2025機(jī)器人算法工程師校招試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.下列哪種算法常用于圖像邊緣檢測(cè)？A.K-均值算法B.Sobel算子C.遺傳算法D.蟻群算法2.機(jī)器人路徑規(guī)劃中，A算法的核心是？A.廣度優(yōu)先搜索B.深度優(yōu)先搜索C.啟發(fā)式搜索D.隨機(jī)搜索3.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹(shù)B.K近鄰C.主成分分析D.支持向量機(jī)4.在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)中，正運(yùn)動(dòng)學(xué)是指？A.已知關(guān)節(jié)變量求末端位姿B.已知末端位姿求關(guān)節(jié)變量C.計(jì)算關(guān)節(jié)速度D.計(jì)算末端速度5.用于機(jī)器人環(huán)境感知的激光雷達(dá)主要測(cè)量的是？A.顏色信息B.距離信息C.溫度信息D.濕度信息6.下列哪種優(yōu)化算法適用于求解非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題？A.梯度下降法B.最小二乘法C.單純形法D.拉格朗日乘數(shù)法7.機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)融合方法中，卡爾曼濾波主要用于？A.圖像融合B.多傳感器數(shù)據(jù)的線性最優(yōu)估計(jì)C.音頻數(shù)據(jù)融合D.觸覺(jué)數(shù)據(jù)融合8.以下哪個(gè)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的重要概念？A.特征提取B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)C.過(guò)擬合D.欠擬合9.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，卷積層的主要作用是？A.降維B.特征提取C.分類(lèi)D.聚類(lèi)10.在機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)建模中，拉格朗日法和牛頓-歐拉法的主要區(qū)別在于？A.拉格朗日法基于能量，牛頓-歐拉法基于力B.拉格朗日法更簡(jiǎn)單C.牛頓-歐拉法不考慮慣性力D.拉格朗日法不能用于多關(guān)節(jié)機(jī)器人多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于機(jī)器人算法工程師常用編程語(yǔ)言的有？A.PythonB.C++C.JavaD.MATLAB2.機(jī)器人的定位算法有？A.擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）B.蒙特卡羅定位（MCL）C.粒子濾波D.霍夫變換3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括？A.層次聚類(lèi)B.高斯混合模型C.線性回歸D.樸素貝葉斯4.機(jī)器人視覺(jué)中，常用的圖像預(yù)處理方法有？A.灰度化B.濾波C.二值化D.直方圖均衡化5.以下哪些是機(jī)器人路徑規(guī)劃算法？A.Dijkstra算法B.快速隨機(jī)樹(shù)（RRT）算法C.模擬退火算法D.人工勢(shì)場(chǎng)法6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素有？A.環(huán)境B.智能體C.動(dòng)作D.獎(jiǎng)勵(lì)7.深度學(xué)習(xí)框架有？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Keras8.機(jī)器人傳感器包括？A.視覺(jué)傳感器B.聽(tīng)覺(jué)傳感器C.觸覺(jué)傳感器D.力傳感器9.機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制方法有？A.PID控制B.模糊控制C.自適應(yīng)控制D.滑?？刂?0.優(yōu)化算法中，屬于啟發(fā)式算法的有？A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.梯度下降法判斷題（每題2分，共10題）1.機(jī)器人算法工程師只需要掌握算法知識(shí)，不需要了解機(jī)器人硬件。（）2.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。（）3.卡爾曼濾波只能處理線性系統(tǒng)。（）4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）只能用于圖像識(shí)別。（）5.機(jī)器人的路徑規(guī)劃就是找到最短路徑。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）7.拉格朗日法在機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模中比牛頓-歐拉法更難編程實(shí)現(xiàn)。（）8.傳感器數(shù)據(jù)融合可以提高機(jī)器人環(huán)境感知的準(zhǔn)確性。（）9.機(jī)器學(xué)習(xí)中，過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好。（）10.機(jī)器人的定位和建圖是相互獨(dú)立的任務(wù)。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述A算法的原理。A算法是一種啟發(fā)式搜索算法，結(jié)合了Dijkstra算法的最優(yōu)性和貪心最佳優(yōu)先搜索的高效性。它通過(guò)評(píng)估函數(shù)f(n)=g(n)+h(n)來(lái)選擇下一個(gè)要擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)，g(n)是從起點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)，h(n)是從節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的啟發(fā)式估計(jì)代價(jià)，不斷擴(kuò)展f(n)值最小的節(jié)點(diǎn)直至找到目標(biāo)。2.什么是機(jī)器人的SLAM問(wèn)題？SLAM即同步定位與地圖構(gòu)建，是指機(jī)器人在未知環(huán)境中，通過(guò)自身攜帶的傳感器感知環(huán)境信息，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中實(shí)時(shí)估計(jì)自身位置，同時(shí)構(gòu)建環(huán)境地圖，以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航等任務(wù)。3.簡(jiǎn)述梯度下降法的作用和原理。梯度下降法是用于優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的算法。其原理是沿著目標(biāo)函數(shù)的負(fù)梯度方向迭代更新參數(shù)，每次更新的步長(zhǎng)由學(xué)習(xí)率決定，不斷迭代使目標(biāo)函數(shù)值逐漸減小，最終找到函數(shù)的局部或全局最優(yōu)解。4.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)。CNN主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成。卷積層通過(guò)卷積核提取圖像特征；池化層對(duì)特征圖進(jìn)行降維；全連接層將特征圖展開(kāi)并進(jìn)行分類(lèi)；輸出層給出最終分類(lèi)結(jié)果。討論題（每題5分，共4題）1.討論機(jī)器人算法在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用前景。機(jī)器人算法可使智能家居設(shè)備更智能。如通過(guò)圖像識(shí)別算法，智能攝像頭可實(shí)現(xiàn)安防監(jiān)控；利用語(yǔ)音識(shí)別算法，智能音箱能實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音交互；路徑規(guī)劃算法可讓掃地機(jī)器人高效清潔。未來(lái)可實(shí)現(xiàn)設(shè)備間協(xié)同，提升用戶生活便利性和舒適度。2.談?wù)勀銓?duì)機(jī)器人算法中數(shù)據(jù)質(zhì)量重要性的理解。數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)機(jī)器人算法至關(guān)重要。高質(zhì)量數(shù)據(jù)能使算法準(zhǔn)確學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，提高模型性能和泛化能力。若數(shù)據(jù)有噪聲、缺失或偏差，會(huì)導(dǎo)致模型過(guò)擬合或欠擬合，降低算法的準(zhǔn)確性和可靠性，影響機(jī)器人的決策和執(zhí)行能力。3.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人自主導(dǎo)航中的應(yīng)用挑戰(zhàn)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人自主導(dǎo)航中面臨一些挑戰(zhàn)。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)困難，難以準(zhǔn)確衡量導(dǎo)航效果；環(huán)境復(fù)雜多變，學(xué)習(xí)過(guò)程慢且易陷入局部最優(yōu)；狀態(tài)空間和動(dòng)作空間大，計(jì)算資源需求高；訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集成本高，且安全性難以保證。4.如何提升機(jī)器人算法的實(shí)時(shí)性？可從多方面提升實(shí)時(shí)性。優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)，采用高效的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；利用并行計(jì)算技術(shù)，如GPU加速；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，減少計(jì)算量；采用增量學(xué)習(xí)方法，避免重復(fù)計(jì)算；還可對(duì)算法進(jìn)行精簡(jiǎn)，去除不必要的步驟。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.C3.C4.A5.B6.A7.B8.B9.B10.A多項(xiàng)選擇題答案1.ABD2