機器人運動規(guī)劃工程師招聘筆試考試試卷和答案一、填空題（每題1分，共10分）1.機器人運動學分為正運動學和（逆運動學）。2.常見的機器人坐標系有基坐標系、工具坐標系和（工件坐標系）。3.A算法是一種（啟發(fā)式搜索）算法。4.機器人路徑規(guī)劃中，Dijkstra算法是一種（單源最短路徑）算法。5.機器人末端執(zhí)行器的位姿通常用（齊次變換矩陣）來表示。6.雅可比矩陣用于描述機器人（關節(jié)速度）與末端執(zhí)行器速度之間的關系。7.（柵格地圖）是一種將機器人工作空間劃分為一個個小方格的地圖表示方法。8.機器人軌跡規(guī)劃通常在（關節(jié)空間）和笛卡爾空間進行。9.遺傳算法是基于（自然選擇）和遺傳變異的優(yōu)化算法。10.機器人避障常用的傳感器有激光雷達和（攝像頭）。二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法常用于機器人局部路徑規(guī)劃？（）A.A算法B.Dijkstra算法C.D算法D.DBSCAN算法答案：C2.機器人逆運動學求解的是（）A.已知末端位姿求關節(jié)角度B.已知關節(jié)角度求末端位姿C.已知關節(jié)速度求末端速度D.已知末端速度求關節(jié)速度答案：A3.機器人工作空間是指（）A.機器人能到達的所有位置B.機器人能到達的所有姿態(tài)C.機器人能到達的所有位置和姿態(tài)D.機器人的安裝空間答案：C4.以下哪種不屬于機器人常用的驅動方式？（）A.液壓驅動B.氣壓驅動C.電力驅動D.熱力驅動答案：D5.機器人路徑規(guī)劃中，搜索算法的評價指標不包括（）A.完備性B.最優(yōu)性C.收斂性D.時間復雜度答案：C6.對于一個6自由度的工業(yè)機器人，其雅可比矩陣的維度是（）A.3×6B.6×6C.6×3D.9×6答案：B7.機器人在笛卡爾空間的直線運動是指（）A.末端執(zhí)行器沿直線運動B.關節(jié)沿直線運動C.機器人整體沿直線平移D.以上都不對答案：A8.以下哪種地圖表示方法適合動態(tài)環(huán)境？（）A.拓撲地圖B.幾何地圖C.概率地圖D.柵格地圖答案：C9.機器人軌跡規(guī)劃中，樣條曲線擬合的優(yōu)點不包括（）A.曲線平滑B.易于計算C.可滿足邊界條件D.精度高答案：B10.機器人避障過程中，距離傳感器數據出現(xiàn)異常時，較好的處理方式是（）A.忽略數據B.直接使用數據C.進行數據濾波D.重啟傳感器答案：C三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.機器人運動規(guī)劃的目標包括（）A.找到從起點到終點的路徑B.避開障礙物C.滿足運動學和動力學約束D.最小化運動時間或能量消耗答案：ABCD2.以下哪些算法屬于全局路徑規(guī)劃算法？（）A.A算法B.Dijkstra算法C.蟻群算法D.人工勢場法答案：ABC3.機器人的位姿描述可以采用（）A.歐拉角B.四元數C.旋轉矩陣D.齊次坐標答案：ABCD4.機器人傳感器按功能可分為（）A.位置傳感器B.速度傳感器C.力傳感器D.視覺傳感器答案：ABCD5.機器人路徑規(guī)劃中，環(huán)境建模的方法有（）A.幾何建模B.拓撲建模C.概率建模D.語義建模答案：ABCD6.機器人軌跡規(guī)劃的約束條件包括（）A.關節(jié)角度限制B.關節(jié)速度限制C.加速度限制D.末端執(zhí)行器的位姿精度答案：ABCD7.遺傳算法的基本操作有（）A.選擇B.交叉C.變異D.復制答案：ABC8.機器人在復雜環(huán)境中進行運動規(guī)劃時，需要考慮的因素有（）A.環(huán)境的動態(tài)變化B.傳感器的精度和可靠性C.機器人的自身性能D.任務的優(yōu)先級答案：ABCD9.機器人避障策略包括（）A.基于距離傳感器的避障B.基于視覺的避障C.基于人工勢場的避障D.基于路徑搜索的避障答案：ABCD10.以下哪些屬于機器人運動規(guī)劃中的搜索算法優(yōu)化方法？（）A.雙向搜索B.啟發(fā)式函數改進C.并行搜索D.隨機搜索答案：ABC四、判斷題（每題2分，共20分）1.機器人正運動學的解是唯一的。（√）2.A算法一定能找到最優(yōu)路徑。（√）3.機器人的工作空間越大，其靈活性越高。（×）4.逆運動學求解過程中可能存在多解情況。（√）5.遺傳算法可以保證找到全局最優(yōu)解。（×）6.機器人在笛卡爾空間的運動一定比關節(jié)空間更平滑。（×）7.激光雷達可以直接獲取環(huán)境的語義信息。（×）8.人工勢場法在局部最小問題上存在局限性。（√）9.機器人的路徑規(guī)劃和軌跡規(guī)劃是同一概念。（×）10.機器人的運動學模型與動力學模型是相互獨立的。（×）五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述A算法的原理。答案：A算法是一種啟發(fā)式搜索算法。它結合了Dijkstra算法的廣度優(yōu)先搜索特性和貪心算法的啟發(fā)式信息。通過一個估價函數f(n)=g(n)+h(n)來選擇下一個擴展節(jié)點，其中g(n)是從起點到節(jié)點n的實際代價，h(n)是從節(jié)點n到目標點的估計代價。每次選擇f值最小的節(jié)點進行擴展，直到找到目標節(jié)點。這樣能在搜索過程中利用啟發(fā)式信息，提高搜索效率，更快找到最優(yōu)路徑。2.說明機器人運動學和動力學的區(qū)別。答案：機器人運動學主要研究機器人各關節(jié)位置、姿態(tài)與末端執(zhí)行器位置、姿態(tài)之間的關系，不考慮引起運動的力和力矩，側重于運動的幾何描述，如正逆運動學求解。而動力學研究機器人運動與受力之間的關系，涉及到力、力矩、質量、慣性等物理量，分析機器人在各種力作用下的運動狀態(tài)，如建立動力學方程來研究機器人的加速、減速等運動情況。3.簡述機器人路徑規(guī)劃和軌跡規(guī)劃的區(qū)別。答案：路徑規(guī)劃主要關注機器人在環(huán)境中找到一條從起始點到目標點的無碰撞路徑，通常在二維或三維空間中進行，不考慮機器人運動的時間和速度等細節(jié)，重點在于避障和找到可行路徑。軌跡規(guī)劃則是在路徑規(guī)劃的基礎上，進一步考慮機器人的運動時間、速度、加速度等動力學因素，生成滿足機器人運動學和動力學約束的、光滑的運動軌跡，使機器人按照特定的時間序列通過路徑上的各個點。4.描述人工勢場法在機器人避障中的原理。答案：人工勢場法將機器人工作環(huán)境視為一種勢場，目標點產生引力勢場，吸引機器人靠近；障礙物產生斥力勢場，排斥機器人遠離。機器人在合成勢場作用下運動，勢場的梯度決定機器人的運動方向。當機器人靠近障礙物時，斥力增大，使其改變方向避開；同時引力引導機器人向目標前進。但該方法存在局部最小問題，可能使機器人陷入局部最優(yōu)而無法到達目標。六、討論題（每題5分，共10分）1.討論在復雜動態(tài)環(huán)境下，機器人運動規(guī)劃面臨的挑戰(zhàn)及可能的解決方法。答案：挑戰(zhàn)：環(huán)境動態(tài)變化，如人員、物體的移動，導致之前規(guī)劃的路徑可能不再可行；傳感器數據存在噪聲和延遲，影響環(huán)境感知的準確性；實時性要求高，需要快速重新規(guī)劃路徑。解決方法：采用概率地圖和實時地圖更新技術，適應環(huán)境變化；使用多傳感器融合提高感知精度和可靠性；研究高效的實時路徑規(guī)劃算法，如基于搜索算法的改進，利用并行計算加速處理；引入機器學習方法，讓機器人從經驗中學習更好的規(guī)劃策略。2.分析機器人運動規(guī)劃中多目標優(yōu)化的意義及常用方法。答案：意義：在實際應用中，機器人運動規(guī)劃往往需要同時滿足多個目標，如最短路徑、最快速度、最小能量消耗、最高安全性等