2025年大學(xué)第三學(xué)年（機(jī)器人工程）機(jī)器人智能控制試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請將正確答案填寫在答題區(qū)域內(nèi)。1.以下哪種控制算法常用于機(jī)器人的位置控制，能有效減少穩(wěn)態(tài)誤差？A.比例控制B.積分控制C.微分控制D.比例積分控制2.機(jī)器人視覺系統(tǒng)中，用于提取圖像特征點(diǎn)的常用算法是？A.SIFT算法B.K-Means算法C.遺傳算法D.蟻群算法3.對于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解，其主要作用是？A.根據(jù)關(guān)節(jié)角度計(jì)算末端位置B.根據(jù)末端位置計(jì)算關(guān)節(jié)角度C.優(yōu)化機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡D.檢測機(jī)器人運(yùn)動(dòng)故障4.機(jī)器人智能控制中，模糊控制的核心是？A.模糊規(guī)則庫B.模糊化接口C.清晰化接口D.模糊推理機(jī)5.在機(jī)器人路徑規(guī)劃中，A算法屬于哪種類型的算法？A.全局路徑規(guī)劃算法B.局部路徑規(guī)劃算法C.混合路徑規(guī)劃算法D.基于模型的路徑規(guī)劃算法6.機(jī)器人的力傳感器主要用于感知？A.位置信息B.速度信息C.力和力矩信息D.加速度信息第II卷（非選擇題共70分）（總共3題，每題10分，答題要求）答題要求：請?jiān)诖痤}區(qū)域內(nèi)作答，要求思路清晰，步驟完整。簡答題7.簡述PID控制中比例、積分、微分控制的作用及特點(diǎn)。8.說明機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)正解和逆解的區(qū)別與聯(lián)系。9.闡述模糊控制的基本原理和設(shè)計(jì)步驟。（總共2題，每題20分，答題要求）答題要求：結(jié)合材料內(nèi)容，深入分析問題，觀點(diǎn)明確，論證合理。材料分析題材料：在某機(jī)器人智能控制項(xiàng)目中，采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，輸入層接收機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)，隱藏層對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和非線性變換，輸出層根據(jù)處理后的結(jié)果輸出控制指令。通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)較為精確的控制。10.分析基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人控制方法的優(yōu)點(diǎn)和局限性。11.若要進(jìn)一步優(yōu)化該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，你認(rèn)為可以從哪些方面入手？（總共1題，每題10分，答題要求）答題要求：根據(jù)題目要求，撰寫一篇邏輯清晰、內(nèi)容完整的短文。論述題12.論述機(jī)器人智能控制技術(shù)在未來智能制造中的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景。答案：1.D2.A3.B4.A5.A6.C7.比例控制作用是快速響應(yīng)偏差，使系統(tǒng)輸出快速接近給定值，但存在穩(wěn)態(tài)誤差；積分控制能消除穩(wěn)態(tài)誤差，通過對偏差積分不斷調(diào)整輸出，但響應(yīng)速度慢，易產(chǎn)生超調(diào)；微分控制根據(jù)偏差變化率提前調(diào)整輸出，改善系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能，減少超調(diào)量。8.運(yùn)動(dòng)學(xué)正解是已知關(guān)節(jié)角度求末端位置，用于仿真和驗(yàn)證機(jī)器人運(yùn)動(dòng)；逆解是已知末端位置求關(guān)節(jié)角度，用于機(jī)器人實(shí)際運(yùn)動(dòng)控制。聯(lián)系在于都是基于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，正解是逆解的基礎(chǔ)，逆解是正解的逆運(yùn)算。9.基本原理：將輸入量模糊化，依據(jù)模糊規(guī)則庫進(jìn)行模糊推理，再將結(jié)果清晰化得到控制量。設(shè)計(jì)步驟：確定輸入輸出變量，定義模糊集，建立模糊規(guī)則庫，進(jìn)行模糊推理和清晰化。10.優(yōu)點(diǎn)：能處理復(fù)雜非線性問題，適應(yīng)性強(qiáng)，可通過訓(xùn)練不斷優(yōu)化。局限性：訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求高，計(jì)算量大，可能存在過擬合，對新環(huán)境適應(yīng)性有限。11.可增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如調(diào)整隱藏層神經(jīng)元數(shù)量，采用正則化防止過擬合，改進(jìn)優(yōu)化算法提高訓(xùn)練效率。12.發(fā)展趨勢：向更加智能化、自適應(yīng)化、協(xié)同化發(fā)