2025年招聘slam算法工程師筆試題（某世界500強集

團）必刷題解析

一、單項選擇題（共60題）

1、、在SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）中，用于描述機器人相

對于環(huán)境的地圖更新的方法是：

A.梯度下降法B）拉普拉斯算子0位姿圖優(yōu)化D）遺傳算法

解析：正確答案是C）位姿圖優(yōu)化。在SLAM中，位姿圖優(yōu)化通過最小化狀態(tài)變量

（如機器人位置和姿態(tài)）之間的約束來實現(xiàn)地圖的更新。這包括利用傳感器數(shù)據(jù)（如激

光雷達或攝像頭）來估計位姿，并通過優(yōu)化過程調(diào)整這些位姿以匹配觀察到的環(huán)境特征。

2、、在SLAM的過程中，為了提高魯棒性，通常會使用哪些技術(shù)？

A.增加傳感器數(shù)量B）使用濾波器C）實現(xiàn)多芍感器融合D）以上所有

解析：正確答案是D）以上所有。為了提高SLAM系統(tǒng)的魯棒性，可以采取多種策

略，包括但不限于增加傳感器數(shù)量以提供冗余信息，使用濾波器（如卡爾曼濾波或粒子

濾波）來處理噪聲，以及實現(xiàn)多傳感器融合，以從不同類型的傳感器中提取互補信息。

因此，正確答案為D）以上所有。

3、SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法在機器人導(dǎo)航中扮演著

重要角色，以下關(guān)于SLAM算法的描述，哪一項是錯誤的？

A.SLAM算法旨在同時進行機器人的定位和地圖構(gòu)建。

B.SLAM算法通常使月傳感器數(shù)據(jù)（如激光雷達、攝像頭等）來獲取環(huán)境信息。

c.SLAM算法中，閉環(huán)檢測是用于減少地圖和定位估計誤差的重要步驟。

D.SLAM算法不適用『動態(tài)環(huán)境，因為它無法處理環(huán)境中的移動障礙物。

答案：D

解析：選項D是錯誤的。SLAM算法不僅可以用于靜態(tài)環(huán)境，還可以用于動態(tài)環(huán)境。

通過使用一些特定的算法(如動態(tài)SLAM),機器人能夠檢測并跟蹤環(huán)境中的移動障礙物，

從而在動態(tài)環(huán)境中進行有效的導(dǎo)航和定位。其他選項A、B、C都是對SLAM算法的準確

描述。

4、在視覺SLAM(VisualSLAM)中，以下哪種方法可以用于從多個相機視角中恢

復(fù)場景的三維結(jié)構(gòu)？

A.光束法平差(BundleAdjustment)

B.光流法(OpticalFlow)

C.透視變換(PerspectiveTransformation)

D.線性變換(LinearTransformation)

答案：A

解析：選項A是正確的。光束法平差(BundleAdjustment)是視覺SLAM中常用的

方法之一，它通過最小化圖像中點與三維模型中點之訶的重投影誤差來優(yōu)化相機位姿和

三維點坐標，從而恢復(fù)場景的三維結(jié)構(gòu)。選項B的光流法主要用于估計圖像序列中的運

動，選項C的透視變換是一種幾何變換，而選項D的線性變換通常用于簡化和史理圖像

數(shù)據(jù)，但它們并不是直接用于恢復(fù)場景三維結(jié)構(gòu)的方法。

5、題目內(nèi)容：在進行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)任務(wù)時,

假設(shè)機器人在未知環(huán)境中移動，并通過激光雷達獲取環(huán)境信息。以下哪種方法是用于估

計機器人在環(huán)境中的位置的？

A.梯度下降法

B.隨機森林回歸

C.優(yōu)化濾波器，如卡爾曼濾波或擴展卡爾曼濾波器

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

答案：C

解析：SLAM問題本質(zhì)上是一個優(yōu)化問題，需要根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)和地圖信息不斷更

新機器人的位置估計。常用的SLAM算法包括優(yōu)化濾波器，如卡爾曼濾波或擴展卡爾曼

濾波器，它們能夠有效地處理動態(tài)環(huán)境中的不確定性，并結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)來不斷調(diào)整機

器人的位置和姿態(tài)估計。梯度下降法和隨機森林回歸主要用于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，而神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)預(yù)測則更偏向于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，不直接適用于SLAM問題中對連續(xù)狀態(tài)的優(yōu)化。

6、題目內(nèi)容：在構(gòu)建地圖時，為了提高SLAM算法的效率和準確性，通常會采取哪

些措施？

A.減少傳感器的采樣頻率

B.增加傳感器的種類以獲得更全面的信息

C.使用更復(fù)雜的模型進行建圖

D.對傳感器數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如濾波

答案：D

解析：構(gòu)建地圖時，提高SLAM算法的效率和準確性可以通過多種方式實現(xiàn)。減少

傳感器的采樣頻率會降低數(shù)據(jù)量，但可能會犧牲精度；增加傳感器種類雖然能提供更多

信息，但也會增加系統(tǒng)復(fù)雜性和成本；使用更復(fù)雜的模型可以提升建圖質(zhì)量，但同時也

增加了計算負擔(dān)。因此，對傳感器數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如濾波，是一種有效的方法。濾波

有助于減少噪聲和不連續(xù)性，從而提高后續(xù)處理的魯棒性和準確性。

7、以下哪種SLAM算法在處理大規(guī)模場景時，由于計算復(fù)雜度較高，通常需要分布

式計算？

A.ORB-SLAM

B.DSO-SLAM

C.VIO-SLAM

D.LSD-SLAM

答案：B

解析：DSO-SLAM（Direct-SearchOptimization-SLAM）在處理大規(guī)模場景時，由

于其直接搜索優(yōu)化算法的恃性，計算復(fù)雜度較高，因此通常需要分布式計算來提高效率。

而其他選項中的ORB-SLAM、VIO-SLAM和LSD-SLAM雖然也有一定的計算復(fù)雜度，但相對

于DSO-SLAM來說，它們在大規(guī)模場景下的表現(xiàn)要更好一些。

8、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪種傳感器通常用于提供全局定位信息？

A.RGB相機

B.激光雷達

C.IMU（慣性測量單元）

D.超聲波傳感器

答案：C

解析：在SLAM系統(tǒng)中，IMU（慣性測量單元）通常用于提供全局定位信息。IMU可

以測量物體的加速度和角速度，通過積分加速度和角速度數(shù)據(jù)，可以估計物體的位置和

姿態(tài)。而RGB相機、激光雷達和超聲波傳感器則主要用于獲取周圍環(huán)境的視覺信息或距

離信息，它們在SLAM系統(tǒng)中更多是作為傳感器融合的?部分來提高定位精度。

9、以下哪個不是常見的SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)方法？

A.單目視覺SLAM

B.RGB-DSLAM

C.閉環(huán)檢測

D.多傳感器融合SLAM

答案：C.閉環(huán)檢測

解析：閉環(huán)檢測是SLAM過程中的一個步驟，而非一種SLAM方法本身。常見的SLAM

方法包括單目視覺SLAM、RGB-DSLAM以及多傳感器融合SLAM。

10、在進行SLAM時，關(guān)于地圖構(gòu)建與定位的描述，哪一項是正確的？

A.地圖構(gòu)建主要依賴于環(huán)境感知，定位則主要依靠傳感器自身的位置信息。

B.定位和地圖構(gòu)建均需依賴環(huán)境感知來獲取數(shù)據(jù)。

C.定位主要依賴于環(huán)境感知，而地圖構(gòu)建主要依靠傳感器自身的運動信息。

D.定位和地圖構(gòu)建均需依賴傳感器自身的運動信息。

答案：A.地圖構(gòu)建主要依賴于環(huán)境感知，定位則主要依靠傳感器自身的位置信息。

解析：SLAM的核心在于同時進行地圖構(gòu)建和定位。地圖構(gòu)建通常依賴于從環(huán)境中

收集的數(shù)據(jù)，如視覺、激光雷達等傳感器提供的信息；而定位則更多依賴于傳感器自身

的運動信息和已有的地圖信息，以確定當前位置。

11、以下哪個算法不是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)中

的常見算法？

A.KalmanFilter

B.ParticleFilter

C.RANSAC

D.ConvolutionalNeuralNetworks

答案：D

解析:D選項中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)雖然在

計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域非常流行，但它不是SLAM系統(tǒng)中的常見算法。SLAM系統(tǒng)通

常使用卡爾曼濾波(KalmanFilter)、粒子濾波(ParticleFilter)和隨機樣本一致

性(RANSAC)等算法來估計系統(tǒng)的位姿和構(gòu)建地圖。CNN主要用于特征提取和圖像識別

等任務(wù)。因此，正確答案是D。

12、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪個參數(shù)通常用于衡量系統(tǒng)的實時性能？

A.姿態(tài)估計誤差

B.地圖重建精度

C.傳感器數(shù)據(jù)處理時間

D.系統(tǒng)計算資源消耗

答案：C

解析：在SLAM系統(tǒng)中，實時性能通常指的是系統(tǒng)能夠以多快的速度處理傳感器數(shù)

據(jù)并完成位姿估II和地圖溝建。因此，C選項中的傳感器數(shù)據(jù)處理時間是一個衡量系統(tǒng)

實時性能的重要參數(shù)。雖然姿態(tài)估計誤差、地圖重建精度和系統(tǒng)計算資源消耗也是重要

的性能指標，但它們并不直接反映系統(tǒng)的實時性能。因此，正確答案是C。

13、在SLAM算法中，哪種方法通常用于處理動杰環(huán)境中的不確定性問題？

A.單純形法

B.概率圖模型

C.逆向傳播算法

D.動態(tài)規(guī)劃

答案：Bo解析：概率圖模型(如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或馬爾可夫隨機場)常用于表示動態(tài)

環(huán)境中的不確定性和變化，并通過這些模型進行狀態(tài)估計和路徑規(guī)劃。

14、在使用粒子濾波器進行SLAM時，以下哪個因素不會直接影響粒子的權(quán)重更新？

A.距離傳感器數(shù)據(jù)

B.觸發(fā)器事件(如門打開)

C.遙感圖像特征

D.基于地圖的運動預(yù)測

答案：Do解析：粒子濾波器的粒子權(quán)重更新主要依賴于傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境特征，

比如距離傳感器數(shù)據(jù)、觸發(fā)型事件等。基于地圖的運動預(yù)測屬于狀態(tài)估計的一部分，而

不是直接影響粒子權(quán)重的因素。

15>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)中,以卜哪項技術(shù)

不是用于提高系統(tǒng)魯棒性的方法？

A.增加傳感器數(shù)量

B.使用更高級的濾波算法

C.采用單目視覺系統(tǒng)

D.優(yōu)化傳感器數(shù)據(jù)處理流程

答案：C

解析：在SLAM系統(tǒng)中，增加傳感器數(shù)量、使用更高級的濾波算法和優(yōu)化傳感器數(shù)

據(jù)處理流程都可以提高系統(tǒng)的魯棒性。單目視覺系統(tǒng)由于只能獲取一維圖像信息，難以

直接獲取深度信息，因此在面對復(fù)雜環(huán)境和遮擋問題時，其魯棒性相對較低。所以，C

選項不是用于提高系統(tǒng)魯棒性的方法。

16、以下哪個選項不屬于SLAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟？

A.數(shù)據(jù)采集

B.建立地圖

C.傳感器標定

D.目標跟蹤

答案：C

解析：在SLAM系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集、建立地圖和目標跟蹤是關(guān)鍵步驟。數(shù)據(jù)采集用

于獲取環(huán)境信息，建立地圖用于構(gòu)建周圍環(huán)境的表示，目標跟蹤用于確定機器人或傳感

器的位置。傳感器標定主要是為了確保傳感器數(shù)據(jù)的一致性和準確性，不屬于SLAM系

統(tǒng)的關(guān)鍵步驟。因此，C選項不屬于SLAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟。

17、在SLAM算法中，哪種方法通常用于處理靜態(tài)環(huán)境和動態(tài)物體？

A.單目視覺SLAM

B.里程計SLAM

C.雙目視覺SLAM

D.深度相機SLAM

答案：B、解析：里程i|SLAM主要依賴于車輛或機器人自身的運動信息，通過測量

與上一時刻位置之間的位移來構(gòu)建地圖。這種方法對于靜態(tài)環(huán)境較為有效，但在面對動

態(tài)物體時可能會產(chǎn)生較大誤差。

18、在使用擴展卡爾變?yōu)V波器（EKF）進行SLAM時，以下哪一項不是其主要優(yōu)點？

A.能夠處理非線性問題

B.實現(xiàn)相對簡單

C.需要高精度的模型參數(shù)估計

D.具有較好的魯棒性

答案：B、解析：擴展卡爾曼濾波器（EKF）能夠處理非線性問題，因此A項正確;

但是EKF由于是基于線性叱的狀態(tài)轉(zhuǎn)移和觀測模型，實現(xiàn)相對復(fù)雜，因此B項措述不準

確；另外，EKF需要高精度的模型參數(shù)估計，這使得C項也是正確的；而EKF由于其線

性化處理，通常具有較好的魯棒性，所以D項也是正確的。

19、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法在機器人領(lǐng)域中的應(yīng)

用主要是什么？

A.實現(xiàn)機器人路徑規(guī)劃

B.實現(xiàn)機器人自主導(dǎo)航

C.實現(xiàn)機器人視覺識別

D.實現(xiàn)機器人語音識別

答案：B

解析：SLAM算法的主要目的是同時進行機器人的定位(Localization)和地圖構(gòu)

建(Mapping),從而使機器人能夠在未知環(huán)境中自主導(dǎo)航。選項A、C、D雖然也是機器

人領(lǐng)域的重要應(yīng)用，但不是SLAM算法的核心功能。因此，正確答案是B。

20、以下哪個不是SIAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵傳感器？

A.激光雷達

B.攝像頭

C.超聲波傳感器

D.GPS

答案：C

解析：SLAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵傳感潛通常包括激光雷達(用于精確測量距離和構(gòu)建環(huán)

境地圖)、攝像頭(用于視覺信息獲取和特征點匹配)以及GPS(用于提供外部參考系

和全局定位)。超聲波傳感器雖然可以用于距離測量，但精度和適用性相比激光雷達較

低，且在SLAM系統(tǒng)中應(yīng)用較少。因此，正確答案是C。

21、在SLAM(同時定位與地圖構(gòu)建)領(lǐng)域，用q描述機器人在環(huán)境中的位姿信息

的數(shù)學(xué)工具是？

A.矩陣B.向量C.狀態(tài)向量D.狀態(tài)矩陣

答案：C.狀態(tài)向量

解析：在SLAM中，狀態(tài)向量包含了機器人的位置、姿態(tài)等所有需要確定的信息，

因此是描述機器人在環(huán)境中的位姿信息的數(shù)學(xué)工具。

22、在進行SLAM時，為了減少數(shù)據(jù)冗余，提高效率，通常會采用以下哪種方法？

A.梯度下降法B.隨機梯度下降法C.遞歸最小二乘法D.集群聚類法

答案：C.遞歸最小二乘法

解析：遞歸最小二乘法是一種常用的參數(shù)估計方法，在SLAM中用于遞歸地更新狀

態(tài)估計，通過減少重復(fù)計算來降低計算復(fù)雜度，提高效率。而梯度下降法、隨機梯度下

降法主要用于優(yōu)化問題，與減少數(shù)據(jù)冗余無關(guān)；集群聚類法則主要用于數(shù)據(jù)分類，不是

解決SLAM問題的有效方法。

23、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，以下哪個不是常

用的地圖表示方法？

A.2D網(wǎng)格地圖

B.3D點云地圖

C.RRT(Rapidly-exploringRandomTree)樹

D.關(guān)鍵幀圖

答案：C

解析：在SLAM算法中，常用的地圖表示方法包簾2D網(wǎng)格地圖、3D點云地圖和關(guān)

鍵幀圖。RRT樹是一種路徑規(guī)劃算法，不是地圖表示方法。因此，選項C是錯誤的。

24、在SLAM算法中，以下哪個步驟不屬于前端處理器(Front-EndProcessor)的

職責(zé)？

A.特征提取

B.相機位姿估計

C.建立初始地圖

D.優(yōu)化地圖和軌跡

答案：C

解析：前端處理器主要負責(zé)處理傳感器數(shù)據(jù)，包括特征提取、相機位姿估計和優(yōu)化

地圖和軌跡。建立初始地圖是后端處理器(Back-EndProcessor)的職責(zé)，它負責(zé)整合

前端處理器提供的信息，優(yōu)化整個SLAM過程。因此，選項C是錯誤的。

25、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)中，用于確定機器人位

置的算法屬于以下哪種類型？

A.深度學(xué)習(xí)算法

B.優(yōu)化算法

C.機器視覺算法

D.遺傳算法

答案：B。SLAM的核心在于通過傳感器數(shù)據(jù)來優(yōu)化地圖與機器人自身位置之間的關(guān)

系，因此它通常涉及優(yōu)化算法，如粒子濾波器(ParticleFilter)、卡爾曼濾波器［Kalman

Filter)等。

26、在SLAM算法中，使用擴展卡爾曼濾波器(EKF)時，下列哪個步驟是不正確的？

A.對測量模型進行線性化處理

B.計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

C.直接使用非線性測量模型進行計算

D.在每次迭代中重新估計協(xié)方差矩陣

答案：Co在擴展卡爾曼濾波器（EKF）中，由于系統(tǒng)和測量模型是非線性的，需要

對這些模型進行線性化處理。直接使用非線性測量模型會導(dǎo)致誤差累積，因此C選項描

述的步驟是錯誤的。其他選項都是EKF正確的工作流程的一部分。

27>以下哪個選項是個AM（SimultaneousLocalizationandMapping）系統(tǒng)中最

基本的幾何優(yōu)化方法？

A.最小二乘法

B.魯棒估計（如RANSAC）

C.卡爾曼濾波

D.高斯-牛頓法

答案：A

解析：在SLAM系統(tǒng)中，最小二乘法是最基本的幾何優(yōu)化方法，它通過最小化測量

值與模型預(yù)測值之間的差異來估計參數(shù)。

28、在視覺SLAM中，以下哪種特征點描述符能夠較好地抵抗光照變化和旋轉(zhuǎn)？

A.SIFT（尺度不變特征變換）

B.SURF（加速穩(wěn)健特征）

C.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）

D.HOG（方向梯度直方圖）

答案：C

解析：ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征點描述符設(shè)計時考慮了光照

變化和旋轉(zhuǎn)的影響，因此能夠較好地抵抗這些變化。雖然SIFT和SURF也具有旋轉(zhuǎn)不變

性，但ORB在計算速度和魯棒性方面通常優(yōu)于SIFT和SURF。

29、以下哪個不是SLAM(同時定位與地圖構(gòu)建)技術(shù)的應(yīng)用場景？

A.自動駕駛汽車

B.無人機導(dǎo)航

C.機器人視覺導(dǎo)航

D.手機游戲中的虛擬貨幣購買

答案：D)手機游戲中的虛擬貨幣購買

解析：SLAM技術(shù)主要用于提高機器人的定位精度和導(dǎo)航能力，它廣泛應(yīng)用于自動

駕駛汽車、無人機導(dǎo)航以及機器人視覺導(dǎo)航等領(lǐng)域。而手機游戲中的虛擬貨幣購買屬于

用戶界面交互和支付處理范疇，與SLAM技術(shù)無關(guān)。

30、在SLAM算法中，以下哪種方法常用于構(gòu)建地圖？

A.深度學(xué)習(xí)

B.隨機采樣一致性(RANSAC)

C.高斯混合模型

D.單純形算法

答案：B)隨機采樣一致性(RANSAC)

解析：在SLAM算法中，隨機采樣一致性(RANSAC)是一種常用的方法來估計單應(yīng)

性矩陣或變換參數(shù)，從而實現(xiàn)特征點匹配和地圖構(gòu)建。深度學(xué)習(xí)方法更多地被應(yīng)用于更

高級的圖像識別和目標檢測任務(wù)；高斯混合模型常用于聚類分析；單純形算法是優(yōu)化問

題求解的?種方法，通常用于線性規(guī)劃問題。

31、以下哪項不是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)中的關(guān)

鍵步驟？

A.建立地圖

B.估計位姿

C.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

D.數(shù)據(jù)同步

答案：D

解析：SLAM系統(tǒng)主要包括以下步驟：建立地圖、估計位姿、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和傳感器融

合。數(shù)據(jù)同步并不是SLAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵步驟，而是確保數(shù)據(jù)在不同傳感器之間同步的

過程。因此，D選項正確。

32、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪種傳感器最常用于獲取環(huán)境信息？

A.激光雷達

B.攝像頭

C.地磁傳感器

D.超聲波傳感器

答案：A

解析：在SLAM系統(tǒng)中，激光雷達（Lidar）是最常用的傳感器之一，因為它可以提

供高精度的三維空間信息。攝像頭主要用于視覺SLAM,而地磁傳感器和超聲波傳感器

在SLAM中的應(yīng)用相對較少。因此，A選項正確。

33、在進行SLAM算法的評估時，以下哪個指標最能反映系統(tǒng)的定位精度？

A.平均絕對誤差（MAE）

B.重定位次數(shù)

C.距離變化率（DVR）

D.里程計誤差

答案：A.平均絕對誤差（MAE）

解析：平均絕對誤差（MAE）是衡量預(yù)測值與實際值之間差異的一種常用度量，它

直接計算出每個樣本的誤差絕對值的平均值。對于定位系統(tǒng)來說，MAE能夠準確反映系

統(tǒng)定位結(jié)果的準確性，即定位點相對于真實位置的偏差大小。

34、在SLAM算法中，關(guān)于特征點選擇的說法，下列哪一項是不正確的？

A.特征點應(yīng)具有足夠的視覺特征以支持其識別。

B.特征點需要足夠穩(wěn)定，避免頻繁變化導(dǎo)致識別錯誤。

C.特征點的選擇應(yīng)該盡可能多地覆蓋場景，提高魯棒性。

D.為了提高效率，特征點越多越好。

答案：D.為了提高效率，特征點越多越好。

解析：盡管增加特征點數(shù)量可以提高SLAM算法的魯棒性和準確性，但特征點過多

會帶來顯著的計算復(fù)雜度增加，并可能引入噪聲。因此，選擇特征點的數(shù)量應(yīng)基于場景

需求和“算資源，而不是單純追求特征點的數(shù)量。特征點的選擇應(yīng)當平衡好數(shù)顯與質(zhì)量

的關(guān)系，確保系統(tǒng)既能有效地捕捉環(huán)境信息，又不至于因為過多特征點而影響性能。

35、以下哪個算法不屬于SLAM系統(tǒng)中的濾波算法？

A.卡爾曼濾波

B.奇異值分解

C.卡方漉波

D.奇異值分解濾波

答案：B

解析：在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)中，常用的濾波

算法包括卡爾曼濾波、卡方濾波等。奇異值分解（SVD）通常用于矩陣分解，并不屬于

濾波算法。因此，選項B是錯誤的。

36、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪種傳感器數(shù)據(jù)通常不用于位姿估計？

A.激光雷達

B.視覺相機

C.GPS

D.雷達

答案：C

解析：在SLAM系統(tǒng)中，激光雷達、視覺相機和雷達都是常用的傳感器，可以用于

獲取環(huán)境信息和位姿估計。而GPS（全球定位系統(tǒng)）主要用于全局定位，而不是用于局

部位姿估計。因此，選項C是正確的。

37、以下哪個不是SLAM算法的主要目標？

A.確定機器人在環(huán)境中的位置

B.記錄機器人看到的每一個物體的三維信息

C.實現(xiàn)機器人在未知環(huán)境中的自主導(dǎo)航

D.保持機器人與環(huán)境之間的對應(yīng)關(guān)系

答案：B

解析：SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的目標是同時進行定位

和建圖。記錄機器人看到的每一個物體的三維信息并不是SLAM的核心任務(wù)，而是建圖

過程的一部分，而定位則是確定機器人在環(huán)境中的位置。因此,B選項不準確描述了SLAM

的主要目標。

38、關(guān)于SLAM算法中的關(guān)鍵步驟，下列哪項描述是錯誤的？

A.特征點檢測與匹配是通過圖像特征來識別并確認同一物體的不同視圖。

B.慣性測量單元(IMU)數(shù)據(jù)用于提供姿態(tài)估計，但不能單獨完成定位。

C.深度傳感器如激光雷達主要用于構(gòu)建環(huán)境地圖，而非直接定位。

D.單目攝像頭可以獨立完成SLAM算法的所有步驟。

答案：D

解析：單目攝像頭無法提供足夠的信息來實現(xiàn)SLAM算法的所有步驟，特別是精確

的位姿估計和構(gòu)建環(huán)境地圖。單目攝像頭只能通過特征點檢測和匹配來幫助定位，而深

度信息和多視圖幾何則需要輔助設(shè)備如激光雷達或結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)等。因此，D選項是錯誤

的。

39>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)中,以卜哪個算法

不屬于基于視覺的SLAM算法？

A.ORB-SLAM

B.DSO

C.GMcipping

D.FastSLAM

答案：D

解析：FastSLAM(FastSimultaneousLocalizationandMapping)是一種基于粒

子濾波的SLAM算法，它不僅適用于視覺傳感器，還可以用于其他類型的傳感器，如激

光雷達。而ORB-SLAM、DSO(DirectSparseOdometry)和GMapping都是基于視覺的

SLAM算法。因此，D選項不屬于基于視覺的SLAM算法。

40^在SLAM系統(tǒng)的視覺里程計(VisualOdometry)中，以下哪種情況最可能導(dǎo)致

定位誤差增加？

A.相機焦距增加

B.相機曝光時間增加

C.相機分辨率降低

D.相機光軸與運動方向垂直

答案：C

解析：在視覺里程計中，相機的分辨率降低會導(dǎo)致圖像中特征點的細節(jié)信息減少，

從而使得特征點的匹配精度下降，這會直接影響到位姿估計的準確性。因此，相機分辨

率降低最可能導(dǎo)致定位誤差增加。A選項中，相機焦距增加可能會改變視角，但不一定

增加誤差；B選項中，曝光時間增加可能會導(dǎo)致圖像模糊，但不是最直接導(dǎo)致誤差增加

的原因；D選項中，相機無軸與運動方向垂直有利于提高測量精度。

41、在進行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法測試時,以下

哪項不是常用的評估標準？

A.平均定位誤差

B.最大位移偏差

C.算法的計算復(fù)雜度

D.重定位時間

答案：C

解析：算法的計算復(fù)雜度通常作為設(shè)計和優(yōu)化算法時需要考慮的因素，而不是評估

SLAM算法性能的直接指標。

42、在進行SLAM算法的性能測試中，以下哪種方法不能有效提高測試效率？

A.增加傳感器數(shù)量

B.使用虛擬環(huán)境進行模擬測試

C.通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)增加訓(xùn)練集

D.使用更復(fù)雜的算法模型

答案：D

解析：使用更復(fù)雜的算法模型雖然理論上可以提高性能，但可能會顯著增加測試時

間和資源消耗，從而降低測試效率。因此，這種方法不能有效提高測成效率。其他選項

通過不同方式能有效地提升測試效率。

43>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)中,以下哪項不是

影響位姿估計精度的因素？

A.相機標定精度

B.環(huán)境光照條件

C.傳感器噪聲水平

D.傳感器頻率響應(yīng)

答案：B

解析：在SLAM系統(tǒng)中，影響位姿估”精度的因素主要包括相機標定精度、傳感器

噪聲水平和傳感器頻率響應(yīng)等。環(huán)境光照條件雖然會影響圖像的質(zhì)量，但不是直接影響

位姿估計精度的因素。因此，選項B是正確答案。

44、以下哪個算法不是基于特征點的SLAM算法？

A.ORB-SLAM

B.DSO

C.GTSAM

D.SVO

答案：C

解析：ORB-SLAM、DSO和SVO都是基于特征點的SLAM算法，它們通過檢測和匹配

特征點來估計位姿。而GTSAM(GeneralizedTempo-SpatialAppearanceModel)是一

種基于位姿圖(PoseGraph)的SLAM算法，它不依賴于特征點。因此，選項C是正確

答案。

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

用于解決特征點丟失的問題？

A.重定位(ReTocalization)

B.特征點跟蹤(FeaturePointTracking)

C.深度學(xué)習(xí)模型(DeepLearningModels)

D.高斯混合模型(GaussianMixtureModels)

答案：B

解析：特征點跟蹤(FeaturePointTracking)是一種常用的方法來處理SLAM中

的特征點丟失問題。通過跟蹤關(guān)鍵幀中的特征點，即使這些特征點在新幀中丟失，也能

有效地重建地圖和自身位置。

46、在構(gòu)建SLAM系統(tǒng)時，為了提高系統(tǒng)的魯棒性和準確性，以下哪項技術(shù)通常會

被采用？

A.僅使用激光雷達數(shù)據(jù)

B.結(jié)合視覺和激光雷達數(shù)據(jù)

C.禁用IMU傳感器

D.只依賴GPS數(shù)據(jù)

答案：B

解析：結(jié)合視覺和激光雷達數(shù)據(jù)的SLAM系統(tǒng)能夠充分利用兩種傳感器的優(yōu)勢，即

激光雷達提供精確的距離信息，而視覺傳感器提供廣闊的環(huán)境感知和場景理解能力。這

種融合提高了系統(tǒng)的魯棒性和準確性，能夠更準確地定位和構(gòu)建地圖。

47、以下哪個算法不屬于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的范

疇？

A.A*路徑規(guī)劃算法

B.卡爾曼濾波算法

C.Dijkstra算法

D.RANSAC算法

答案：C

解析：A*和Dijkstra都是路徑規(guī)劃算法，RANSAC是隨機采樣一致性算法，常用于

估計模型參數(shù)?？柭鼮V波算法是一種常用的狀態(tài)估計方法，廣泛應(yīng)用于SLAV中，因

此不屬于SLAM算法范疇的是Dijkstra算法。

48、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪種方法通常用于提高地圖的魯棒性？

A.增加傳感器數(shù)據(jù)采集頻率

B.增加地圖優(yōu)化迭代次數(shù)

C.使用更高質(zhì)量的傳感器

D.采用粒子濾波算法

答案：D

解析：A、B、C選項雖然可以在一定程度上提高SLAM系統(tǒng)的性能，但它們并不是

直接提高地圖魯棒性的方法。粒子濾波算法是一種基于概率的濾波方法，能夠史理非線

性、非高斯問題，對于處理傳感器噪聲和不確定性具有較高的魯棒性，因此采用粒子濾

波算法可以顯著提高地圖的魯棒性。

49、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，哪種方法利用

了激光雷達和IMU(InertialMeasurementUnit)數(shù)據(jù)來實現(xiàn)高精度定位？

A.單純GPS定位

B.雷達-IMU融合SLAM

C.攝像頭-1MU融合SLAM

D.攝像頭-激光雷達融合SLAM

答案：B.雷達-IMU融合SLAM

解析:雷達-1MU融合SLAM是SLAM領(lǐng)域中一種常見的方法，它利用激光雷達［Lidar)

進行環(huán)境建圖，同時使用IMU(慣性測量單元)進行姿態(tài)估計和位姿更新。這種方式能

夠提供更精確的位置信息，特別適合在GPS信號不佳的環(huán)境下使用。

50、在SLAM算法中，以下哪一項不屬于直接SLAM的典型應(yīng)用場景？

A.機器人自主導(dǎo)航

B.自動駕駛汽車

C.手機拍照應(yīng)用

D.航空攝影測量

答案：C.手機拍照應(yīng)用

解析：直接SLAM主要用于需要高精度定位與地圖構(gòu)建的應(yīng)用場景，如機器人自主

導(dǎo)航、自動駕駛汽車等。而手機拍照應(yīng)用更多地依賴于間接SLAM或者基于視覺的SLAM

技術(shù)，通過分析照片中的特征點來進行定位和地圖構(gòu)建，因此不屬于直接SLAV的典型

應(yīng)用場景。

51、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,以下哪種方法主

要用于處理視覺SLAM中的視覺漂移問題？

A.卡爾曼濾波

B.卡特蘭德濾波

C.奇異值分解

D.迭代最近點（ICP）

答案：A

解析：卡爾曼濾波（KalmanFilter）是一種有效的狀態(tài)估計方法，常用于視覺SLAM

中處理視覺漂移問題。它能夠預(yù)測和修正估計的狀態(tài)，從而減少漂移?？ㄌ靥m德濾波、

奇異值分解和迭代最近點（1CP）雖然也是計算機視覺和SLAM中常用的技術(shù)，但它們不

是專門用于解決視覺漂移問題的主要方法。

52、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪種傳感器數(shù)據(jù)不適合用于視覺SLAM的里程計計算？

A.激光雷達（LiDAR）數(shù)據(jù)

B.深度相機數(shù)據(jù)

C.單目相機數(shù)據(jù)

D.激光掃描儀數(shù)據(jù)

答案：C

解析：單目相機數(shù)據(jù)不適合用于視覺SLAM的里程計計算，因為單目相機只能提供

二維圖像信息，無法直接獲取場景的深度信息，這限制了它在估計相機運動和重建場景

結(jié)構(gòu)時的精度。激光雷達（LiDAR）、深度相機和激光掃描儀都能提供三維信息，更適合

進行里程計計算和場景重建。

53、以下關(guān)于以AM（simultaneouslocalizationandmapping）的說法，哪一

項是正確的？

A.SLAM算法只能在靜態(tài)環(huán)境中工作。

B.在SLAM中，機器人必須先定位自己，然后才能構(gòu)建環(huán)境地圖。

C.SLAM的目的是讓機器人能夠在未知環(huán)境中自主導(dǎo)航而不丟失。

D.SLAM算法可以獨立于傳感器類型運行。

答案：C)SLAM的目的是讓機器人能夠在未知環(huán)境中自主導(dǎo)航而不丟失。

解析：SLAM的核心目標是在不預(yù)先知道環(huán)境的情況下，實現(xiàn)對環(huán)境的地圖構(gòu)建與

自身位置的定位，因此選次C準確反映了這一概念。

54、在進行SLAM任務(wù)時，哪種技術(shù)最常用于同時解決定位和建圖問題？

A.遙感技術(shù)

B.深度學(xué)習(xí)

C.機器視覺

D.無跡卡爾曼濾波器(UKF)

答案：D)無跡卡爾曼濾波器(UKF)

解析：無跡卡爾曼濾波器(UKF)是一種非線性濾波方法，它通過隨機采樣來估計

狀態(tài)變量的概率分布，并在SLAM問題中被廣泛應(yīng)用于結(jié)合定位和建圖的需求。

55、以下哪個算法不屬于法不(SimultaneousLocalizationandMapping)中的

優(yōu)化算法？

A.Kalman濾波

B.RANSAC

C.Particle漉波

D.GradientDescent

答案：B

解析：RANSAC(RandomSampleConsensus)是一種用于從數(shù)據(jù)中識別和估計模型

參數(shù)的魯棒算法，它通常用于計算機視覺中的圖像匹配和特征提取等任務(wù)，但不屬于

SLAM中的優(yōu)化算法。其他選項A、C、D都是SLAM中常用的優(yōu)化算法。Kalman濾波用于

狀態(tài)估計，Parlicle濾波用于非線性非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計，GradientDescent用于

優(yōu)化模型參數(shù)。

56、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪個部件負責(zé)接收傳感器數(shù)據(jù)并生成地圖？

A.激光雷達

B.里程計

C.地圖構(gòu)建器

D.運動控制器

答案：C

解析：地圖構(gòu)建器是SLAM系統(tǒng)中負責(zé)接收傳感器數(shù)據(jù)（如激光雷達、視覺相機等）

并生成地圖的部件。激光雷達（A）是SLAM系統(tǒng)中常用的傳感器之一，用于生成環(huán)境的

三維點云；里程計（B）負責(zé)估計移動設(shè)備的運動狀態(tài)；運動控制器（D）則負責(zé)控制移

動設(shè)備的運動。而地圖構(gòu)建器（C）才是直接負責(zé)地圖生成的核心部件。

57、在SLAM算法中，用于描述環(huán)境地圖的最常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是：

A.KDTree

B.RRT

C.GridMap

D.A*

答案：C

解析?：GridMap是一種廣泛應(yīng)用于SLAM中的表示環(huán)境的地圖結(jié)構(gòu)。它將冰境空間

劃分為多個網(wǎng)格，每個網(wǎng)格可以存儲傳感器讀數(shù)或特征點等信息，方便快速查詢和更新。

因此，C選項正確。

58、在SLAM中，利用粒子濾波進行狀態(tài)估計時，下列哪個因素不會直接影響粒子

濾波的性能？

A.粒子的初始位置

B.粒子的權(quán)重計算方法

C.粒子的數(shù)量

D.環(huán)境地圖的更新頻率

答案：D

解析：粒子濾波的性能主要受以下幾個因素影響：粒子的初始位置、粒子的權(quán)重計

算方法以及粒子的數(shù)量。而環(huán)境地圖的更新頻率并不直接影響粒子濾波的性能，因為粒

子濾波主要關(guān)注于當前觀測數(shù)據(jù)對狀態(tài)估計的影響，而不是地圖的更新速度。因此，D

選項正確。

59、以下哪種傳感器在SLAM（同步定位與映射）系統(tǒng)中主要用于提供全局定位信

息？

A.激光雷達

B.慣性測量單元（IMU）

C.攝像頭

D.超聲波傳感器

答案：B

解析：在SLAM系統(tǒng)中，慣性測量單元（IMU）主要用于提供全局定位信息，它能夠

測量設(shè)備的加速度和角速度。激光雷達、攝像頭和超聲波傳感器雖然也廣泛應(yīng)用于SLAM

系統(tǒng)，但它們主要用于感知周圍環(huán)境，而非提供全局定位信息。

60、以下哪種SLAM算法在處理動態(tài)環(huán)境下的定位和建圖問題時表現(xiàn)較好？

A.卡爾曼濾波SLAM

B.基于視覺的SLAM

C.A*路徑規(guī)劃SLAM

D.滑移窗口SLAM

答案：D

解析：滑移窗口SLAM(SlidingWindow-basedSLAM)在處理動態(tài)環(huán)境下的定位和

建圖問題時表現(xiàn)較好。它通過動態(tài)更新窗口內(nèi)的地圖和位姿信息，能夠有效地史理動態(tài)

物體的影響，提高定位和建圖的精度?？柭鼮V波SLAM、基于視覺的SLAM和A*路徑規(guī)

劃SLAM雖然也有一定的應(yīng)用，但在動態(tài)環(huán)境下的表現(xiàn)不如滑移窗口SLAMo

二、多項選擇題(共42題)

1、下列關(guān)于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的描述，哪一項

是正確的？

A.SLAM是一種用于機器人導(dǎo)航的技術(shù)。

B.在SLAM中，機器人能夠?qū)崟r構(gòu)建環(huán)境地圖，并同時估計自身位置。

C.SLAM僅適用于二維空間。

D.SLAM的核心目標是提高機滯人的速度。

答案：B、解析：SLAM確實是一種用于機器人導(dǎo)航的技術(shù)，它允許機器人在未知環(huán)

境中構(gòu)建地圖并同時定位自己，這是其核心目標和主要功能。

2、關(guān)于基于激光雷達的SLAM技術(shù)，以下哪個陳述是不正確的？

A.激光雷達可以提供高精度的距離測量。

B.激光雷達數(shù)據(jù)可以被用來構(gòu)建三維地圖。

C.基于激光雷達的SLAM技術(shù)通常需要較少的傳感器。

D.由于激光雷達成本較高，基于激光雷達的SLAM應(yīng)用較少。

答案：C、解析：雖然基于激光雷達的SLAV技術(shù)可以減少對其他傳感器的需求，如

攝像頭或IMI.等，但激光雷達木身的成木仍然相對較高。因此，盡管該技術(shù)在某些情況

下確實可以降低成本，但總體來說，基于激光雷達的SLAM應(yīng)用并不常見。所以選項C

的描述是不完全準確的。

3、以下關(guān)于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)的描述,哪

些是正確的？

A.SLAM系統(tǒng)需要同時進行定位和建圖

B.SLAM系統(tǒng)只適用于室內(nèi)環(huán)境

C.SLAM系統(tǒng)可以應(yīng)月于無人駕駛汽車

D.SLAM系統(tǒng)對傳感器的要求較高

答案：ACD

解析：

A.正確。SLAM系統(tǒng)的全稱是SimultaneousLocalizationandMapping,即同時

定位與建圖，所以需要同時進行定位和建圖。

B.錯誤。SLAM系統(tǒng)不僅適用于室內(nèi)環(huán)境，還可以應(yīng)用于室外環(huán)境，如無人駕駛汽

車、機器人導(dǎo)航等。

C.正確。SLAM系統(tǒng)可以應(yīng)用于無人駕駛汽車，用于車輛在未知環(huán)境中進行定位和

導(dǎo)航。

D.正確。SLAM系統(tǒng)對傳感器的要求較高，通常需要使用高精度的傳感器，如激光

雷達、攝像頭等，以獲取足夠的信息進行定位和建圖。

4、以下關(guān)于SLAM系統(tǒng)中的優(yōu)化算法的描述，哪些是正確的？

A.最小二乘法是SLAM系統(tǒng)中常用的優(yōu)化算法

B.RANSAC(RandomSampleConsensus)算法主要用于解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題

C.卡爾曼濾波是一種常用的預(yù)測和估計方法

D.以上都是

答案：D

解析：

A.正確。最小二乘法是一種常用的優(yōu)化算法，用于求解線性方程組的最小誤差解,

在SLAM系統(tǒng)中可以用于優(yōu)化位姿估計。

B.正確。RANSAC算法是一種魯棒的估計方法，主要用于解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題，如點

云匹配、特征點匹配等。

C.正確?？柭鼮V波是一種常用的預(yù)測和估計方法，在SLAM系統(tǒng)中用于預(yù)測下一

時刻的狀態(tài)，并估“系統(tǒng)的誤差。

D.正確。根據(jù)以上解析，A、B、C選項都是正確的，所以選擇D。

5、在SLAM算法中，關(guān)于地圖構(gòu)建與跟蹤的描述，下列哪一項是正確的？

A.SLAM算法可以獨立于環(huán)境信息進行工作。

B.在室外環(huán)境中，SLAM算法通常使用激光雷達來獲取環(huán)境信息。

C.單目攝像頭在SLAM中可以完全替代其他傳感器。

D.SLAM算法必須依賴于已有的地圖數(shù)據(jù)來進行定位。

答案：B

解析：SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping,同時定位與建圖）是一

種機器人技術(shù)，它允許機器人同時完成定位和建圖任務(wù)。通常，SLAM算法會結(jié)合多種

傳感器的數(shù)據(jù)，如激光雷達、單目攝像頭等，以提高定位精度和地圖質(zhì)量。單目攝像頭

雖然在某些情況下可以提供有價值的信息，但無法完全替代其他傳感器。因此，正確答

案為B。

6-.關(guān)于SLAM中的里程計數(shù)據(jù)融合問題，以下哪個陳述是不準確的？

A.里程計數(shù)據(jù)能夠提供關(guān)于移動物體速度和方向的信息。

B.里程計數(shù)據(jù)可以直接用于地圖構(gòu)建。

C.在SLAM系統(tǒng)中，里程計數(shù)據(jù)可以用來校正IMU（慣性測量單元）的偏差。

D.里程計數(shù)據(jù)與視覺SLAM結(jié)合可以增強定位精度。

答案：B

解析：里程計數(shù)據(jù)可以提供有關(guān)移動物體的速度和方向的信息，并且在SLAM系統(tǒng)

中確實被用來校正IMU的偏差。然而，里程計數(shù)據(jù)本身并不能直接用于地圖構(gòu)建，因為

它更多地關(guān)注的是位移而不是幾何形狀。因此，正確答案為B。

7、以下哪種技術(shù)不是SLAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分？

A.卡爾曼濾波器

B.深度學(xué)習(xí)

C.光流法

D.電磁波測距

答案：B

解析：深度學(xué)習(xí)雖然可以用于SLAM系統(tǒng)的某些任務(wù)，如特征提取、地圖構(gòu)建等，

但它不是SLAM系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分?？柭鼮V波器、光流法和電磁波測距都是SLAM

系統(tǒng)中常用的關(guān)鍵技術(shù)。

8、在SLAM系統(tǒng)中，以下哪種方法可以用來處理動態(tài)環(huán)境下的目標檢測？

A.基于顏色特征的檢測

B.基于形狀特征的檢測

C.基于深度學(xué)習(xí)的檢測

D.某于運動模型的檢測

答案：C、D

解析：在動態(tài)環(huán)境中進行目標檢測，基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法可以自動學(xué)習(xí)目標特

征，提高檢測的準確性和魯棒性。同時，基于運動模型的檢測方法可以預(yù)測目標的位置

和運動，從而在動態(tài)環(huán)境中更準確地檢測目標?；陬伾卣骱托螤钐卣鞯臋z測方法在

動態(tài)環(huán)境中可能容易受到遮擋和光照變化的影響，因此不如深度學(xué)習(xí)和運動模型方法有

效。

9、以下哪個不是SLAM（同時定位與地圖構(gòu)建）的主要技術(shù)？

A.特征點匹配B.深度學(xué)習(xí)C.單目視覺D.里程計

答案：Bo解析：SLAM技術(shù)主要依賴于特征點匹配、單目視覺以及里程計等方法，

深度學(xué)習(xí)在某些特定情況下被用作輔助工具，但并非SLAM的核心技術(shù)。

10、在SLAM中，關(guān)于里程計的作用，下列描述正確的是：

A.用于估計機器人在二維平面上的位移。

B.通過傳感器測量機器人在三維空間中的位移變化。

C.確定機器人與環(huán)境之間的相對位置。

D.提供機流人的速度信息。

答案：Bo解析：里程計通常用來測量機器人在三維空間中的位移變化，它能提供

機器人相對于上一個已知位置的變化量，這有助于構(gòu)建動態(tài)的地圖，并且能夠間接地提

供速度信息。因此，正確答案是B。

11、以下哪種傳感器在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系統(tǒng)中

通常用于提供全局定位信息？

A.激光雷達(LIDAR)

B.視覺攝像頭

C.聲波傳感器

D.溫濕度傳感器

答案：A

解析：在SLAM系統(tǒng)中，激光雷達(LIDAR)通常用于提供高精度的距離測量，從而

幫助系統(tǒng)構(gòu)建環(huán)境地圖并進行全局定位。視覺攝像頭雖然也用于SLAM,但更多用于局

部定位和地圖構(gòu)建。聲波喳感器和溫濕度傳感器通常不用于提供全局定位信息。因此，

正確答案是A。

12、在SLAM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理過程中，以下哪種方法可以用來減少數(shù)據(jù)冗余，提高

算法效率？

A.增量式SLAM

B.全局優(yōu)化

C.采樣一致性(RANSAC)

D.閉環(huán)檢測

答案：A

解析：增量式SLAM(IncrementalSLAM)是一種通過逐步增加新數(shù)據(jù)來更新SLAM

系統(tǒng)狀態(tài)的方法，它可以有效減少數(shù)據(jù)冗余，提高算法的實時性和效率。全局優(yōu)化(B)

通常用于優(yōu)化整個SLAM系統(tǒng)的狀態(tài)，但可能會增加計算復(fù)雜度。采樣一致性(RANSAC)

是一種用于處理噪聲數(shù)據(jù)的魯棒估計方法，而閉環(huán)檢測(D)用于檢測和糾正SLAM系統(tǒng)

中的錯誤估計。因此，正確答案是A。

13>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)中,以卜哪種方法不是

用于解決尺度問題的？

A.EKF-SLAM

B.IterativeClosestPoint(ICP)

C.GraphSLAM

D.LOAM

答案：B

解析：IterativeClosestPoint(ICP)是-一種用于點云配準的方法，主要用于三

維點云的對齊，而不是直接用于SLAM中的尺度問題解決。EKF-SLAM、GraphSLAM和LOAM

都是常見的SLAM方法，它們可以用來處理尺度問題。

14、在使用SLAM技術(shù)進行地圖構(gòu)建時，下列哪個因素不會直接影響地圖的質(zhì)量？

A.環(huán)境復(fù)雜度

B.傳感器精度

C.距離傳感器的數(shù)量

D.計算機硬件性能

答案：C

解析：距離傳感器的數(shù)量雖然會影響傳感器數(shù)據(jù)的采集量，但直接影響地圖質(zhì)量的

主要因素包括環(huán)境復(fù)雜度、傳感器精度以及計算機硬件性能。環(huán)境復(fù)雜度決定了SLAM

算法需要處理的信息量和復(fù)雜性：傳感器精度直接影響了SLAM算法對環(huán)境的理解和定

位的準確性；而計算機硬件性能則影響了SLAM算法的實時性和穩(wěn)定性。

15、以下哪項技術(shù)不屬于SLAM系統(tǒng)中的感知模塊？()

A.激光雷達掃描

B.攝像頭視覺識別

C.聲波傳感器

D.GPS定位

答案：C

解析：SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping,同時定位與建圖)系統(tǒng)

中的感知模塊主要通過激光雷達、攝像頭等傳感器獲取環(huán)境信息。聲波傳感器通常用于

其他領(lǐng)域，如水下探測，不屬于SLAM系統(tǒng)的感知模塊。因此，C選項是正確答案。

16、在S球M系統(tǒng)中，以下哪種算法不屬于基于濾波器的SLAM算法？()

A.卡爾曼濾波

B.概率濾波

C.奇異值分解

D.基于圖優(yōu)化的算法

答案：D

解析:基于濾波器的SLAM算法主要包括卡爾曼漉波和概率濾波等。奇異值分解(SVD)

是一種數(shù)學(xué)工具，用于處理矩陣分解問題，并不屬于SLAM算法。而基于圖優(yōu)化的算法

是一種基于圖論的SLAM算法，與基于濾波器的SLAM算法不同。因此，D選項是正確答

案。

17、在SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)算法中,以下哪個不

是常見的定位方法？

A.慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)

B.GPS

C.超聲波傳感器

D.視覺里程計

答案：C、超聲波傳感器

解析：慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）和GPS是常用的定位技術(shù)。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)通過測量加

速度和角速度來估計位置和姿態(tài)變化;而GPS利用衛(wèi)星信號來確定地理位置。相比之下,

超聲波傳感器主要用于距離測量，并不適用于SLAM中的定位需求。因此，C選項超聲

波傳感器不屬于常見的SLAM定位方法。

18、在進行SLAM時，以下哪種方法最常用于構(gòu)建環(huán)境地圖？

A.深度學(xué)習(xí)

B.模糊邏輯

C.機器學(xué)習(xí)

D.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：A、深度學(xué)習(xí)

解析：在SLAM中，深度學(xué)習(xí)方法，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

的應(yīng)用非常廣泛。這些方法能夠從大量數(shù)據(jù)中提取特征，幫助機器人或自動駕駛車輛更

好地理解和適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境。盡管模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有一定的應(yīng)用，但深度

學(xué)習(xí)因其強大的特征學(xué)習(xí)能力，在SLAM領(lǐng)域中被廣泛采用。因此，選項A深度學(xué)習(xí)是

最常用于構(gòu)建環(huán)境地圖的方法。

19、SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）系統(tǒng)中，以下哪種傳感器

通常不被用于直接獲取環(huán)境的三維信息？

A.激光雷達（LiDAR）

B.攝像頭

C.慣性測量單元（IMU）

D.紅外傳感器

答案：D

解析：激光雷達（LiDAR）,攝像頭和慣性測量單元（1MU）都是SLAM系統(tǒng)中常用的

傳感器，用于獲取環(huán)境的三維信息和運動狀態(tài)。紅外傳感器主要用于熱成像或近距離檢

測，不常用于直接獲取環(huán)境的三維信息。因此，D選項是正確答案。

20、在SLAM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中，以下哪種算法通常用于解決視覺里程計中的尺度

估計問題？

A.卡爾曼濾波

B.最小二乘法

C.梯度下降法

D.優(yōu)化迭代法

答案：A

解析：視覺里程計中的尺度估計問題通常使用卡爾曼濾波來解決。卡爾曼濾波是一

種遞歸濾波算法，能夠估計系統(tǒng)的狀態(tài)，包括尺度參數(shù)。雖然最小二乘法、梯度下降法

和優(yōu)化迭代法也可以用于優(yōu)化問題，但在視覺里程計的尺度估計中，卡爾曼濾波因其穩(wěn)

定性和實時性而被廣泛采用。因此，A選項是正確答案。

21、在進行SLAM算法設(shè)計時，以下哪個不是常見的優(yōu)化目標？

A.最小化全局姿態(tài)誤差

B.最小化局部特征點誤匹配

C.最小化路徑長度

D.最小化重疊圖像的像素差異

答案：C

解析：最小化路徑長度并不是SLAM（同時定位與地圖構(gòu)建）中的常見優(yōu)化目標。

SLAM的主要目標是通過傳感器數(shù)據(jù)（如攝像頭或激光雷達）來構(gòu)建環(huán)境的地圖，并同

時估計機器人自身的運動狀態(tài)。路徑長度通常不是一個需要直接優(yōu)化的目標，但確保路

徑長度最小化可以通過其他方法間接實現(xiàn)，比如優(yōu)化導(dǎo)航策略。

22、在使用SLAM算法進行地圖構(gòu)建時?，下列哪一項不是直接影響地圖質(zhì)量的因素？

A.特征點的重復(fù)利用

B.高分辨率傳感器的應(yīng)用

C.SLAM算法的更新頻率

D.場景的動態(tài)變化

答案：A

解析：特征點的重復(fù)利用雖然可以在一定程度上提高SLAM算法的效率和魯棒性，

但它不會直接影響地圖的質(zhì)量。地圖質(zhì)量主要取決于傳感器數(shù)據(jù)的質(zhì)量、算法的準確性

以及對動態(tài)場景的適應(yīng)能力。高分辨率傳感器可以提供更詳細的數(shù)據(jù)，從而改善地圖的

質(zhì)量；SLAM算法的更新頻率影響其實時性和準確性；而場景的動態(tài)變化是SLAM算法必

須處理的重要因素之一，以保持地圖的最新性和準確性。

23^以下關(guān)于以AM（SimultaneousLocalizationandMapping）系統(tǒng)的描述,正

確的是？

A.SLAM系統(tǒng)主要用7室內(nèi)定位和導(dǎo)航

B.SLAM系統(tǒng)可以同時進行地圖構(gòu)建和環(huán)境感知

C.SLAM系統(tǒng)不依賴于外部傳感器，完全依靠自身傳感器

D.SLAM系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下容易產(chǎn)生定位誤差

答案：B

解析：SLAM系統(tǒng)是一種可以同時進行定位和地圖構(gòu)建的技術(shù)，它通過整合自身傳

感器(如攝像頭、激光雷達等)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建環(huán)境地圖，并實時更新自身在環(huán)境中的位

置。因此，選項B正確。選項A雖然SLAM系統(tǒng)可以用于室內(nèi)定位和導(dǎo)航，但并不僅限

于此；選項C錯誤，因為SLAM系統(tǒng)通常需要依賴多種傳感器來獲取數(shù)據(jù)；選項D是SLAM

系統(tǒng)可能存在的問題，但不是描述SLAM系統(tǒng)的正確性。

24、以下關(guān)于ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征的描述，正確的是？

A.ORB特征是一種基于圖像局部特征的描述符

B.ORB特征通過計算圖像中局部區(qū)域的梯度方向和強度來生成

C.ORB特征在計算過程中不涉及SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)算

法

D.ORB特征在實時應(yīng)用中具有較好的性能

答案：ABD

解析：ORB特征是一種高效且計算量較小的圖像局部特征描述符，它通過計算圖像

中局部區(qū)域的梯度方向和強度來生成特征點。因此，選項B正確。選項A正確，因為

ORB特征確實是基于圖像局部特征的描述符。選項C錯誤，因為ORB算法在一定程度上

受到了SIFT算法的啟發(fā)，但進行了優(yōu)化和簡化；選項D正確，ORB特征在實時應(yīng)用中

表現(xiàn)出較好的性能，廣泛應(yīng)用于實時視覺任務(wù)中。

25、在進行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping,同時定位與建圖)

算法測試時，以下哪個不是評估SLAM算法性能的關(guān)健指標？

A.精度

B.穩(wěn)定性

C.速度

D.能耗

答案：D、能耗

解析：SLAM算法的評估主要關(guān)注其精度、穩(wěn)定性及速度等關(guān)鍵性能指標。能耗雖

然也是重要考量因素，但它更多是通過硬件設(shè)備來實現(xiàn)的，而不是直接由SLAM算法本

身決定。

26、在SLAM算法中，哪種方法通常用于處理動態(tài)環(huán)境中的障礙物，以保持地圖的

實時更新？

A.隨機采樣一致法(RANSAC)

B.高斯混合模型(GMM)

C.深度學(xué)習(xí)方法

D.變換一致性估計法(TCE)

答案：C、深度學(xué)習(xí)方法

解析：深度學(xué)習(xí)方法在處理動態(tài)環(huán)境中的復(fù)雜場景，特別是對于視覺SLAM而言，

能夠有效識別和預(yù)測移動物體，從而保持地圖的實時更新。而其他方法通常更適用于靜

態(tài)或半靜態(tài)環(huán)境。

27、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法在機器人導(dǎo)航中的應(yīng)

用中，以下哪項不是SLAM系統(tǒng)需要解決的核心問題？

A.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

B.傳感器融合

C.傳感器標定

D.環(huán)境建模

答案：C

解析：在SLAM系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、傳感器融合和環(huán)境建模是核心問題。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

是指確定傳感器數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系；傳感器融合是將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)整合起來,

提高系統(tǒng)的整體性能；環(huán)境建模是指構(gòu)建周圍環(huán)境的地圖。而傳感器標定是確保傳感器

數(shù)據(jù)準確性的過程，雖然在SLAM系統(tǒng)中也很重要，但不是SLAM系統(tǒng)需要解決的核心問

題。因此，正確答案是C。

28、以下哪種SLAM算法在處理動態(tài)環(huán)境時，通常具有更好的魯棒性？

A.0RB-SLAM

B.RTAB-Map

C.VI0

D.LSD-SLAM

答案：D

解析:在處理動態(tài)環(huán)境時，LSD-SLAM(Large-ScaleDirectMonocularSLAM)算

法通常具有更好的魯棒性。LSD-SLAM通過使用直接視覺里程計方法，可以更好地處理

動態(tài)場景中的遮擋和快速運動。相比之下，ORB-SLAM、RTAB-Map和VI0(Visual-Inertial

Odomctry)在動態(tài)環(huán)境中可能會遇到一些挑戰(zhàn)，如遮擋、快速運動和光照變化等。因此，

正確答案是D。

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

不屬于其主要分類？

A.單目視覺SLAM

B.RGB-DSLAM

C.閉環(huán)檢測與重定位

D.多傳感器融合SLAM

答案：C）閉環(huán)檢測與重定位

解析：閉環(huán)檢測與重定位是SLAM過程中的一個關(guān)鍵步驟，用于確認是否已經(jīng)經(jīng)過

某個地方，并進行必要的調(diào)整以保持位置的準確性，但木身并不屬于S