2025年大學《信息與計算科學》專業(yè)題庫——信息與計算科學中的智能駕駛技術考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述智能駕駛技術的定義及其主要發(fā)展階段。結合信息與計算科學的角度，說明該技術在發(fā)展過程中對計算能力提出了哪些關鍵要求。二、解釋什么是自動駕駛的“感知層”。列舉至少三種主要的傳感器類型，并簡要說明其中任意兩種傳感器的基本工作原理及其在信息與計算科學處理中的特點（例如，數據維度、噪聲特性、處理算法類型等）。三、什么是傳感器融合？在智能駕駛感知系統(tǒng)中，為什么要進行傳感器融合？請描述一種常見的傳感器融合方法（如卡爾曼濾波、粒子濾波或基于機器學習的融合方法），并簡述其核心思想。四、簡述路徑規(guī)劃在智能駕駛中的作用。區(qū)分全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃的概念，并分別列舉一種常用的算法（如A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等）及其在信息與計算科學中涉及的關鍵計算問題（如搜索、優(yōu)化、采樣等）。五、什么是運動規(guī)劃（MotionPlanning）？在考慮車輛動力學約束的情況下，運動規(guī)劃比路徑規(guī)劃增加了哪些關鍵的計算挑戰(zhàn)？請簡述模型預測控制（MPC）方法在解決這類挑戰(zhàn)時，其基本的思想和步驟。六、深度學習技術在智能駕駛的哪些環(huán)節(jié)有重要應用？請選擇其中一個環(huán)節(jié)（例如，目標檢測、語義分割、行為預測等），說明深度學習模型（如CNN、RNN、Transformer等）是如何在該環(huán)節(jié)中發(fā)揮作用，并簡述訓練這些模型通常涉及的計算科學問題（如數據預處理、模型優(yōu)化算法、計算資源需求等）。七、簡述高精度地圖在智能駕駛中的作用及其對信息與計算科學中數據表示、存儲和檢索技術提出的要求。舉例說明高精度地圖中可能包含的信息類型。八、V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術對于智能駕駛系統(tǒng)有何意義？從信息與計算科學的角度，V2X通信帶來了哪些新的計算機遇和挑戰(zhàn)（例如，數據傳輸協議、信息安全、實時性保證、網絡拓撲結構等）？九、設計一個簡單的場景：一輛自動駕駛汽車正在十字路口等待紅燈。假設它能夠通過傳感器感知到前方路口有另一輛車正在加速進入路口，且預測該車輛可能闖紅燈。請結合信息與計算科學的知識，描述該汽車決策控制系統(tǒng)可能采取的步驟，并簡述其中涉及的計算決策過程。十、討論智能駕駛技術發(fā)展面臨的主要計算科學挑戰(zhàn)，例如實時性要求、計算資源限制、算法魯棒性、數據隱私與安全等。針對其中你認為是較為關鍵的一個挑戰(zhàn)，提出一種可能的解決方案或研究方向，并簡要說明其計算層面的考量。試卷答案一、智能駕駛技術是指利用各種信息技術，使汽車能夠感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行控制，從而減少或消除人工駕駛操作的車輛系統(tǒng)。主要發(fā)展階段通常包括：輔助駕駛（ADAS）、部分自動駕駛（PA）、有條件自動駕駛（CA）和高度自動駕駛（HA/L3及以上），最終目標是完全自動駕駛（FA/L4/L5）。信息與計算科學為智能駕駛提供了核心支撐，關鍵要求包括：大規(guī)模、高精度、實時數據處理能力（涉及數據庫、并行計算、大數據分析）；復雜傳感器數據融合與三維環(huán)境建模算法（涉及信號處理、機器學習、幾何計算）；基于AI的高層決策與規(guī)劃算法（涉及強化學習、優(yōu)化理論、運籌學）；高可靠性、低延遲的控制系統(tǒng)理論與實現（涉及數值計算、實時系統(tǒng)、控制理論）；以及保障信息安全與數據隱私的計算技術。二、感知層是自動駕駛系統(tǒng)獲取環(huán)境信息的基礎層，負責識別車輛周圍的環(huán)境要素（如其他車輛、行人、交通標志、道路設施等）。主要傳感器類型包括：激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達（Radar）、攝像頭（Camera）、超聲波傳感器（UltrasonicSensor）、慣性測量單元（IMU）等。以激光雷達為例，其基本工作原理是發(fā)射激光束并接收反射信號，通過測量光束飛行時間（Time-of-Flight,ToF）來計算目標距離，通過接收不同角度的反射信號來構建環(huán)境的三維點云圖。在信息與計算科學處理中，LiDAR數據具有高精度三維坐標信息，數據量通常較大，點云稀疏度不均，噪聲（如地面反射、環(huán)境雜波）處理，以及點云分割、目標檢測、特征提取等后續(xù)算法設計是關鍵。以攝像頭為例，其通過捕捉光強分布形成二維圖像，包含豐富的顏色和紋理信息，但易受光照、天氣影響，且缺乏絕對深度信息。處理上涉及圖像處理技術（如去噪、增強）、特征提?。ㄈ鏢IFT、HOG）、計算機視覺算法（如雙目視覺測距、深度估計算法），以及像素級信息的三維推斷。三、傳感器融合是指將來自不同傳感器（或同一傳感器不同通道）的信息進行組合或集成，以獲得比單一傳感器更準確、更可靠、更完整的環(huán)境感知信息的過程。在智能駕駛感知系統(tǒng)中，進行傳感器融合的主要原因是：提高感知系統(tǒng)的魯棒性和冗余度（當某個傳感器失效或性能下降時，其他傳感器信息可彌補）；增強感知精度（融合不同類型傳感器的優(yōu)勢，如LiDAR的距離精度和Radar的穿透能力）；擴展感知范圍和維度（結合多種傳感器的信息，獲得更全面的環(huán)境描述）。卡爾曼濾波是一種經典的線性高斯系統(tǒng)狀態(tài)估計方法，常用于傳感器融合。其核心思想是基于系統(tǒng)模型和測量模型，通過遞歸地更新對系統(tǒng)狀態(tài)（如目標位置、速度）的最優(yōu)估計，同時結合新測量的信息來修正估計誤差，從而獲得比單獨使用系統(tǒng)模型或測量值更精確的狀態(tài)估計。其計算涉及矩陣運算（狀態(tài)轉移矩陣、觀測矩陣、誤差協方差矩陣等）。四、路徑規(guī)劃是智能駕駛決策控制系統(tǒng)規(guī)劃車輛從起點到終點的行駛軌跡的過程，旨在尋找一條安全、高效、符合駕駛規(guī)范的路徑。全局路徑規(guī)劃是指在地圖上規(guī)劃一條從起點到終點的宏觀路徑，通常不考慮實時交通狀況和車輛動力學約束，常用算法有A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。A*算法是一種啟發(fā)式搜索算法，通過評估函數f(n)=g(n)+h(n)（其中g(n)是從起點到節(jié)點n的實際代價，h(n)是節(jié)點n到終點的預估代價）來指導搜索，旨在高效地找到最優(yōu)路徑。在信息與計算科學中，A*算法涉及圖搜索理論、啟發(fā)式函數設計、優(yōu)先隊列管理等計算問題。局部路徑規(guī)劃（或稱動態(tài)路徑規(guī)劃）是在全局路徑的基礎上，根據實時傳感器感知到的環(huán)境信息（如障礙物突然出現）和車輛動力學限制，動態(tài)調整行駛軌跡，確保車輛安全、平穩(wěn)地到達目的地。常用算法有動態(tài)窗口法（DWA）、模型預測控制（MPC）等。局部路徑規(guī)劃增加了實時性、動態(tài)性、多約束（速度、加速度、轉向角）處理等計算挑戰(zhàn)。五、運動規(guī)劃是研究在具有障礙物的環(huán)境中，如何為無人系統(tǒng)（如自動駕駛汽車）規(guī)劃一條從當前位置到目標位置的可行、無碰撞運動軌跡的問題。它比路徑規(guī)劃更復雜，因為路徑規(guī)劃通常只關注幾何路徑，而運動規(guī)劃需要考慮系統(tǒng)的物理運動特性，如速度、加速度、轉向角限制、車輛動力學模型等?？紤]車輛動力學約束后，運動規(guī)劃的計算挑戰(zhàn)顯著增加：首先，車輛的運動不再是簡單的點在路徑上移動，而是受復雜的非線性動力學方程約束，軌跡搜索空間變得高維且難以表示；其次，需要同時優(yōu)化多個變量（如軌跡的各點位置、速度、加速度），且這些變量之間存在耦合關系；此外，還需要保證軌跡的平滑性以滿足乘坐舒適性要求。模型預測控制（MPC）是一種常用的解決方法。其基本思想是：在每一時刻，基于當前狀態(tài)，向前預測一個較短的時間窗口，在這個窗口內，利用一個優(yōu)化器（通常是線性規(guī)劃或二次規(guī)劃）來尋找一個控制序列（如加速度、方向盤轉角），使得某個性能指標（如跟蹤誤差最小化、能耗最小化、約束滿足）最優(yōu)，然后只執(zhí)行該序列的第一個控制輸入，并在下一個時刻重復此過程。MPC的核心步驟包括：建立系統(tǒng)模型、定義預測時域和性能指標、設置約束條件、在線求解優(yōu)化問題。六、深度學習技術在智能駕駛中有廣泛應用，主要包括：感知層的目標檢測與分類（識別車輛、行人、交通標志等）、目標跟蹤（持續(xù)追蹤已檢測目標）、語義分割（區(qū)分道路、人行道、建筑物、天空等）、場景理解（理解整體駕駛環(huán)境）；決策層的行為預測（預測其他交通參與者的行為）、路徑規(guī)劃（基于預測結果進行規(guī)劃）、策略生成（決定車輛的駕駛行為）。以目標檢測為例，深度學習模型（特別是基于卷積神經網絡CNN的模型，如YOLO、SSD、FasterR-CNN）通過學習大量的標注圖像數據，能夠自動提取目標的特征，并輸出目標的位置（邊界框）和類別。Transformer模型近年來也在視覺任務中展現出潛力，例如在視頻理解、場景流（SceneFlow）估計等方面。訓練這些深度學習模型通常涉及的計算科學問題包括：大規(guī)模數據預處理（數據清洗、標注、增強）所需的并行計算能力；模型架構設計（網絡層數、連接方式、激活函數等）對計算復雜度和性能的影響；訓練過程中巨大的計算資源需求（高精度GPU/TPU集群）；高效的優(yōu)化算法（如Adam、SGD變種）以處理高維參數空間和大規(guī)模數據集；以及模型壓縮、量化等技術以適應車載嵌入式設備的計算和存儲限制。七、高精度地圖（HDMap）是智能駕駛系統(tǒng)的重要感知基礎，它提供了比普通導航地圖更精細、更動態(tài)的道路環(huán)境信息，包括車道線位置、曲率、坡度、交通標志、信號燈、路沿、障礙物等。它對信息與計算科學中數據表示、存儲和檢索技術提出了較高要求。數據表示上，需要高效、準確地表達三維空間幾何信息、語義信息（道路屬性）和動態(tài)信息（交通標志狀態(tài)、信號燈周期等）。常用的表示方法包括點云、網格、圖等。數據存儲上，由于數據量龐大且包含多源異構信息，需要采用高性能數據庫（如時空數據庫、NoSQL數據庫）進行存儲和管理。數據檢索上，需要支持快速的空間查詢（如查找車輛周圍的道路信息）、范圍查詢、時間查詢（如查詢未來一段時間內信號燈狀態(tài)變化）等操作，以支持實時路徑規(guī)劃、定位、決策等應用。高精度地圖中可能包含的信息類型包括：車道幾何信息（中心線、邊界線、寬度、曲率半徑）、道路屬性（路面類型、坡度、坡向、車道類型）、交通設施信息（交通標志、信號燈、人行橫道、路緣、護欄）、靜態(tài)障礙物信息（建筑物、路燈、公交站牌）、動態(tài)信息（可變限速標志、施工區(qū)域、信號燈狀態(tài)）、高精度定位基準（GPS修正信息）等。八、V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術是指車輛與周圍各種外部實體（包括其他車輛V2V、基礎設施V2I、行人V2P、網絡V2N）進行直接通信的技術。它對于智能駕駛系統(tǒng)意義重大，主要體現在：提升交通安全（如提前預警前方事故、交叉碰撞風險）、提高通行效率（如協同通行、綠波通行）、改善駕駛體驗（如減少信息干擾，提供更豐富的外部信息）。從信息與計算科學的角度，V2X通信帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。機遇包括：為智能駕駛系統(tǒng)提供超視距、高時間分辨率的環(huán)境信息，突破單一傳感器的物理限制；支持車路協同應用，實現分布式、智能化的交通管理；促進邊緣計算與云平臺結合，實現更復雜的數據處理和決策。挑戰(zhàn)包括：數據傳輸協議標準化與互操作性（確保不同廠商設備能有效通信）；信息安全與隱私保護（防止惡意攻擊、數據泄露）；巨大的通信網絡拓撲結構與管理和維護復雜性；通信延遲與可靠性保證（確保關鍵信息的實時、準確傳遞）；海量數據融合處理（車載終端、路側單元、云端需要處理和分析海量的V2X數據）；以及車載計算資源與通信能耗的平衡。特別是實時性要求，V2X通信往往需要滿足亞毫秒級的低延遲以保證安全預警的及時性，這對通信鏈路、數據處理算法和系統(tǒng)架構都提出了極高要求。九、場景描述：一輛自動駕駛汽車（車輛A）正在十字路口等待紅燈。傳感器感知到前方路口有另一輛車（車輛B）正在加速進入路口，預測車輛B可能闖紅燈。決策控制系統(tǒng)可能采取的步驟：1.確認與確認：再次通過傳感器（如視覺、毫米波雷達）確認車輛B的狀態(tài)和意圖，同時檢查路口交通信號燈狀態(tài)。2.風險評估：基于車輛B的速度、加速度、與車輛A的相對距離、剩余距離等信息，計算碰撞風險。3.決策制定：若風險評估顯示碰撞風險較高，則系統(tǒng)應優(yōu)先考慮避免碰撞?？赡艿臎Q策包括：保持當前速度或輕微制動，同時向左右相鄰車道變道（如果安全且車道條件允許）；如果變道困難或不安全，則采取更強烈的制動措施，甚至緊急制動以停止車輛。若風險評估顯示碰撞風險較低或可接受，則可能維持當前狀態(tài)或根據信號燈情況等待。4.執(zhí)行控制：將決策結果轉化為具體的控制指令（如制動踏板力、轉向角度、油門控制），發(fā)送給車輛執(zhí)行機構。5.效果監(jiān)控與反饋：執(zhí)行控制后，持續(xù)監(jiān)控車輛B的行為和自身車輛狀態(tài)，根據實際情況調整控制策略。計算決策過程的核心是利用傳感器融合獲取的環(huán)境感知信息，結合車輛動力學模型和預測算法（如基于卡爾曼濾波或機器學習的行為預測模型）估計車輛B的未來軌跡，然后在約束條件（如物理限制、安全距離、交通規(guī)則）下，通過優(yōu)化算法（如MPC或規(guī)劃器）選擇一個安全、合理的控制策略。十、智能駕駛技術發(fā)展面臨的主要計算科學挑戰(zhàn)包括：1.實時性要求：智能駕駛系統(tǒng)需要在極短的時間內（通常毫秒級）完成從感知、決策到控制的全流程，對算法效率、計算硬件性能、系統(tǒng)軟硬件協同設計提出了嚴峻考驗。2.計算資源限制：車載計算平臺（ECU、域控制器）在功耗、散熱、成本、體積、可靠性等方面存在嚴格限制，如何在有限的資源下運行復雜的AI模型和仿真軟件是個核心問題。3.算法魯棒性與泛化能力：智能駕駛系統(tǒng)需要在各種復雜、動態(tài)、甚至惡劣的環(huán)境條件下（如極端天氣、復雜光照、罕見場景）都能穩(wěn)定可靠地運行，要求算法具備強大的魯棒性和對未知情況的泛化能力，避免“黑箱”模型的失效。4.數據依賴與質量：高性能的AI模型依賴于大規(guī)模、高質量、多樣化的標注數據進行訓練，但獲取、標注、清洗這些數據成本高昂，且數據分布外（OOD）的泛化能力仍是挑戰(zhàn)。同時，數據隱私與安全保護也是必須解決的關鍵問題。針