招聘slam算法工程師筆試題（某大型央企）試題集解析

一、單項選擇題（共60題）

1、1

問題：以下關(guān)于SLAM（同時定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)的描述，哪一項是不正確的？

A.SLAM技術(shù)能夠幫助機器人在未知環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航。

B.SLAM技術(shù)主要通過激光雷達(dá)或攝像頭來獲取環(huán)境信息。

C.SLAM技術(shù)的核心在于實時地估計機器人的位姿以及構(gòu)建地圖。

D.SLAM技術(shù)完全不需要外部傳感器的支持。

答案：D

解析：SLAM技術(shù)需要依賴于外部傳感器如激光雷達(dá)、攝像頭等來獲取環(huán)境信息并

進(jìn)行處理，因此它不能完全不依賴外部傳感器0

2、2

問題：在SLAM算法中，使用擴展卡爾曼濾波器（EKF）進(jìn)行狀態(tài)估計時，以下哪項

不是其優(yōu)點？

A.EKF可以處理非線性系統(tǒng)。

B.EKF計算相對簡單。

C.EKF能夠提供精確的狀態(tài)估計結(jié)果。

D.EKF對觀測噪聲敏感。

答案：B

解析：雖然擴展卡爾曼濾波器（EKF）確實能處理北線性系統(tǒng)，并且能夠提供較為

精確的狀態(tài)估計結(jié)果，但其計算復(fù)雜度相對較高，尤其是當(dāng)系統(tǒng)模型非線性程度較高時,

其性能可能會受到影響。此外，EKF對觀測噪聲也較為敏感。因此，盡管B選項提到了

EKF計算相對簡單，但這并非其優(yōu)點之一，反而可能成為缺點。

3、以下哪個不是SLAM（同時定位與地圖構(gòu)建）算法的類型？

A.單目視覺SLAM

B.深度相機SLAM

C.閉環(huán)檢測SLAM

D.GPS/1MUSLAM

答案：C

解析：閉環(huán)檢測SLAM是SLAM過程中用來檢查當(dāng)前狀態(tài)是否與之前的狀態(tài)一致的技

術(shù),并非SLAM算法的一種類型。單0視覺SLAM、深度相機SLAM以及GPS/IMUSLAM都

是SLAM算法的具體實現(xiàn)方式。

4、在SLAM中，關(guān)于粒子濾波器描述錯誤的是：

A.粒子濾波器可以有效地處理高維狀態(tài)空間中的不確定性。

B.在粒子濾波器中，粒子表示可能的狀態(tài)。

C.隨著時間推移，所有粒子的質(zhì)量都會逐漸增加。

D.粒子濾波器通過重采樣過程來減少高維空間中的分布偏差。

答案：C

解析：在粒子濾波器中，隨著時間的推移，如果某個粒子的質(zhì)量過低而未被重采樣

到，它可能會被忽略掉，因此C選項描述有誤。其他選項描述均為粒子濾波器的基本概

念和工作原理。

5、在進(jìn)行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)任務(wù)時,為了提高

定位精度，以下哪種方法最有效?

A.增加傳感器數(shù)量B.提高傳感器精度C.采用更復(fù)雜的SLAM算法D.使用GPS

輔助

答案：C

解析：增加傳感器數(shù)量或提高傳感器精度可以提高數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量，但對SLAM的

定位精度提升有限。采用更復(fù)雜的SLAM算法能更好地處理復(fù)雜環(huán)境下的定位與建圖問

題，因此是最有效的手段。

6、在進(jìn)行SLAM過程中，如果遇到障礙物導(dǎo)致部分地圖無法獲取時，通常會采用哪

種技術(shù)來恢復(fù)地圖完整性？

A.物理碰撞檢測B.深度學(xué)習(xí)預(yù)測C.回環(huán)檢測與重定位D.高精度地圖補充

答案：C

解析：回環(huán)檢測與重定位是SLAM中常用的技術(shù)，用于檢測機器人回到已知位置，

并通過調(diào)整當(dāng)前的地圖信息使其與之前的記錄一致，從而恢復(fù)地圖的完整性和準(zhǔn)確性。

物理碰撞檢測、深度學(xué)習(xí)預(yù)測和高精度地圖補充雖然各有用途，但在應(yīng)對局部地圖缺失

問題時，回環(huán)檢測與重定位更為直接有效。

7、以下哪個不是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的核心組成

部分？

A.物體識別

B.里程計數(shù)據(jù)處理

C.激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

D.GPS定位

答案：D、解析：SLAM的核心組成部分通常包括GPS定位，但是考慮到實際應(yīng)用中

GPS信號可能受限或不可靠，因此在某些情況下會被排除在外。而物體識別、里程計數(shù)

據(jù)處理和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理都是SLAM過程中不可或缺的部分。

8、在進(jìn)行SLAM時，為了提高定位精度，以下哪種方法是最直接有效的？

A.增加傳感器的種類和數(shù)量

B.提升算法的復(fù)雜度

C.改進(jìn)地圖構(gòu)建策略

D.使用更精確的IMU數(shù)據(jù)

答案：A、解析：增加傳感器的種類和數(shù)量可以提供更多的信息源，有助于提高SLAM

系統(tǒng)的整體定位精度。雖然提升算法復(fù)雜度和改進(jìn)地圖構(gòu)建策略也能起到一定作用，但

直接增加傳感器數(shù)量是較為直觀且有效的方法。使用更精確的IMU數(shù)據(jù)也是提高精度的

一個途徑，但與增加傳感器相比，這通常涉及到硬件成本和技術(shù)難度的增加。

9、在SLAM(同時定位與地圖構(gòu)建)領(lǐng)域，以下哪個算法不是用于解決非線性優(yōu)化

問題的？

A.Levenberg-Mcirquardl(LM)

B.Gauss-Newton(GN)

C.SimultaneousLocalizationandMappingISLAM)

D.BundleAdjustment(BA)

答案：C)SimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)

解析:SimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)是一個過程,而非一種

算法。它涉及到多個算法來實現(xiàn)其功能，包括但不限于Levenberg-Marquardt(LM)和

Gauss-Newton(GN),以及BundleAdjustment(BA；等方法。因此，正確答案是Co

10、在使用BundleAdjustment進(jìn)行優(yōu)化時，通常會遇到哪些挑戰(zhàn)?

A.計算復(fù)雜度高

B.非線性優(yōu)化問題難以求解

C.數(shù)據(jù)稀疏性

D.以上全部

答案：D)以上全部

解析：在使用BundleAdjustment進(jìn)行優(yōu)化時，確實會遇到多種挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)

包括但不限于計算復(fù)雜度高、非線性優(yōu)化問題難以求解，以及數(shù)據(jù)的稀疏性等問題。因

此，正確答案是Do

11在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,哪種方法是通

過利用特征點來建立地圖，并且能夠處理動態(tài)環(huán)境變化？

A.深度學(xué)習(xí)方法

B.特征匹配法

C.單目視覺SLAM

D.閉環(huán)檢測

答案：Bo解析：特征匹配法通過使用特征點來陶建地圖，能夠有效地應(yīng)電動態(tài)環(huán)

境的變化。

12、關(guān)于SLAM中的粒子濾波器，以下哪一項描述是正確的？

A.粒子濾波器可以精確地估計全局位置，但不能處理不確定性。

B.粒子濾波器是一種基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法的優(yōu)化技術(shù)。

C.在粒子濾波潛中，每個粒子代表一個潛在的路徑或狀態(tài)，這些粒子被賦予不同

的權(quán)重。

D.粒子流波器不適用于實時性要求高的應(yīng)用。

答案：c。解析：粒子濾波器確實表示了每個粒子代表一種潛在的狀態(tài)或路徑，并

且這些粒子會根據(jù)其與實際觀測的匹配度來調(diào)整權(quán)重，從而更好地估計狀態(tài)。

13>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技術(shù)中,用于確定機器

人在環(huán)境中的位置信息的芍感器是：

A.激光雷達(dá)

B.攝像頭

C.超聲波傳感器

D.GPS

答案：A

解析：激光雷達(dá)能夠提供高精度的三維點云數(shù)據(jù)，有助于構(gòu)建環(huán)境地圖，并通過定

位算法計算機器人的精確位置。而攝像頭主要用于視覺SLAM,超聲波傳感器常用于導(dǎo)

航系統(tǒng)，GPS雖然可以提供位置信息，但受限于衛(wèi)星信號和精度。

14、在SLAM算法中，實現(xiàn)從二維圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維空間坐標(biāo)系的過程，需要使

用以下哪個步驟？

A.特征點檢測

B.特征匹配

C.位姿估計

D.基于特征的三維重建

答案：D

解析：基于特征的三維重建是將二維圖像中的特征點映射到三維空間的關(guān)鍵步驟。

它首先通過特征點檢測和恃征匹配找到圖像中的對應(yīng)點，然后利用這些對應(yīng)點進(jìn)行位姿

估計，最終生成三維模型。其他選項分別是獲取圖像特征、尋找圖像中的相似點以及根

據(jù)這些點估算機器人在空間中的姿態(tài)，與三維重建過程不完全一致。

15、以下哪個不是常見的SLAM算法？

A.EKF-SLAM

B.LOAM

C.RGB-DSLAM

D.梯度下降法

答案：D

解析：梯度下降法是一種優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)，而SLAM(Simultaneous

LocalizationandMapping)是一，種用于機器人導(dǎo)航和地圖構(gòu)建的技術(shù)。雖然梯度下降

法在某些情況下可以被用作優(yōu)化方法的一部分，但它本身并不是一種SLAM算法。

16、在SLAM中，用于解決多傳感器數(shù)據(jù)融合問題的常用技術(shù)是？

A.Kalman濾波

B.深度學(xué)習(xí)

C.粒子濾波

D.以上都是

答案：D

解析：在SLAM任務(wù)中，由于不同傳感器(如視覺、激光雷達(dá)等)提供的數(shù)據(jù)存在

噪聲和不一致性，需要使用有效的技術(shù)來融合這些信息以提高定位精度和地圖質(zhì)量。

Kalman濾波、粒子濾波以及深度學(xué)習(xí)都常用于此場景，它們各有優(yōu)勢和適用范圍。因

此，正確答案為D。

17^在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，哪種方法主要

用于實時性要求高且計算資源有限的場景？

A.EKF-SLAM

B.ICP

C.D-SLAM

D.LOAM

答案：C

解析：D-SLAM(DirectSparseOdometry)是一種輕量級的SLAM算法，特別適合

于實時性要求高旦計算資源有限的場景。它通過直接使用傳感器數(shù)據(jù)來構(gòu)建地圖，并且

不需要精確的建圖模塊，因此運行速度非?？臁?/p>

18、在SLAM算法中,關(guān)于EKF-SLAM(擴展卡爾曼濾波SLAM),以下哪個描述是不

正確的？

A.EKF-SLAM能夠處理非線性系統(tǒng)。

B.EKF-SLAM在狀態(tài)估計上表現(xiàn)穩(wěn)定。

C.EKF-SLAM適用于大規(guī)模環(huán)境下的SLAM任務(wù)。

D.EKF-SLAM在訂算資源需求方面相對較低。

答案：D

解析：雖然EKF-SLAM能夠在狀態(tài)估計上表現(xiàn)穩(wěn)定并且能夠處理非線性系統(tǒng)，但它

在計算資源的需求上相對較高。相比于其他一些更輕量級的方法，如D-SLAM或LOAM,

EKF-SLAM需要更多的計算資源來進(jìn)行精確的狀態(tài)估計。

19、以下哪個選項不屬于SLAM算法的基本組成部分？

A.隨機采樣一致法(RANSAC)

B.基于特征的SLAM

C.里程計數(shù)據(jù)處理

D.深度學(xué)習(xí)輔助

答案：A

解析：隨機采樣一致法（RANSAC）雖然在計算機視覺和機器學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用，但它

并不直接屬于SLAM算法的基本組成部分。SLAM算法主要由基于特征的SLAM、里程計數(shù)

據(jù)處理以及地圖構(gòu)建等部分組成。

20、在進(jìn)行SLAM時，以下哪一步驟通常用于從圖像特征點匹配中提取關(guān)鍵信息？

A.特征檢測與描述

B.軌跡優(yōu)化

C.地圖更新

D.結(jié)果評估

答案：A

解析：特征檢測與描述是SLAM中的第一步，通過檢測圖像中的關(guān)鍵特征點并為其

生成描述符，以便后續(xù)的特征匹配。之后，軌跡優(yōu)化、地圖更新和結(jié)果評估等步驟才會

被應(yīng)用到SLAM流程中。

21、以下哪種方法不屬于SLAM（同時定位與建圖）技術(shù)的核心算法？

A.雷達(dá)掃描匹配

B.深度學(xué)習(xí)

C.單目視覺里程計

D.雙目視覺SLAM

答案：B、深度學(xué)習(xí)

解析：SLAM的主要算法通常包括單目視覺里程計、雙目視覺SLAM以及雷達(dá)掃描匹

配等，而深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一種，可以應(yīng)用于多種場景中，但并不直接屬于SLAM

的核心算法。

22、在進(jìn)行SLAM算法開發(fā)時，下列哪個因素是必須考慮的？

A.算法的復(fù)雜度

B.數(shù)據(jù)的安全性

C.環(huán)境的光照條件

D.用戶的反饋意見

答案：C、環(huán)境的光照條件

解析：SLAM算法在設(shè)計時需要考慮到各種環(huán)境因素的影響，光照條件會影響圖像

的清晰度和特征點的提取效果，從而影響SLAM算法的性能。其他選項雖然重要，但在

SLAM算法的具體實現(xiàn)中，光照條件是一個直接影響算法可靠性和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素。

23、在SLAM（同時定位與建圖）中，哪種方法通常用于處理移動物體的遮擋問題？

A.深度學(xué)習(xí)方法

B.優(yōu)化方法

C.單純形法

D.梯度下降法

答案：Ao深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)中的模式來預(yù)測和解決遮擋問題，因此

在SLAM中特別有用。

解析：深度學(xué)習(xí)方法通過構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到物

體運動規(guī)律以及環(huán)境變化，從而有效地處理移動物體的遮擋問題。而優(yōu)化方法、單純形

法和梯度下降法主要用于解決數(shù)學(xué)優(yōu)化問題，并不直接針對SLAM中的遮擋問題。

24、在SLAM算法中，關(guān)于地圖更新策略，以下哪種說法是正確的？

A.在所有情況下都應(yīng)使用全局信息進(jìn)行地圖更新。

B.在所有情況下都應(yīng)使用局部信息進(jìn)行地圖更新。

C.應(yīng)根據(jù)具體情況選擇使用局部或全局信息進(jìn)行地圖更新。

D.應(yīng)定期使用外部傳感器重新標(biāo)定地圖。

答案：Co在SLAM算法中，通常需要根據(jù)具體情況選擇使用局部或全局信息進(jìn)行地

圖更新。局部信息可能更適合短期規(guī)劃和導(dǎo)航，而全局信息則有助于長期的路徑規(guī)劃和

理解環(huán)境的全貌。

解析：正確答案是C,因為在不同的SLAM應(yīng)用環(huán)境中，對實時性要求不同，有的

場景可能需要頻繁的地圖更新以適應(yīng)快速變化的環(huán)境，而有些場景可能更側(cè)重于長期路

徑規(guī)劃和環(huán)境的理解。因此，根據(jù)具體需求選擇局部或全局信息進(jìn)行地圖更新更為合理。

定期使用外部傳感器重新標(biāo)定地圖雖有其必要性，但并不是所有情況下都適用，特別是

在動態(tài)環(huán)境中，頻繁的重新標(biāo)定可能會引入更多不確定性。

25、以下哪個不是SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)系統(tǒng)的關(guān)

鍵技術(shù)？

A.閉環(huán)檢測

B.位姿估計

C.基于深度學(xué)習(xí)的特征提取

D.雷達(dá)測距

答案：D,解析：雖然基于深度學(xué)習(xí)的特征提取在計算機視覺領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但并

不是SLAM系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。SLAM的核心技術(shù)包括但不限于位姿估計、閉環(huán)檢測等。

26、在進(jìn)行SLAM時，以下哪種方法最常用于構(gòu)建地圖？

A.梯度下降法

B.拉普拉斯-斯托克斯方程

C.粒子濾波

D.梯度投影法

答案：C,解析：粒子濾波(ParticleFilter)是一種廣泛應(yīng)用在SLAM中的方法,

它通過模擬多個可能的狀態(tài)來近似實際狀態(tài)的概率分布，能夠有效地處理非線性和高維

空間中的定位與建圖問題.其他選項如梯度下降法、拉普拉斯-斯托克斯方程等并不直

接適用于SLAM中的地圖構(gòu)建過程。

27、以下哪個不是SIAM算法的基本類型？

A.單目視覺SLAM

B.里程計SLAM

C.多目視覺SLAM

D.深度學(xué)習(xí)SLAM

答案：D、解析：深度學(xué)習(xí)SLAM并不是SLAM算法的基本類型，而是一種近年來興

起的利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)SLAM方法的新方向。

28、在進(jìn)行SLAM系統(tǒng)設(shè)”時，為了提高魯棒性，通常會采取哪種措施？

A.提高傳感器精度

B.增加冗余信息源

C.減少算法復(fù)雜度

D.使用更高級別的算法

答案：B、解析：增加冗余信息源可以有效提高SLAM系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性，減少

單一傳感潛或單一信息源可能遇到的問題。

29、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，以下哪個是常

用的定位方法?

A.閉環(huán)檢測

B.高斯混合模型

C.單目視覺里程計

D.深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

答案：C.單目視覺里程計

解析：單目視覺里程計是通過分析圖像序列中的特征點來估計相機的位移，從而實

現(xiàn)機器人或無人機的定位。其他選項雖然也與SLAM相關(guān)，但不是主要的定位方法。

30、在進(jìn)行SLAM系統(tǒng)設(shè)計時，以下哪一項通常不會直接影響系統(tǒng)的性能？

A.計算復(fù)雜度

B.數(shù)據(jù)存儲量

C.算法精度

D.用戶需求

答案：D.用戶需求

解析：“算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)存儲量和算法精度都會直接影響SLAM系統(tǒng)的性能。用戶

需求更多地影響系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)而非其實際性能。

31、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，用于措述機器

人相對于地圖的位姿變換的數(shù)學(xué)模型是？

A.旋轉(zhuǎn)矩陣和齊次坐標(biāo)

B.旋轉(zhuǎn)矢量和笛卡爾坐標(biāo)

C.旋轉(zhuǎn)矩陣和笛卡爾坐標(biāo)

D.旋轉(zhuǎn)矢量和齊次坐標(biāo)

答案：A

解析：在SLAM中，機器人相對于地圖的位姿變英通常使用旋轉(zhuǎn)矩陣(表示姿態(tài))

和齊次坐標(biāo)(表示位置與方向)。齊次坐標(biāo)是一個向量形式，它將一個點的二維坐標(biāo)擴

展到三維空間，從而可以方便地處理旋轉(zhuǎn)和平移操作。

32、以下哪個不是SLAM算法中的常用特征點提取方法？

A.SIET(Seal?-InvariantFeatureTransforn)

B.SURF(SpeededUpRobustFeatures)

C.FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)

D.HOG(HistogramofOrientedGradients)

答案：D

解析：HOG是一種針對圖像邊緣特征進(jìn)行描述的方法，主要用于目標(biāo)檢測，而不是

直接作為特征點提取的方法。在SLAM中常用的特征點提取方法包括SIFT、SURF以及

FAST等，這些方法能夠有效地從圖像中提取具有獨特性的特征點。

33、以下關(guān)于SLAM(simultaneouslocalizationandmapping,同時定位與建

圖)算法的描述中，哪一頃是不正確的？

A.利用特征點匹配來估計機器人位置。

B.SLAM算法能夠處理未知環(huán)境。

C.SLAM算法只能在完全未知環(huán)境中運行。

D.SLAM可以分為閉環(huán)檢測和非閉環(huán)檢測兩種類型。

答案：C

解析：SLAM算法不僅可以用于未知環(huán)境，還可以用于已知環(huán)境的重新定位或跟蹤,

因此它并不局限于完全未知的環(huán)境。閉環(huán)檢測和非閉環(huán)檢測是SLAM常見的分類方法，

它們分別處理已經(jīng)探索過的位置和新探索的位置。

34、在SLAM算法中，如果采用基于特征的方法進(jìn)行定位，那么下列哪種特征通常

不會被用來作為特征點？

A.特殊的幾何形狀，如圓、直線等。

B.具有獨特視覺模式的物體邊緣。

C.任意像素點。

D.能夠穩(wěn)定跟蹤的特征點，如SIFT（尺度不變特征變換）或SURF（加速穩(wěn)健特征）。

答案：C

解析：特征點的選擇對于SLAM算法至關(guān)重要?；谔卣鞯姆椒ㄒ蕾囉谀軌蚍€(wěn)定且

可靠地識別的特征點，這些特征點應(yīng)該具有獨特的視覺模式或者特殊的幾何形狀，并且

能夠在多次掃描中保持相對穩(wěn)定。任意像素點由于其隨機性和變化性，不適合作為特征

點。

35>在進(jìn)行SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法的筆試測試時，

以下哪項不是SLAM的主要應(yīng)用領(lǐng)域？

A.自動駕駛汽車

B.智能機器人導(dǎo)航

C.無人機航拍

D.高速公路收費系統(tǒng)

答案：D、解析：高速公路收費系統(tǒng)通常依賴于條形碼掃描或RFID技術(shù)來識別車輛,

與SLAM算法無關(guān)。

36、在進(jìn)行SLAM算法的測試中，下列哪種方法不常用于實現(xiàn)SLAM?

A.單目視覺SLAM

B.多目視覺SLAM

C.深度學(xué)習(xí)SLAM

D.基于激光雷達(dá)的SLAM

答案：C、解析：雖然深度學(xué)習(xí)在某些領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，但在SLAM算法的開發(fā)中，

它通常作為輔助手段，而非主要方法。單目視覺SLAM、多目視覺SLAM以及基于激光雷

達(dá)的SLAM都是SLAM算法中常用的實現(xiàn)方式。

37、在SLAM（同時定位與地圖構(gòu)建）領(lǐng)域，以下哪種方法是基于擴展卡爾曼濾波

的？

A.圖像SLAM

B.深度學(xué)習(xí)SLAM

C.雷達(dá)SLAM

D.EKF-SLAM

答案：Do解析：EKF-SLAM是使用擴展卡爾曼濾波進(jìn)行SLAM的一種方法。

38、在SLAM任務(wù)中，關(guān)于特征點的選擇，下列哪一項描述是正確的？

A.特征點越多越好，以保證地圖的完整性和細(xì)節(jié)。

B.選擇能夠較好地反映環(huán)境特征變化且不易丟失的特征點。

C.只需選擇圖像邊緣作為特征點，以提高計算效率。

D.特征點的選取不重要，只要能實現(xiàn)定位即可。

答案：Bo解析：選擇特征點時，應(yīng)考慮其是否能夠較好地反映環(huán)境的變化，并且

具有較好的魯棒性，不易丟失，這樣才能確保SLAM系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精度。

39、在SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）算法中,用于解決尺

度問題的方法是：

A.條件隨機場B）單純形算法C）非線性最小二乘法D）梯度下降法

答案：c

解析：非線性最小二乘法是用于解決尺度問題的一種方法。它通過尋找一個參數(shù)值

來最小化數(shù)據(jù)與模型之間的偏差，從而幫助確定SLAM中的尺度問題。

40、關(guān)于視覺SLAM,以下哪項描述是不正確的？

A.視覺SLAM使用相機作為傳感器。

B.視覺SLAM主要依賴于圖像特征點的檢測與匹配。

C.視覺SLAM不能用于三維建模。

D.視覺SLAM可以實時處理大量圖像信息。

答案：C

解析：視覺SLAM不僅能夠用于三維建模，它還可以通過構(gòu)建地圖并估計機器人自

身的位置來實現(xiàn)定位功能。因此，選項C的描述是不準(zhǔn)確的。

41、以下關(guān)于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法的措述，哪

一項是正確的？

A.SLAM算法只能在二維空間中進(jìn)行。

B.SLAM算法主要用于機器人導(dǎo)航和自動駕駛領(lǐng)域。

C.SLAM算法不依賴『傳感器數(shù)據(jù)。

D.SLAM算法無法處理動態(tài)環(huán)境中的變化。

答案：B

解析：SLAM算法主要應(yīng)用于機器人導(dǎo)航和自動駕駛等場景，通過構(gòu)建環(huán)境地圖并

同時確定自身位置，以實現(xiàn)自主導(dǎo)航。因此選項B是正確的。

42、在進(jìn)行SLAM算法測試時，以下哪個因素不會直接影響測試結(jié)果？

A.傳感器的精度和穩(wěn)定性。

B.環(huán)境中的光照條件。

C.算法本身的優(yōu)化程度。

D.測試人員的操作熟練度。

答案：D

解析：SLAM算法的結(jié)果會受到多種因素的影響，包括傳感器的精度和穩(wěn)定性、環(huán)

境中的光照條件等。然而，測試人員的操作熟練度對測試結(jié)果影響相對較小，因為這更

多地取決于人為因素，而非算法本身的技術(shù)實現(xiàn)。

43、在SLAM算法中，用于解決多傳感器數(shù)據(jù)融合問題的關(guān)鍵技術(shù)是：

A.梯度下降法

B.隨機采樣一致性（RANSAC）

C.無跡卡爾曼濾波器（UKF）

D.單應(yīng)性矩陣

答案：B

解析：隨機采樣一致性（RANSAC）是一種廣泛應(yīng)用于il算機視覺中的方法，用來解

決多傳感器數(shù)據(jù)融合中的異常點問題，因此是正確答案。

44、在構(gòu)建SLAM地圖時，為了減少計算復(fù)雜度，通常會采用以下哪種方法？

A.增加傳感器的精度

B.使用全局優(yōu)化方法

C.實現(xiàn)局部優(yōu)化

D.減少地圖更新頻率

答案：C

解析：在構(gòu)建SLAM堆圖時，局部優(yōu)化（C）可以有效減少計算復(fù)雜度，通過在當(dāng)前

狀態(tài)附近進(jìn)行優(yōu)化，避免了全局優(yōu)化可能帶來的計算量大、耗時長的問題。其他選項雖

然對提升性能有一定幫助，但并不是直接用于減少計算復(fù)雜度的方法。

45、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,哪種方法最常

用于解決全局一致性問題？

A.隨機采樣一致法(RANSAC)

B.梯度下降法

C.最小二乘法

D.高斯混合模型

答案：A、隨機采樣一致法(RANSAC)是一種廣泛應(yīng)用于SLAM中的方法，用來從數(shù)

據(jù)集中識別出可能有誤的點或模型參數(shù)，從而改善整體的估計準(zhǔn)確性。

解析：RANSAC通過隨機選取一組數(shù)據(jù)點來擬合模型，并計算該模型對其他數(shù)據(jù)點

的誤差，然后重復(fù)這個過程多次，最終選取誤差最小的模型作為最佳解。這種方法特別

適用于處理數(shù)據(jù)中的異常值，即那些不符合預(yù)期模式的數(shù)據(jù)點，這正是SLAM中需要解

決的全局一致性問題的關(guān)鍵部分。

46、在進(jìn)行SLAM時，如果目標(biāo)物體在圖像中頻繁移動，以下哪種技術(shù)最有效幫助

減少運動模糊的影響？

A.位移補償

B.光流估計

C.融合多幀信息

D.基于深度學(xué)習(xí)的方法

答案：C、融合多幀信息

答案解析：當(dāng)目標(biāo)物體在圖像中頻繁移動時，單純依靠一幀信息可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的

運動模糊和不確定性。融合多幀信息的方法能夠通過將多個連續(xù)幀的信息結(jié)合起來，利

用時間上的冗余來提高定位精度和穩(wěn)定性。這通常涉及圖像配準(zhǔn)、光流估計等技術(shù)，但

核心思想是利用多幀數(shù)據(jù)來減小運動模糊的影響，從而提高SLAM系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確

性。

47、在進(jìn)行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法設(shè)計時,以下

哪一種方法不屬于常見的SLAM框架？

A.EKF-SLAM(ExtendedKalmanFilterSLAM)

B.ICP(IterativeClosestPoint)

C.LIDAR-SLAM

D.Graph-SLAM

答案：Bo解析：ICP(IterativeClosestPoint)主要用于點云配準(zhǔn)，屬于點云

處理技術(shù)，并非SLAM的主流框架。

48、在SLAM中，用于實現(xiàn)3D環(huán)境建模的關(guān)鍵步驟是什么？

A.特征點提取

B.特征匹配

C.位姿估計

D.路徑規(guī)劃

答案：Ao解析：特征點提取是SLAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟，通過從環(huán)境中獲取特征點

信息來幫助定位和構(gòu)建地圖。特征匹配則是在已知特征點的情況下進(jìn)行定位；位姿估計

是確定機港人相對于環(huán)境的位置和姿態(tài)；而路徑規(guī)劃主要是在已知地圖的前提下規(guī)劃機

器人的運動路徑。

49、以下哪個不是SIAM算法的常用方法?

A.單目視覺SLAM

B.多目視覺SLAM

C.深度學(xué)習(xí)SLAM

D.GPS定位

答案：D

解析：GPS定位主要依靠衛(wèi)星信號進(jìn)行位置和速度的測量，而SLAM(Simultaneous

LocalizationandMapping,同時定位與建圖)則是一種機器人技術(shù)，用于在未知環(huán)境

中通過傳感器數(shù)據(jù)來實現(xiàn)自身的位置確定和環(huán)境地圖的構(gòu)建。GPS定位并不直接參與

SLAM算法的過程。

50、在使用視覺SLAM時，以下哪種方法通常用來處理遮擋問題？

A.使用激光雷達(dá)輔助

B.利用多幀圖像信息融合

C.依賴深度學(xué)習(xí)模型

D.增加傳感器數(shù)量

答案：B

解析：視覺SLAM中處理遮擋問題的一種常見方法是利用多幀圖像信息進(jìn)行特征匹

配和一致性檢查。通過比較連續(xù)幀之間的特征點變化，可以有效識別和糾正由于遮擋導(dǎo)

致的錯誤位移。這種方法不需要額外的傳感器或復(fù)雜的技術(shù)手段。

51、在進(jìn)行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法開發(fā)時,以下

哪種方法不是常用的SLAM算法？

A.單目視覺SLAM

B.深度學(xué)習(xí)SLAM

C.里程計SLAM

D.多傳感器融合SLAM

答案：C

解析：里程計SLAM是基于機器人本身的輪子旋轉(zhuǎn)次數(shù)或者馬達(dá)轉(zhuǎn)動次數(shù)來估算位

移的SLAM技術(shù)，它不依賴于外部傳感器信息，而其它選項如單目視覺SLAM、深度學(xué)習(xí)

SLAM以及多傳感器融合SLAM都是通過結(jié)合不同類型的傳感器數(shù)據(jù)來實現(xiàn)SLAM目標(biāo)。

52、在進(jìn)行SLAM算法的測試中，以下哪個因素不會直接影響SLAM算法的表現(xiàn)？

A.環(huán)境復(fù)雜度

B.數(shù)據(jù)采集設(shè)備的質(zhì)量

C.算法參數(shù)設(shè)置

D.個人對算法的理解程度

答案：D

解析：SLAM算法的表現(xiàn)主要受到環(huán)境復(fù)雜度、數(shù)據(jù)采集設(shè)備的質(zhì)量以及算法參數(shù)

設(shè)置的影響。盡管個人對算法的理解程度是一個重要的因素，但它并不直接影響算法本

身的功能表現(xiàn)。

53、在SLAM算法中，用于描述機器人與環(huán)境之間相對位置關(guān)系的數(shù)學(xué)模型是：

A.線性回歸模型

B.拓?fù)鋱D模型

C.里程計模型

D.位姿圖模型

答案：D）位姿圖模型

解析：SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的主要目標(biāo)是同時解決

機器人定位和地圖構(gòu)建的問題。位姿圖模型（PoseGraphSLAM）通過將所有觀測數(shù)據(jù)

轉(zhuǎn)化為位姿之間的有向邊來表示機器人和環(huán)境之間的關(guān)系。這種方法能夠有效地處理多

傳感器融合，并且可以有效地處理長期路徑規(guī)劃和定位問題。

54、在SLAM算法中，使用擴展卡爾曼濾波器（EKF）進(jìn)行狀態(tài)估計時，下列哪個步

驟不屬于其過程？

A.預(yù)測階段

B.更新階段

C.初始狀態(tài)確定

D.觀測方程建模

答案：C）初始狀態(tài)確定

解析：在擴展卡爾曼濾波器（EKF）中，初始狀態(tài)確定通常是在濾波器的初始化階

段完成的，但此階段并不屬于EKF的預(yù)測和更新兩個主要步驟之一。EKF的基本流程包

括：

?預(yù)測階段：根據(jù)系統(tǒng)的動力學(xué)模型，預(yù)測下一時刻的狀態(tài)及其不確定性。

?更新階段：利用新的觀測值對預(yù)測狀態(tài)進(jìn)行校正，更新狀態(tài)估計及不確定性。

因此，選項C）初始狀態(tài)確定不直接對應(yīng)于EKF的預(yù)測或更新階段。

55、在進(jìn)行SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法設(shè)計時,以卜

哪種方法通常用于實現(xiàn)三維環(huán)境建模？

A.僅使用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)B.僅使用相機圖像數(shù)據(jù)C.結(jié)合激光雷達(dá)與相機圖像數(shù)

據(jù)D.純?nèi)斯?biāo)定

答案：C

解析：SLAM算法通常需要結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)，以獲取更準(zhǔn)確的環(huán)境模型。激光

雷達(dá)可以提供精確的空間點云數(shù)據(jù)，而相機圖像則有助于理解環(huán)境的紋理和結(jié)構(gòu)信息。

因此，結(jié)合兩者數(shù)據(jù)是常見的做法。

56、關(guān)于基于視覺的SLAM算法，下列哪一項描述是不正確的？

A.可以通過特征匹配來估計相機位姿

B.使用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征可以提高識別速度和準(zhǔn)確

性

C.在SLAM過程中，必須實時處理大量圖像數(shù)據(jù)，這會消耗大量計算資源

D.基于視覺的SLAM算法在光照變化較大的環(huán)境下表現(xiàn)不佳

答案：D

解析：基于視覺的SLAM算法確實能夠應(yīng)對光照變化較大的環(huán)境，因為它們依賴于

特征檢測和匹配過程中的魯棒性，而不是單純依靠特定的光照條件。因此，D選項是不

正確的。

57、以下哪個不是常見的是AM(simultaneouslocalizationandmapping)算

法？

A.ORB-SLAM

B.SLAM++

C.K-DTree

D.LOAM

答案：C)K-DTree

解析：K-DTree主要用于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和搜索問題的解決，而SLAM算法是用來解決機

器人在未知環(huán)境中的定位與建圖的問題，兩者功能不同。因此，K-DTree不是SLAM算

法。

58、在SLAM算法中，哪種方法通常用于實時性要求較高的應(yīng)用場景？

A.隨機采樣一致法(RANSAC)

B.基于特征的方法

C.基于概率的方法

D.單目視覺SLAM

答案：B)基于特征的方法

解析：基于特征的方法，如ORB-SLAM和VINS-Fusion等，通過提取圖像中的關(guān)鍵

點和特征描述符來實現(xiàn)SLAM。這類方法通常能夠提供較高的實時性，適用于對計算資

源需求較小的應(yīng)用場景。而其他選項中，隨機采樣一致法(RANSAC)是一種尋找最優(yōu)解

的迭代方法；基于概率的方法則涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和計算；單目視覺SLAM同樣依賴

于特征匹配，但其實時性可能不如基于特征的方法。

59、在進(jìn)行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法設(shè)計時,以下

哪種方法最常用于構(gòu)建地圖？

A.位姿圖優(yōu)化

B.梯度下降法

C.隨機森林

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：A

解析：SLAM的核心在于同時解決定位與建圖的問題，位姿圖優(yōu)化是通過優(yōu)化位姿

圖來實現(xiàn)這一點，是最常被采用的方法之一。

60、在使用SLAM算法進(jìn)行導(dǎo)航時，以下哪一項不是其主要考慮的因素？

A.環(huán)境感知數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性

B.導(dǎo)航路徑的實時更新

C.對環(huán)境變化的適應(yīng)性

D.機器人的物理特性

答案：D

解析：SLAM的主要目標(biāo)是機器人能夠在未知環(huán)境中自主地完成定位和地圖構(gòu)建，

而機器人的物理特性雖然重要，但不是SLAM直接處理的內(nèi)容，而是系統(tǒng)設(shè)計和應(yīng)用層

面需要考慮的問題。

二、多項選擇題(共42題)

1、以下哪些是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的主要應(yīng)用領(lǐng)

域？

A.自動駕駛汽車

B.機器人導(dǎo)航

C.航空攝影測量

D.以上都是

答案：D、以上都是

解析：SLAM技術(shù)廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域，包括自動駕駛汽車、機器人導(dǎo)航以及航空

攝影測量等。SLAM的目標(biāo)是在未知環(huán)境中同時定位自身并構(gòu)建環(huán)境地圖，因此以上所

有選項都是正確的。

2、在SLAM中，常用的建圖方法有哪些？

A.雷達(dá)掃描匹配

B.單目視覺SLAM

C.雙目視覺SLAM

D.多傳感器融合SLAM

答案：D、多傳感器融合SLAM

解析：在SLAM技術(shù)中，為了提高精度和魯棒性，通常會使用多種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行

融合。常見的多傳感器融合方法包括雷達(dá)與相機的結(jié)合、激光雷達(dá)與視覺系統(tǒng)的結(jié)合等。

因此，多傳感器融合SLAM是一種常用且有效的建圖方法。

3、問題描述：

在SLAM算法中，以下哪一種方法常用于構(gòu)建地圖？

A.單純形法

B.遺傳算法

C.梯度下降法

D.拓?fù)鋬?yōu)化

答案：

B.遺傳算法

解析：

SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping,同時定位與建圖）是一種機器

學(xué)習(xí)技術(shù)，用于機器人在未知環(huán)境中自主定位和構(gòu)建環(huán)境地圖。在SLAM算法中，遺傳

算法常被用來優(yōu)化地圖構(gòu)建過程中的參數(shù)，通過模擬自然選擇和遺傳機制來尋找最優(yōu)解。

因此，正確答案是B.遺傳算法。

4、問題描述：

在SLAM算法中，用于確定機器人當(dāng)前所在位置的傳感器類型是？

A.超聲波傳感器

B.激光雷達(dá)

C.攝像頭

D.地磁傳感器

答案：

B.激光雷達(dá)

解析：

激光雷達(dá)（LIDAR）在SLAM算法中扮演著關(guān)鍵角色，它能夠提供高精度的距離測量

數(shù)據(jù)，從而幫助SLAM算法準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境并計算機器人的位姿（位置和方向）。超

聲波傳感潛、攝像頭和地磁傳感器雖然在機器人導(dǎo)航中有其應(yīng)用，但激光雷達(dá)因其高精

度和廣角掃描特性，在SLAM中更為常用。因此，正確答案是B.激光雷達(dá)。

5、以下哪些是SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的關(guān)鍵技術(shù)?

A.深度學(xué)習(xí)

B.里程計數(shù)據(jù)處理

C.視覺特征點匹配

D.高精度地圖融合

答案：B/C/D

解析：SLAM的核心在于同時完成定位和建圖的任務(wù)。里程計數(shù)據(jù)處理用于通過車

輛的運動學(xué)模型估計位置變化；視覺特征點匹配是利用相機獲取的圖像信息來識別和跟

蹤場景中的特征點以幫助定位；高精度地圖融合則是將高精度地圖與實時傳感器數(shù)據(jù)結(jié)

合以提高定位的準(zhǔn)確性。

6、在進(jìn)行SLAM算法設(shè)計時，以下哪種方法可以用來提升定位精度？

A.增加傳感器數(shù)量

B.使用更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型

C.優(yōu)化里程計數(shù)據(jù)的濾波過程

D.提高環(huán)境光照條件

答案：A/C

解析：增加傳感器數(shù)量能夠提供更多的觀測數(shù)據(jù)，有助于提高定位精度.優(yōu)化里程

計數(shù)據(jù)的濾波過程可以減少噪聲的影響，從而提高定位的穩(wěn)定性與精度。而使用更復(fù)雜

的深度學(xué)習(xí)模型或改善環(huán)境光照條件雖然也能帶來一定效果，但它們并不是直接提升

SLAM定位精度的主要手段。

7、在進(jìn)行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法開發(fā)時,以下

哪些是常見的評估指標(biāo)？

A.平均定位誤差

B.空間覆蓋率

C.計算復(fù)雜度

D.算法的魯棒性

答案：A/B/C/D

解析：SLAM算法的評估指標(biāo)通常包括平均定位誤差、空間覆蓋率、計算復(fù)雜度以

及算法的魯棒性等。這些指標(biāo)分別從定位精度、地圖生成質(zhì)量、算法性能和穩(wěn)定性等方

面對SLAM系統(tǒng)進(jìn)行評估。

8、關(guān)于基于視覺的SLAM技術(shù)，以下哪一項描述是正確的？

A.無需預(yù)先構(gòu)建地圖。

B.主要依賴激光雷達(dá)進(jìn)行環(huán)境建模。

C.需要高精度的外部傳感器數(shù)據(jù)支持。

D.只能應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境。

答案：A

解析：基于視覺的SIAM技術(shù)主要通過攝像頭等視覺傳感器獲取環(huán)境信息，并利用

圖像特征進(jìn)行定位和建圖。它并不需要預(yù)先構(gòu)建地圖，而是實時地從環(huán)境中提取特征點

和關(guān)鍵幀來更新地圖。因此，正確答案為A。

9、在SLAM算法中，常用的優(yōu)化方法包括：

A.拉格朗日乘數(shù)法

B.梯度下降法

C.梯度上升法

D.L-BFGS

答案：B、D

解析：拉格朗日乘數(shù)法是用于解決約束優(yōu)化問題的一種方法，而梯度下降法和

L-BFGS都是用于優(yōu)化算法中的梯度下降技術(shù)，因此它們是常用的SLAM算法優(yōu)化方法。

10、關(guān)于特征點匹配在SLAM中的應(yīng)用，以下說法正確的是：

A.特征點匹配能夠準(zhǔn)確地確定機器人在環(huán)境中的位置

B.特征點匹配可以減少計算量

C.特征點匹配需要實時處理大量數(shù)據(jù)

D.特征點匹配依賴于高精度的相機內(nèi)參

答案：B

解析：特征點匹配在SLAM中的確可以減少計算量，因為它通過特征點來識別環(huán)境

中的重復(fù)結(jié)構(gòu)，從而快速定位和地圖構(gòu)建。雖然它可以提高效率，但并不意味著它能完

全確定機器人的精確位置，因為存在誤差累積的問題。特征點匹配確實需要處理大量的

數(shù)據(jù)，并且通常需要高精度的相機內(nèi)參來進(jìn)行匹配。

11、以下哪些是SLAM（simultaneouslocalizationandmapping,同時定位與

建圖）的關(guān)鍵技術(shù)？

A.雷達(dá)探測技術(shù)

B.傳感器融合技術(shù)

C.深度學(xué)習(xí)

D.圖像識別技術(shù)

答案：B、C、D

解析：SLAM的核心在于如何通過傳感器數(shù)據(jù)（如攝像頭、激光雷達(dá)等）來同時實

現(xiàn)對環(huán)境的理解（地圖構(gòu)建）和自身位置的估計（定位）。傳感器融合技術(shù)能夠有效整

合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)以提高定位精度。深度學(xué)習(xí)在SLAM中可以用于特征提取和目

標(biāo)識別等任務(wù)，而圖像識別技術(shù)則可以應(yīng)用于物體檢測和跟蹤，這些都是實現(xiàn)SLAM的

重要手段。

12、在SLAM算法中，常見的定位方法有哪些？

A.慣性導(dǎo)航系統(tǒng)

B.GPS定位

C.攝像頭姿態(tài)估計

D.超聲波定位

答案：A、B、C

解析：慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）和GPS定位都是基于已知的坐標(biāo)系進(jìn)行定位的方法。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)通過測量加速度和角速度來推算運動狀態(tài)；GPS則是通過接收衛(wèi)星信號來

確定位置。在SLAM中，攝像機的姿態(tài)估計（通常包格旋轉(zhuǎn)矩陣和位移向量）充于確定

機器人相對于環(huán)境的相對位置至關(guān)重要。因此，這三項方法都是常見的SLAM定位手段。

超聲波定位一般用于相對簡單的室內(nèi)定位場景，不常見于復(fù)雜SLAM環(huán)境中。

13、以下哪些是常見的SLAM(同時定位與地圖構(gòu)建)技術(shù)應(yīng)用？

A.自動駕駛汽車的環(huán)境感知

B.無人機的導(dǎo)航系統(tǒng)

C.手機中的虛擬現(xiàn)實體驗

D.智能家居設(shè)備的自動識別

答案：A、B、D

解析：自動駕駛汽車、無人機和智能家居設(shè)備都屬于需要進(jìn)行環(huán)境感知或定位的應(yīng)

用場景，而這些應(yīng)用通常會使用SLAM技術(shù)來實現(xiàn)。手機中的虛擬現(xiàn)實體驗主要依賴于

圖像處理和演染技術(shù)，并不完全依賴SLAV技術(shù)。

14、在SLAM中,以下哪種方法常用于建圖?

A.隨機采樣一致性(RANSAC)

B.歐拉角

C.梯度下降法

D.特征點匹配

答案：A、D

解析：隨機采樣一致性(RANSAC)是一種常用的SLAM方法，它通過迭代地從數(shù)據(jù)

集中隨機采樣來估計模型參數(shù)，并評估這些參數(shù)在數(shù)據(jù)集上的擬合程度。特征點匹配(如

SIFT、SURF等)是另一種廣泛應(yīng)用于SLAM中的方法，通過檢測圖像中的關(guān)鍵點并利用

它們進(jìn)行位姿估計和地圖陶建。歐拉角和梯度下降法并不直接適用于SLAM的建圖過程。

15、問題描述:

在SLAM（同時定位與地圖構(gòu)建）領(lǐng)域，哪種方法通常用于處理動態(tài)環(huán)境下的快速

變化？

A.單純使用激光雷達(dá)進(jìn)行掃描

B.結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)

C.定期重新初始化全局地圖

D.使用固定不變的地圖更新策略

答案：

B.結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)

解析：

在動態(tài)環(huán)境中，單一傳感器如激光雷達(dá)可能無法準(zhǔn)確捕捉到快速變化的場景。通過

結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)（例如激光雷達(dá)、視覺傳感器、IMU等），可以提供更全面的信息來

構(gòu)建和更新地圖。因此，B選項是正確的。

16、問題描述：

關(guān)于SLAM中的特征點匹配，以下哪項描述是不正確的？

A.特征點匹配是SLAM的核心步驟之一

B.特征點匹配過程不需要考慮光照條件的變化

C.特征點匹配有助于建立當(dāng)前幀與之前幀之間的對應(yīng)關(guān)系

D.特征點匹配依賴于特征點的描述符進(jìn)行比較

答案：

B.特征點匹配過程不需要考慮光照條件的變化

解析：

特征點匹配在SLAM中確實是一個非常關(guān)鍵的步驟，它幫助建立起當(dāng)前幀與之前幀

之間的對應(yīng)關(guān)系。然而，特征點的描述符可能會受到光照條件的影響，因此特彳己點匹配

過程中確實需要考慮到光照條件的變化以提高匹配的準(zhǔn)確性。因此，B選項描述不正確。

17、在SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）算法中,以下哪種方

法是通過構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)來解袂定位與建圖問題的？

A.單純形法

B.圖優(yōu)化法

C.梯度下降法

D.線性回歸法

答案：B）圖優(yōu)化法

解析?：圖優(yōu)化法是一種典型的SLAM方法，它通過構(gòu)建地圖節(jié)點和移動節(jié)點之間的

邊來表示環(huán)境信息，利用圖優(yōu)化技術(shù)（如Levenberg-Marquardt算法）來最小化所有節(jié)

點與觀測值之間的誤差，從而實現(xiàn)對機器人位置的精確估計。

18、在使用粒子濾波進(jìn)行SLAM時，以下哪個描述是正確的？

A.粒子濾波僅適用于二維環(huán)境。

B.粒子淀波可以有效地處理非線性和高維問題。

C.粒子濾波無法處理不確定性問題。

D.粒子濾波需要大量的計算資源來進(jìn)行高效的濾波過程。

答案：B）粒子濾波可以有效地處理非線性和高維問題。

解析：粒子濾波是一種有效的非線性系統(tǒng)濾波方法，能夠很好地處理非線性和高維

問題。盡管它對計算資源有一定的需求，但其在處理復(fù)雜環(huán)境下的定位與建圖任務(wù)上表

現(xiàn)優(yōu)異。

19、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)中，常用的傳感器組合

包括：

A.激光雷達(dá)與GPS

B.攝像頭與IMU（慣性測量單元）

C.GPS與雷達(dá)

D.激光雷達(dá)與超聲波傳感器

答案：B

解析：在SLAM任務(wù)中，激光雷達(dá)通常用于構(gòu)建環(huán)境的地圖，而攝像頭配合IMU可

以提供運動狀態(tài)信息，因此B是正確的選項。GPS和雷達(dá)常用于定位,但不直接參與SLAM

中的地圖構(gòu)建過程，故排除C和D。

20、關(guān)于SLAM算法中的關(guān)鍵問題，以下描述正確的是：

A.基于視覺的SLAM能夠完全替代激光雷達(dá)SLAM

B,高精度地圖的使用有助于提高SLAM的魯棒性

C.SLAM算法在高動態(tài)環(huán)境下的性能優(yōu)于低動態(tài)環(huán)境

D.單純增加“算資源可以顯著提升SLAM算法的性能

答案：B

解析：基于視覺的SLAM和激光雷達(dá)SLAM各有優(yōu)勢，它們通常被結(jié)合使用以實現(xiàn)互

補的效果，因此A選項錯誤。高精度地圖確實能增強SLAM系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確性，因

為地圖提供了環(huán)境的先驗信息，B選項正確。SLAM算法在高動態(tài)環(huán)境和低動態(tài)式境的表

現(xiàn)可能不同，這取決于具體的技術(shù)實現(xiàn)和環(huán)境特征，C選項不準(zhǔn)確。增加計算資源可以

改善性能，但這不是唯一的方法，有時更有效的優(yōu)化策略可能在于算法設(shè)計或數(shù)據(jù)處理

方法上，D選項過于絕對化。

21、在SLAM（同時定位與建圖）中，常用的優(yōu)化方法有哪些?

A.梯度下降法B）隨機梯度下降0優(yōu)化算法D）LMS算法

答案：C

解析：在SLAM中，常用的優(yōu)化方法是優(yōu)化算法，如Levenberg-Marquardt?算法、

Dijkstra算法等，這些方法能夠幫助系統(tǒng)在不斷更新的環(huán)境中，同時完成定位和地圖

構(gòu)建的任務(wù)。

22、在進(jìn)行SLAM算法開發(fā)時，以下哪種傳感器組合最常被用來作為里程計信息？

A.激光雷達(dá)和超聲波傳感器B）攝像頭和紅外，'專感器C）激光雷達(dá)和攝像頭D）

GPS和IMU

答案：D

解析:在SLAM算法開發(fā)中,GPS（全球定位系統(tǒng)）和IMU（慣性測量單元）是最常

見的里程計信息源。GPS提供位置信息，而IMU提供姿態(tài)和速度的變化率信息，這兩者

結(jié)合可以有效地估計移動物體的位置和姿態(tài)。

23、在SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法中,以下哪種方法

常用于地圖構(gòu)建？

A.單純形法B）梯度下降法C）隱馬爾可夫模型D）變分貝葉斯

答案：D）變分貝葉斯

解析：SLAM算法中的地圖構(gòu)建通常涉及多種技未，包括但不限于概率圖模型、變

分貝葉斯等。單純形法和梯度下降法是優(yōu)化問題求解的常見方法，而隱馬爾可夫模型

（HMM）則更多用于序列數(shù)據(jù)建模。因此，變分貝葉斯是較為適合SLAM中地圖構(gòu)建的方

法。

24、在使用SLAM進(jìn)行定位時，以下哪種傳感器組合最有助于提高精度？

A.GPS+TMUB）LiDAR+CAMERAC）超聲波+雷達(dá)D）紅外+超聲波

答案：B）LiDAR+CAMERA

解析：在SLAM定位中,LiDAR（激光雷達(dá)）和CAMERA（攝像頭）的組合能夠提供

高分辨率的環(huán)境感知，LiDAR用于構(gòu)建精確的地圖，CAMERA則用于獲取視覺信息以幫助

確定自身位置。GPS和IMU（慣性測量單元）主要用于初步定位，但它們可能受到遮擋

或干擾影響；超聲波和雷達(dá)通常用于非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的距離測量，紅外和超聲波組合雖

然也有一定的應(yīng)用價值，但相較于LiDAR和CAMERA,其在復(fù)雜環(huán)境中提供信息的能力

有限。

25、在SLAM算法中，關(guān)于粒子濾波器的描述，以下哪項是正確的？

A.粒子濾波器通過模擬多個可能的狀態(tài)來估計環(huán)境。

B.粒子濾波器利用高斯分布來進(jìn)行狀態(tài)估計。

C.粒子濾波器中的每個粒子代表一種狀態(tài)的可能性。

D.粒子濾波器不能處理非線性問題。

答案：A、C

解析：粒子濾波器是一種通過隨機采樣的方法來估”系統(tǒng)狀態(tài)的濾波器，它通過模

擬多個可能的狀態(tài)來估計環(huán)境，每個粒子代表一種狀態(tài)的可能性。因此選項A和C是正

確的。而粒子濾波器確實可以處理非線性和非高斯的環(huán)境，所以選項B不正確；D選項

錯誤地假設(shè)了粒子濾波器無法處理非線性問題，實際上它是設(shè)計用來處理這類問題的。

26、在進(jìn)行SLAM時，用于描述地圖與機器人之間關(guān)系的方法有哪些？

A.僅使用位姿圖表示法

B.使用位姿圖、地圖點以及里程計數(shù)據(jù)

C.僅使用地圖點表示法

D.使用位姿圖與地圖點表示法

答案：B、D

解析：SLAM(同時定位與建圖)過程中，地圖和機器人之間的關(guān)系通常通過多種方

法表示。其中最常見的是位姿圖，它記錄了機器人在不同時間點的位置和方向。此外，

地圖點也可以被用來描述機器人所遇到的地標(biāo)或者特征點。因此，B和D選項準(zhǔn)確反映

了這些常用的方法。而A和C選項分別只提到了一種表示方法，未能全面涵蓋所有常見

的SLAM方法。

27>以下哪些是SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)算法的應(yīng)用

場景？

A.自動駕駛車輛在復(fù)雜城市環(huán)境中的路徑規(guī)劃

B.智能機器人在未知環(huán)境中的導(dǎo)航與探索

C.航天器在太空中的定位與地圖構(gòu)建

D.手機相機在拍攝視頻時的實時跟蹤與定位

答案：A/B/C/D

解析：SLAM算法可以應(yīng)用于多種場合，包括但K限于自動駕駛、機器人導(dǎo)航、航

天器操作等。因此，四個選項均符合SLAV算法的應(yīng)用場景。

28、關(guān)于SLAM算法，以下哪項描述是不正確的？

A.基于特征的方法需要預(yù)先定義關(guān)鍵點或特征點。

B.隱馬爾可夫模型(HMM)通常用于解決SLAM問題。

C.單目視覺SLAM不需要外部傳感器，如激光雷達(dá)或里程計。

D.利用深度學(xué)習(xí)的方法可以顯著提高SLAM的魯棒性和精度。

答案：B

解析：隱馬爾可夫模型(HMM)通常用于序列分析，而不是解決SLAM問題。SLAM

問題更多地涉及狀態(tài)估計和地圖構(gòu)建，因此HMM不是解決SLAM問題的常用方法。其他

選項描述均為正確。

29、在SLAM算法中，以下哪種方法不屬于直接法？

A.單目視覺SLAM

B.雙目視覺SLAM

C.深度學(xué)習(xí)SLAM

D.里程計SLAM

答案：C、解析：深度學(xué)習(xí)SLAM是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，通過訓(xùn)練模型來

預(yù)測相機位姿，它不屬于傳統(tǒng)意義上的直接法，而是屬于間接法的一種。直接法通常指

的是從圖像特征點的匹配和跟蹤出發(fā)，直接估計相機位姿的方法。

30、關(guān)于SLAM中的里程計SLAM,下列描述錯誤的是：

A.里程計SLAM主要依賴于傳感器如1MU和輪速計提供的加速度和角速度信息。

B.里程計SLAM可以實時地提供地圖更新。

C.里程訂SLAM對環(huán)境的光照變化非常敏感。

D.里程計SLAM適用于需要高精度定位的場景。

答案：C、解析：里程計SLAM確實依賴于IMU（慣性測量單元）和輪速計等傳感器

提供的加速度和角速度信息來估算機器人或無人機的運動狀態(tài)。但它對環(huán)境光照變化相

對不敏感，因為這些傳感器能夠持續(xù)提供運動狀態(tài)信息，而不會像攝像頭那樣受到光線

條件的影響。因此，選項C的描述是錯誤的。

31、以下哪些是SLAM算法可能需要考慮的因素？

A.空間定位

B.位姿估計

C.圖像識別

D.音頻處理

答案：A、B

解析：SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)是一種機器人技術(shù),它

能夠同時完成環(huán)境建圖和自身定位的任務(wù)“選項空間定位和B選項位姿估計都是SLAM

算法中不可或缺的部分，用于確定機器人的位置和方向。C選項圖像識別雖然在某些應(yīng)

用場景中也可能被用到，但并不是所有SLAM任務(wù)都需要的。D選項音頻處理與SLAM無

關(guān)。

32、關(guān)于SLAM算法中的特征點提取，下列描述正確的是：

A.特征點的選擇應(yīng)該盡可能多，以提高魯棒性。

B.特征點的選擇應(yīng)基于其在不同視圖下的不變性。

C.特征點的提取不需要考慮其在圖像中的邊緣信息。

D.特征點的提取過程必須依賴于深度信息。

答案：B

解析：特征點提取在SLAM中扮演著重要角色，用于后續(xù)的匹配和定位。B選項正

確，因為特征點需要在不同的視角下保持穩(wěn)定不變，這樣才能有效地進(jìn)行特征匹配。A

選項錯誤，過多的特征點反而可能導(dǎo)致計算負(fù)擔(dān)過重，降低效率。C選項錯誤，特征點

提取通常會利用圖像邊緣等高對比度區(qū)域的信息，以增強其在圖像中的突出度,D選項

錯誤，許多SLAM算法并不依賴于深度信息來進(jìn)行特征匹配，而是通過特征點之間的幾

何關(guān)系來實現(xiàn)。

33^在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,以下哪項不是

常見的SLAM方法？

A.單目視覺SLAM

B.多傳感器融合SLAM

C.無GPSSLAM

D.深度學(xué)習(xí)SLAM

答案：C

解析一：無GPSSLAM是SLAM的一個子類，通常指的是在沒有外部定位輔助的情況下

進(jìn)行的SLAM。它并不屬于一種具體的SLAM方法,而是一種SLAM實施策略。因此，它

不是一種常見的SLAM方法。

34、在構(gòu)建SLAM地圖時，以下哪種技術(shù)最常用于確定移動機器人相對于地圖的位

置？

A.基于特征點的匹配

B.基于激光雷達(dá)的點云匹配

C.基于深度學(xué)習(xí)的物體識別

D.基于慣性測量單元(IMU)的運動估“

答案：A

解析：基于特征點的匹配是SLAM中常用的方法之一，通過檢測和匹配地圖上的特

征點與機器人當(dāng)前視場中的對應(yīng)點來確定機器人的位姿。這種方法依賴于圖像史理技術(shù)

和特征提取算法，能夠有效地實現(xiàn)高精度的定位。其他選項雖然在特定場景下也有應(yīng)用,

但它們并不是構(gòu)建SLAM地圖時最常使用的技術(shù)。

35、在SLAM算法中，常用的特征點提取方法包括：

A.SIFT(Scale-InvariantFeatureTransforn)

B.SURF(SpeededUpRobustFeatures)

C.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)

D.Alloftheabove

答案：D

解析：SIFT、SURF和ORB都是常用的特征點提取方法，它們分別具有不同的優(yōu)勢

和應(yīng)用場景。SIFT對尺度變化和旋轉(zhuǎn)具備較好的魯棒性；SURF結(jié)合了速度和穩(wěn)健性；

ORB則在實時性和效率上表現(xiàn)優(yōu)秀。因此，正確答案是所有上述選項。

36、在進(jìn)行SLAM算法的評估時，以下哪些指標(biāo)是常用的？

A.里程計誤差

B.重定位率

C.距離測量精度

D.所有上述選項

答案：D

解析:在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping,同時定位與建圖)系

統(tǒng)中，衡量其性能的常用指標(biāo)包拈但不限于里程“誤差、重定位率等。里程“誤差反映

了機器人運動估計的準(zhǔn)確性；重定位率則表示系統(tǒng)在重新初始化后找到之前位置的能力。

因此，所有上述選項均是常用的評估指標(biāo)。

37、以下關(guān)于以下(Simultaneous