tǒng)PID控制算法設計9.機器人在醫(yī)療領域進行精密手術，主要得益于其：(A)高度的靈活性(B)強大的計算能力(C)與人腦相似的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(D)極低的成本10.下列哪個應用場景最能體現(xiàn)服務機器人與信息技術的深度融合？(A)深海資源勘探(B)智能家居環(huán)境服務(C)大型風力發(fā)電機維修(D)火山地形測繪二、填空題（每空1分，共10分。請將答案填在題后的橫線上）1.機器人能夠完成任意任務，通常需要具備______、______和______三個基本要素。2.根據(jù)自由度數(shù)量，機器人可分為0自由度、1自由度、2自由度、3自由度以及______機器人。3.機器人運動學只研究機器人的______關系，而不考慮其內(nèi)部的力流和能量傳遞。4.激光雷達（LiDAR）通過發(fā)射和接收______來測量距離，并構建環(huán)境地圖。5.在機器人控制中，軌跡跟蹤控制的目標是使機器人的實際運動軌跡______預設的期望軌跡。6.常用的路徑規(guī)劃算法有______算法和A*算法等。7.機器人系統(tǒng)通常由機械系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)、______系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和感知系統(tǒng)組成。8.人工智能技術使得機器人能夠通過學習提升其______和______能力。9.信息與計算科學在機器人技術中的應用包括仿真、建模、算法設計和______等。10.工業(yè)機器人自動化生產(chǎn)線的設計與實現(xiàn)，離不開PLC編程、______和工業(yè)網(wǎng)絡通信等技術。三、簡答題（每題5分，共30分。請簡要回答下列問題）1.簡述機器人本體自由度的含義及其對機器人運動能力的影響。2.解釋什么是多傳感器融合，并列舉至少三種機器人中常用的傳感器類型及其主要功能。3.簡述機器人在服務領域（如物流、醫(yī)療）中的一個具體應用場景及其對信息技術的依賴。4.機器人動力學分析與控制相比，主要面臨哪些挑戰(zhàn)？5.結(jié)合信息與計算科學的專業(yè)知識，談談機器學習技術如何賦能機器人的智能化發(fā)展。6.描述一下機器人操作系統(tǒng)（ROS）的核心概念及其在機器人軟件開發(fā)中的作用。四、計算題（共20分）1.（10分）假設一個平面二自由度機器人（Revolute-JointRobot）的關節(jié)參數(shù)為q1和q2（以弧度表示），其DH參數(shù)矩陣如下（單位：米）：DHαiLi01001q1π/201q2-π/2L1其中L1=1米。請推導該機器人的正運動學方程，即用q1和q2表達末端執(zhí)行器末端點P在世界坐標系下的x、y坐標。2.（10分）已知一個機器人需要沿直線從點A(x=0,y=0)移動到點B(x=3,y=4)。假設機器人每秒鐘可以移動0.5米，請設計一個簡單的、包含至少兩個中間點的運動軌跡，并計算機器人到達終點B所需的總時間。五、論述題（20分）結(jié)合信息與計算科學的專業(yè)視角，論述機器人在實現(xiàn)自主導航過程中，計算科學與信息技術扮演了哪些關鍵角色？請分別闡述感知、決策、控制三個環(huán)節(jié)中涉及的主要計算技術及其作用，并簡要分析這些技術在提升機器人智能化水平方面的重要性。試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.C5.B6.B7.B8.A9.A10.B二、填空題1.機械結(jié)構，驅(qū)動系統(tǒng)，控制系統(tǒng)2.六自由度3.位姿4.激光5.重合6.Dijkstra7.感知8.學習，決策9.數(shù)據(jù)分析10.SCADA系統(tǒng)三、簡答題1.解析：自由度是指機器人能夠獨立運動的關節(jié)數(shù)量。它決定了機器人能夠達到的空間范圍和姿態(tài)變化能力。自由度越多，機器人的運動越靈活，能夠完成更復雜的任務，但結(jié)構也更復雜，控制難度更大。例如，一個具有三個自由度的機器人可以在二維平面內(nèi)任意定位其末端執(zhí)行器。2.解析：多傳感器融合是指將來自不同類型傳感器的信息進行組合與處理，以獲得比單一傳感器更準確、更全面、更可靠的環(huán)境感知結(jié)果。常用傳感器類型包括：視覺傳感器（用于圖像識別、距離測量）；激光雷達（LiDAR，用于高精度三維環(huán)境掃描）；觸覺傳感器（用于感知接觸力和接觸狀態(tài)）；超聲波傳感器（用于近距離障礙物檢測）。這些傳感器分別提供不同維度的信息，融合后能更有效地幫助機器人理解周圍環(huán)境。3.解析：機器人在醫(yī)療領域的應用，如手術機器人，能夠輔助醫(yī)生進行精確微創(chuàng)手術。這依賴于強大的計算平臺進行實時圖像處理與轉(zhuǎn)換（如將CT/MRI圖像映射到手術視野）、高精度的運動控制算法（確保器械尖端穩(wěn)定、精準運動）、以及安全可靠的人機交互界面（醫(yī)生通過控制臺引導機器人操作）。此外，手術過程的仿真和規(guī)劃也需要大量的計算資源。4.解析：機器人動力學分析需要建立精確的數(shù)學模型來描述機器人運動過程中各部件的力和力矩關系，這通常涉及復雜的微分方程和矩陣運算。挑戰(zhàn)在于：1）模型精度與簡化程度的平衡，完全精確的模型計算量巨大；2）實時性要求，動力學模型常用于實時控制，計算速度必須滿足要求；3）非線性因素的處理，如摩擦、碰撞等；4）多體系統(tǒng)動力學分析的復雜性。5.解析：機器學習技術通過讓機器人從數(shù)據(jù)中學習，顯著提升了其智能化水平。在感知方面，深度學習可用于更精確的目標識別與場景理解；在決策方面，強化學習可讓機器人在復雜環(huán)境中自主學習最優(yōu)策略，如路徑規(guī)劃或任務執(zhí)行；在控制方面，基于學習的控制算法（如模仿學習）可直接從人類專家或演示中學習控制技能，實現(xiàn)更自然、更適應的控制效果。信息與計算科學提供了實現(xiàn)這些機器學習算法所需的計算平臺、數(shù)據(jù)處理方法和算法理論支持。6.解析：ROS（RobotOperatingSystem）是一個用于編寫機器人軟件的靈活框架。其核心概念包括：1）基于節(jié)點（Node）的通信機制，允許不同功能模塊（如感知、規(guī)劃、控制）獨立運行并通過標準接口通信；2）豐富的功能包（Package）集合，提供了大量的預實現(xiàn)工具和庫；3）統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)系統(tǒng)，方便查找和管理資源。在機器人軟件開發(fā)中，ROS極大地簡化了復雜機器人系統(tǒng)的開發(fā)、測試、部署和維護過程，促進了機器人軟件的復用和社區(qū)協(xié)作。四、計算題1.解析：根據(jù)DH參數(shù)矩陣，計算末端位姿變換矩陣T0_3。T0_1=[1000;0100;001q1;0001]。T1_2=[cos(q2)-sin(q2)0L1*sin(q2);sin(q2)cos(q2)0L1*cos(q2);0010;0001]。T2_3=[1000;0100;0010;0001]。T0_3=T0_1*T1_2*T2_3。將T1_2和T2_3代入并計算，最終T0_3=[cos(q1)*cos(q2)sin(q1)*cos(q2)sin(q2)0;-cos(q1)*sin(q2)-sin(q1)*sin(q2)cos(q2)0;sin(q1)cos(q1)0L1;0001]。末端點P在世界坐標系下的坐標為T0_3*[0;0;0;1]^T=[0;0;0;1]^T。需要表達x,y。觀察矩陣第三列的平移部分，[0,0,L1,0]^T。機器人基座在原點，第一個關節(jié)旋轉(zhuǎn)平面與XY平面重合。第二個關節(jié)旋轉(zhuǎn)軸垂直于XY平面。因此，末端執(zhí)行器在XY平面上的坐標為[x,y,0]^T=[L1*sin(q2),L1*cos(q2),0]^T。所以，正運動學方程為：x=L1*cos(q2)，y=L1*sin(q2)。這是在假設DH參數(shù)矩陣中L1=1米的情況下的結(jié)果。2.解析：設計一個簡單的直線軌跡，只需計算起點和終點。起點A(0,0)，終點B(3,4)。路徑長度L=sqrt((3-0)^2+(4-0)^2)=sqrt(9+16)=sqrt(25)=5米。機器人速度v=0.5米/秒。總時間t=總距離/速度=5米/0.5米/秒=10秒。一個簡單的軌跡可以表示為：經(jīng)過點A(0,0)，中間可以經(jīng)過點P1(1,1.4)（位于AB線上），再經(jīng)過點P2(2,2.8)，最后到達點B(3,4)。這是一個包含三個點的分段直線軌跡?？倳r間仍為10秒。五、論述題解析：機器人的自主導航是一個復雜的系統(tǒng)工程，其中計算科學與信息技術扮演著至關重要的角色。在感知環(huán)節(jié)，計算是處理原始傳感器數(shù)據(jù)、構建環(huán)境模型的基礎。例如，激光雷達或攝像頭采集到的原始數(shù)據(jù)（點云或圖像），需要通過計算方法（如濾波算法、特征提取算法）進行處理，去除噪聲，識別關鍵特征點（如角點、邊緣），并最終生成環(huán)境地圖（如柵格地圖、特征地圖）。計算機視覺算法（如物體檢測、語義分割）能夠理解圖像信息，識別出可通行區(qū)域、障礙物類型和顏色等。這些計算過程直接影響機器人對環(huán)境的理解精度和實時性。在決策環(huán)節(jié)，計算負責根據(jù)感知到的環(huán)境信息和自身狀態(tài)，規(guī)劃出安全、高效、符合目標的路徑或行為。路徑規(guī)劃算法（如Dijkstra、A*、RRT等）是在計算上解決搜索問題的核心，它們能夠在地圖上搜索出從起點到終點的最優(yōu)或次優(yōu)路徑，并考慮避開動態(tài)或靜態(tài)障礙物。此外，機器學習算法（如強化學習）可以在仿真或真實環(huán)境中學習導航策略，