北京理工大學(xué)2025年智能無人系統(tǒng)技術(shù)試驗(yàn)班優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)評(píng)選試題及答案考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述智能無人系統(tǒng)中的傳感器融合技術(shù)及其主要優(yōu)勢(shì)。2.描述PID控制器在無人系統(tǒng)姿態(tài)控制中的應(yīng)用原理及其關(guān)鍵參數(shù)整定方法。3.比較并說明視覺傳感器和激光雷達(dá)在無人系統(tǒng)環(huán)境感知中的優(yōu)缺點(diǎn)。4.解釋什么是無人系統(tǒng)的路徑規(guī)劃，并簡(jiǎn)述基于A*算法的路徑規(guī)劃基本思想。5.闡述機(jī)器學(xué)習(xí)在無人系統(tǒng)自主決策中的應(yīng)用方式及其面臨的挑戰(zhàn)。二、論述題1.結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景，論述無人集群協(xié)同作業(yè)的優(yōu)勢(shì)及其面臨的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。2.探討無人系統(tǒng)在人機(jī)交互方面的發(fā)展趨勢(shì)，并分析當(dāng)前存在的主要問題及可能的解決方案。三、設(shè)計(jì)題設(shè)計(jì)一個(gè)用于室內(nèi)導(dǎo)航的簡(jiǎn)易無人機(jī)器人系統(tǒng)，需要說明系統(tǒng)的總體架構(gòu)、關(guān)鍵硬件選型依據(jù)以及核心軟件功能設(shè)計(jì)思路。試卷答案一、簡(jiǎn)答題1.傳感器融合技術(shù)及其主要優(yōu)勢(shì)：*答案：傳感器融合技術(shù)是指將來自多個(gè)傳感器的信息進(jìn)行組合、處理和融合，以獲得比單個(gè)傳感器更準(zhǔn)確、更可靠、更全面的環(huán)境信息或系統(tǒng)狀態(tài)信息的技術(shù)。主要優(yōu)勢(shì)包括：提高信息精度和可靠性（冗余備份）、增強(qiáng)環(huán)境感知能力（獲取多維度信息）、擴(kuò)展傳感器功能（融合不同類型信息）、降低系統(tǒng)復(fù)雜度（可能減少單個(gè)高精度傳感器需求）。*解析思路：本題考察對(duì)傳感器融合基本概念和優(yōu)勢(shì)的理解。需要首先定義傳感器融合，然后重點(diǎn)闡述其帶來的核心價(jià)值，如信息質(zhì)量提升（精度、可靠性）、感知能力增強(qiáng)（多維度、更全面）以及潛在的系統(tǒng)能力擴(kuò)展和復(fù)雜度降低。結(jié)合無人系統(tǒng)對(duì)環(huán)境感知的高要求進(jìn)行說明。2.PID控制器在無人系統(tǒng)姿態(tài)控制中的應(yīng)用原理及其關(guān)鍵參數(shù)整定方法：*答案：原理：PID控制器通過計(jì)算期望姿態(tài)與實(shí)際姿態(tài)的誤差，并分別對(duì)誤差進(jìn)行比例(P)、積分(I)、微分(D)處理，生成控制量，用于調(diào)整執(zhí)行機(jī)構(gòu)（如電機(jī)），以消除姿態(tài)誤差，使無人系統(tǒng)保持穩(wěn)定或跟蹤期望姿態(tài)。P項(xiàng)反映當(dāng)前誤差，I項(xiàng)消除穩(wěn)態(tài)誤差，D項(xiàng)預(yù)測(cè)未來誤差并抑制超調(diào)和振蕩。關(guān)鍵參數(shù)整定方法：常用方法有經(jīng)驗(yàn)法、階躍響應(yīng)法、Ziegler-Nichols方法等。經(jīng)驗(yàn)法憑經(jīng)驗(yàn)調(diào)整；階躍響應(yīng)法通過分析系統(tǒng)響應(yīng)曲線確定參數(shù)；Ziegler-Nichols方法基于臨界增益和臨界周期計(jì)算經(jīng)驗(yàn)公式確定參數(shù)。目標(biāo)是使系統(tǒng)響應(yīng)快速、穩(wěn)定、超調(diào)小。*解析思路：本題考察PID控制器的原理和應(yīng)用。需要解釋PID的三個(gè)組成部分（P、I、D）及其在姿態(tài)控制中的作用，說明其如何形成控制信號(hào)。然后，需要介紹至少一種常見的PID參數(shù)整定方法，并簡(jiǎn)述其基本思想。最后可以簡(jiǎn)要說明整定的目標(biāo)（快速、穩(wěn)定、小超調(diào)）。3.視覺傳感器和激光雷達(dá)在無人系統(tǒng)環(huán)境感知中的優(yōu)缺點(diǎn)：*答案：視覺傳感器（攝像頭）：優(yōu)點(diǎn)是信息豐富、成本相對(duì)較低、能識(shí)別物體類別和顏色；缺點(diǎn)是易受光照條件影響（強(qiáng)光、弱光、逆光）、計(jì)算量大、距離探測(cè)能力有限、難以精確測(cè)距。激光雷達(dá)（LiDAR）：優(yōu)點(diǎn)是測(cè)距精度高、不受光照條件影響、可精確獲取距離信息；缺點(diǎn)是成本較高、對(duì)雨雪霧等惡劣天氣敏感、信息量相對(duì)較少（主要是距離點(diǎn)云）、可能受地面反光干擾。*解析思路：本題要求比較兩種主流感知傳感器的特性。需要分別列出每種傳感器的突出優(yōu)點(diǎn)和主要缺點(diǎn)，并進(jìn)行對(duì)比?？梢詮男阅埽ň?、范圍、魯棒性）、成本、信息維度等多個(gè)角度進(jìn)行比較，結(jié)合無人系統(tǒng)在不同場(chǎng)景下的需求進(jìn)行分析。4.無人系統(tǒng)的路徑規(guī)劃及其基于A*算法的基本思想：*答案：路徑規(guī)劃是指為無人系統(tǒng)規(guī)劃從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的無碰撞、最優(yōu)（或次優(yōu)）路徑的過程。基本思想：A*算法是一種啟發(fā)式搜索算法，它結(jié)合了Dijkstra算法的完備性和貪婪最佳優(yōu)先搜索的效率。它通過評(píng)估每個(gè)節(jié)點(diǎn)的“代價(jià)函數(shù)f(n)=g(n)+h(n)”來選擇下一個(gè)要擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)，其中g(shù)(n)是從起點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)，h(n)是節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)點(diǎn)的估計(jì)代價(jià)（啟發(fā)式函數(shù)）。算法在擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)時(shí)，優(yōu)先擴(kuò)展f(n)值最小的節(jié)點(diǎn)，逐步向外擴(kuò)展，直到找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，從而找到一條滿足約束的路徑。*解析思路：本題首先需要定義路徑規(guī)劃的概念。然后重點(diǎn)解釋A*算法的核心思想，包括其作為啟發(fā)式搜索的特點(diǎn)，明確代價(jià)函數(shù)f(n)的組成（實(shí)際代價(jià)g(n)和啟發(fā)式代價(jià)h(n)），并說明算法如何利用這個(gè)代價(jià)函數(shù)來指導(dǎo)搜索過程，最終找到路徑。5.機(jī)器學(xué)習(xí)在無人系統(tǒng)自主決策中的應(yīng)用方式及其面臨的挑戰(zhàn)：*答案：應(yīng)用方式：機(jī)器學(xué)習(xí)可用于無人系統(tǒng)的感知信息處理（如目標(biāo)識(shí)別、場(chǎng)景理解）、路徑規(guī)劃（如動(dòng)態(tài)避障）、任務(wù)規(guī)劃（如多目標(biāo)優(yōu)化）、人機(jī)交互（如指令理解與響應(yīng)）、自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)（如環(huán)境變化學(xué)習(xí)、策略優(yōu)化）等。通過訓(xùn)練模型，使無人系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境信息和任務(wù)需求，自主做出判斷和決策。面臨的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)（需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)）；環(huán)境不確定性（模型泛化能力有限，易受未知因素干擾）；樣本偏見（可能導(dǎo)致決策不公平或失效）；實(shí)時(shí)性要求高（部分場(chǎng)景下需快速?zèng)Q策）；可解釋性差（“黑箱”問題難以調(diào)試和信任）；安全性與倫理問題（決策失誤可能造成嚴(yán)重后果）。*解析思路：本題考察機(jī)器學(xué)習(xí)在無人系統(tǒng)決策領(lǐng)域的應(yīng)用廣度和深度。需要列舉機(jī)器學(xué)習(xí)在決策支持方面的具體應(yīng)用場(chǎng)景，說明其如何賦能無人系統(tǒng)。然后，需要分析應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的幾個(gè)主要挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)、環(huán)境、實(shí)時(shí)性、可解釋性以及安全倫理等方面的問題。二、論述題1.無人集群協(xié)同作業(yè)的優(yōu)勢(shì)及其面臨的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)：*答案：優(yōu)勢(shì)：①提升任務(wù)載荷能力（如多架無人機(jī)協(xié)同執(zhí)行大范圍測(cè)繪或運(yùn)輸）；②增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性和可靠性（部分節(jié)點(diǎn)失效不影響整體任務(wù)）；③擴(kuò)展感知范圍和能力（多視角信息融合，提高環(huán)境認(rèn)知）；④實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)分工與協(xié)作（如編隊(duì)飛行、區(qū)域搜索、協(xié)同救援）；⑤提高任務(wù)效率（并行處理，覆蓋更廣區(qū)域）。關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)：①高級(jí)協(xié)同控制算法（任務(wù)分配、路徑協(xié)調(diào)、速度匹配、編隊(duì)保持）；②通信網(wǎng)絡(luò)管理（帶寬分配、延遲控制、抗干擾、自組織網(wǎng)絡(luò)）；③容錯(cuò)與魯棒性機(jī)制（節(jié)點(diǎn)故障檢測(cè)與恢復(fù)、隊(duì)形重組）；④協(xié)同感知與融合（多傳感器信息共享與融合）；⑤聯(lián)合規(guī)劃與調(diào)度（全局任務(wù)優(yōu)化與局部決策協(xié)調(diào)）。*解析思路：本題要求深入論述集群協(xié)同的價(jià)值和難點(diǎn)。首先，要清晰闡述集群協(xié)同帶來的多方面優(yōu)勢(shì)，結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行說明。其次，要聚焦于實(shí)現(xiàn)這些優(yōu)勢(shì)所依賴的關(guān)鍵技術(shù)，深入分析這些技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，如控制算法的復(fù)雜性、通信的可靠性、系統(tǒng)整體的自適應(yīng)和容錯(cuò)能力等，展現(xiàn)對(duì)集群系統(tǒng)復(fù)雜性的理解。2.無人系統(tǒng)在人機(jī)交互方面的發(fā)展趨勢(shì)，并分析當(dāng)前存在的主要問題及可能的解決方案：*答案：發(fā)展趨勢(shì)：①自然交互方式（基于語音、手勢(shì)、甚至腦機(jī)接口的直觀交互）；②情感計(jì)算與共情（理解人類情緒，做出更友好、安全的響應(yīng)）；③基于意圖的交互（系統(tǒng)能預(yù)測(cè)用戶意圖，主動(dòng)提供幫助）；④增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）輔助交互（在用戶視野中疊加系統(tǒng)狀態(tài)信息）；⑤人機(jī)共享控制（在安全前提下，允許人類實(shí)時(shí)干預(yù)或接管）。當(dāng)前主要問題：①交互的自然度和流暢性不足（尤其在復(fù)雜任務(wù)中）；②系統(tǒng)對(duì)人類意圖和環(huán)境的理解有限；③人機(jī)共享控制時(shí)的信任與安全機(jī)制不完善；④缺乏個(gè)性化的交互體驗(yàn)?？赡艿慕鉀Q方案：①研究更先進(jìn)的自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)；②發(fā)展更強(qiáng)大的環(huán)境感知和理解模型；③設(shè)計(jì)更可靠的安全監(jiān)控和切換機(jī)制；④引入個(gè)性化設(shè)置和學(xué)習(xí)能力；⑤加強(qiáng)跨學(xué)科研究（人因工程、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等）。*解析思路：本題要求探討人機(jī)交互領(lǐng)域的現(xiàn)狀、前景和挑戰(zhàn)。需要首先描繪未來人機(jī)交互的發(fā)展方向，提出更自然、更智能、更安全的交互模式。然后，要分析當(dāng)前實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)面臨的主要障礙，如技術(shù)瓶頸（理解能力、自然度）、安全信任問題、個(gè)性化需求等。最后，針對(duì)這些問題提出具有建設(shè)性的解決方案，體現(xiàn)對(duì)交互設(shè)計(jì)和技術(shù)發(fā)展的思考。三、設(shè)計(jì)題設(shè)計(jì)一個(gè)用于室內(nèi)導(dǎo)航的簡(jiǎn)易無人機(jī)器人系統(tǒng)，需要說明系統(tǒng)的總體架構(gòu)、關(guān)鍵硬件選型依據(jù)以及核心軟件功能設(shè)計(jì)思路。*答案：*系統(tǒng)總體架構(gòu)：該簡(jiǎn)易室內(nèi)導(dǎo)航機(jī)器人系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)。最底層是硬件層，包括傳感器、執(zhí)行器、主控板等。中間是驅(qū)動(dòng)層，負(fù)責(zé)底層硬件的控制和驅(qū)動(dòng)程序?qū)崿F(xiàn)。核心層是導(dǎo)航與感知層，包括環(huán)境感知模塊（負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理）、定位模塊（負(fù)責(zé)機(jī)器人自身位姿估計(jì)）和路徑規(guī)劃模塊（負(fù)責(zé)路徑生成與決策）。上層是應(yīng)用層，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)具體的導(dǎo)航任務(wù)（如點(diǎn)對(duì)點(diǎn)導(dǎo)航、地圖繪制）和人機(jī)交互接口。各層之間通過定義好的接口進(jìn)行通信。*關(guān)鍵硬件選型依據(jù)：*主控板：選用RaspberryPi4模型。理由：具備足夠的計(jì)算能力（四核CPU，可滿足SLAM算法運(yùn)行需求），豐富的接口資源（GPIO、USB、HDMI等），良好的社區(qū)支持和易于開發(fā)，成本相對(duì)可控。*定位模塊：采用基于視覺的SLAM技術(shù)（如ORB-SLAM4），結(jié)合IMU（慣性測(cè)量單元）。理由：室內(nèi)環(huán)境GPS信號(hào)缺失，視覺SLAM可實(shí)時(shí)構(gòu)建地圖并定位，IMU提供高頻角速度和加速度數(shù)據(jù)，用于彌補(bǔ)視覺SLAM在快速運(yùn)動(dòng)或靜止時(shí)的精度不足和漂移問題，實(shí)現(xiàn)視覺-Inertial融合定位，提高魯棒性和精度。選用消費(fèi)級(jí)IMU如MPU-6050，性價(jià)比高。*環(huán)境感知模塊：采用2D激光雷達(dá)（如RPLIDARA1M8）或高分辨率攝像頭（如RealSenseD435）。理由：激光雷達(dá)可精確獲取環(huán)境距離信息，適合構(gòu)建精確地圖和進(jìn)行精確避障；攝像頭成本較低，信息更豐富，可用于識(shí)別特定標(biāo)志物或進(jìn)行語義分割輔助導(dǎo)航。此處若選激光雷達(dá)，理由是其高精度和較好的環(huán)境適應(yīng)性；若選攝像頭，理由是其低成本和豐富的視覺信息。為簡(jiǎn)化，假設(shè)選用RPLIDARA1M8，理由在于其成本效益和廣泛的應(yīng)用基礎(chǔ)，提供可靠的測(cè)距數(shù)據(jù)。*執(zhí)行器：選用標(biāo)準(zhǔn)輪式移動(dòng)平臺(tái)（如差速驅(qū)動(dòng)底盤），配備直流電機(jī)和編碼器。理由：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，控制成熟，成本較低，適合室內(nèi)環(huán)境。編碼器用于獲取電機(jī)轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)速度閉環(huán)控制。*電源：采用鋰電池組（如11.1V5000mAh）及充電管理模塊。理由：提供足夠的續(xù)航能力，滿足室內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間導(dǎo)航需求。*核心軟件功能設(shè)計(jì)思路：*環(huán)境感知與定位：軟件需實(shí)現(xiàn)視覺SLAM算法（如ORB特征提取與匹配，圖優(yōu)化或粒子濾波進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)），并結(jié)合IMU數(shù)據(jù)通過視覺-Inertial融合算法（如VIO）進(jìn)行狀態(tài)（位姿）估計(jì)，實(shí)時(shí)輸出機(jī)器人的位置和姿態(tài)。*地圖構(gòu)建：基于SLAM算法輸出的位姿數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)/攝像頭獲取的距離/圖像信息，實(shí)時(shí)構(gòu)建并更新環(huán)境的2D/3D地圖（如柵格地圖或點(diǎn)云地圖）。*路徑規(guī)劃：軟件需實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃算法，如A*算法或Dijkstra算法，在構(gòu)建好的地圖上規(guī)劃從起點(diǎn)到終點(diǎn)的無碰撞路徑。*運(yùn)動(dòng)控制：軟件需實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制算法，如PID控制器，根據(jù)規(guī)劃出的路徑點(diǎn)，計(jì)算出機(jī)器人輪子的目標(biāo)速度和轉(zhuǎn)向，并控制電機(jī)執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)精確的軌跡跟蹤。*人機(jī)交互（可選）：可通過串口、Wi-Fi或藍(lán)牙實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的指令接收（如設(shè)置目標(biāo)點(diǎn)）和狀態(tài)