2026年自動(dòng)駕駛車輛自動(dòng)控制算法測(cè)試題一、單選題（每題2分，共20題）1.在自動(dòng)駕駛車輛的傳感器融合算法中，以下哪種傳感器對(duì)雨雪天氣下的環(huán)境感知能力最弱？A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.毫米波雷達(dá)（Radar）C.高清攝像頭（Camera）D.超聲波傳感器（UltrasonicSensor）2.自動(dòng)駕駛車輛的路徑規(guī)劃算法中，以下哪種方法最適用于動(dòng)態(tài)交通環(huán)境？A.Dijkstra算法B.A算法C.RRT算法D.Floyd-Warshall算法3.在自動(dòng)駕駛車輛的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，以下哪種控制策略最適用于保持車道穩(wěn)定？A.PID控制B.LQR控制C.MPC（模型預(yù)測(cè)控制）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制4.自動(dòng)駕駛車輛的感知系統(tǒng)在識(shí)別交通標(biāo)志時(shí)，以下哪種特征提取方法最有效？A.主成分分析（PCA）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.K-近鄰算法（KNN）D.決策樹(shù)（DecisionTree）5.在自動(dòng)駕駛車輛的定位系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)精度最高？A.GPSB.RTK（實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分）C.IMU（慣性測(cè)量單元）D.歐拉角（EulerAngles）6.自動(dòng)駕駛車輛的自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）系統(tǒng)在檢測(cè)到前方障礙物時(shí)，以下哪種算法最適用于預(yù)測(cè)碰撞時(shí)間？A.相對(duì)速度法B.距離-時(shí)間積分法C.貝葉斯濾波法D.卡爾曼濾波法7.在自動(dòng)駕駛車輛的決策系統(tǒng)中，以下哪種方法最適用于處理多目標(biāo)場(chǎng)景？A.博弈論（GameTheory）B.遺傳算法（GA）C.粒子群優(yōu)化（PSO）D.仿真退火（SA）8.自動(dòng)駕駛車輛的傳感器標(biāo)定過(guò)程中，以下哪種方法最適用于消除畸變誤差？A.張正友標(biāo)定法B.仿射變換法C.多視圖幾何法D.光束法平差（BundleAdjustment）9.在自動(dòng)駕駛車輛的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，以下哪種方法最適用于處理非線性系統(tǒng)？A.線性二次調(diào)節(jié)器（LQR）B.預(yù)測(cè)控制（PC）C.魯棒控制（RobustControl）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制10.自動(dòng)駕駛車輛的感知系統(tǒng)在識(shí)別行人時(shí)，以下哪種算法最適用于行為預(yù)測(cè)？A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.支持向量機(jī)（SVM）C.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BayesianNetwork）二、多選題（每題3分，共10題）1.自動(dòng)駕駛車輛的傳感器融合算法中，以下哪些傳感器可以用于提高環(huán)境感知的魯棒性？A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.毫米波雷達(dá)（Radar）C.高清攝像頭（Camera）D.超聲波傳感器（UltrasonicSensor）E.溫度傳感器（ThermalSensor）2.自動(dòng)駕駛車輛的路徑規(guī)劃算法中，以下哪些方法可以用于動(dòng)態(tài)避障？A.Dijkstra算法B.A算法C.RRT算法D.快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)（RRT）E.Floyd-Warshall算法3.在自動(dòng)駕駛車輛的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，以下哪些控制策略可以用于提高穩(wěn)定性？A.PID控制B.LQR控制C.MPC（模型預(yù)測(cè)控制）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制E.線性二次調(diào)節(jié)器（LQR）4.自動(dòng)駕駛車輛的感知系統(tǒng)在識(shí)別交通標(biāo)志時(shí)，以下哪些特征提取方法最有效？A.主成分分析（PCA）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.K-近鄰算法（KNN）D.決策樹(shù)（DecisionTree）E.SIFT特征點(diǎn)（Scale-InvariantFeatureTransform）5.在自動(dòng)駕駛車輛的定位系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)可以提高定位精度？A.GPSB.RTK（實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分）C.IMU（慣性測(cè)量單元）D.衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GNSS）E.歐拉角（EulerAngles）6.自動(dòng)駕駛車輛的自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）系統(tǒng)中，以下哪些算法可以用于碰撞檢測(cè)？A.相對(duì)速度法B.距離-時(shí)間積分法C.貝葉斯濾波法D.卡爾曼濾波法E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型7.在自動(dòng)駕駛車輛的決策系統(tǒng)中，以下哪些方法可以用于多目標(biāo)優(yōu)化？A.博弈論（GameTheory）B.遺傳算法（GA）C.粒子群優(yōu)化（PSO）D.仿真退火（SA）E.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）8.自動(dòng)駕駛車輛的傳感器標(biāo)定過(guò)程中，以下哪些方法可以用于提高標(biāo)定精度？A.張正友標(biāo)定法B.仿射變換法C.多視圖幾何法D.光束法平差（BundleAdjustment）E.自標(biāo)定法（Self-Calibration）9.在自動(dòng)駕駛車輛的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，以下哪些方法可以用于處理不確定性？A.魯棒控制（RobustControl）B.預(yù)測(cè)控制（PC）C.線性二次調(diào)節(jié)器（LQR）D.非線性控制（NLQR）E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制10.自動(dòng)駕駛車輛的感知系統(tǒng)在識(shí)別行人時(shí)，以下哪些算法可以用于行為分類？A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.支持向量機(jī)（SVM）C.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BayesianNetwork）E.K-means聚類三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述自動(dòng)駕駛車輛傳感器融合算法中，傳感器冗余的優(yōu)缺點(diǎn)。2.自動(dòng)駕駛車輛的路徑規(guī)劃算法中，動(dòng)態(tài)避障與靜態(tài)避障的主要區(qū)別是什么？3.在自動(dòng)駕駛車輛的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，PID控制與MPC控制的主要區(qū)別是什么？4.自動(dòng)駕駛車輛的感知系統(tǒng)在識(shí)別交通標(biāo)志時(shí)，如何處理光照變化的影響？5.自動(dòng)駕駛車輛的定位系統(tǒng)中，RTK與GPS的主要區(qū)別是什么？四、計(jì)算題（每題10分，共2題）1.假設(shè)自動(dòng)駕駛車輛在水平直道上行駛，車速為30m/s，前方有一靜止障礙物，距離為100m。請(qǐng)使用相對(duì)速度法計(jì)算碰撞時(shí)間（CT），并說(shuō)明如何根據(jù)CT設(shè)計(jì)AEB系統(tǒng)的觸發(fā)策略。2.假設(shè)自動(dòng)駕駛車輛的路徑規(guī)劃算法采用A算法，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)G（5,5）的代價(jià)為10，啟發(fā)式函數(shù)h(G)為3，鄰居節(jié)點(diǎn)包括H（4,5）、I（5,4）、J（6,5）。請(qǐng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)G到鄰居節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑，并說(shuō)明如何選擇下一個(gè)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)。五、論述題（每題15分，共2題）1.論述自動(dòng)駕駛車輛傳感器融合算法在不同天氣條件下的魯棒性設(shè)計(jì)要點(diǎn)。2.論述自動(dòng)駕駛車輛控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，如何平衡安全性、舒適性和效率之間的關(guān)系。答案與解析一、單選題答案1.C2.C3.A4.B5.B6.B7.A8.A9.C10.C解析：1.高清攝像頭在雨雪天氣下易受能見(jiàn)度影響，因此感知能力最弱。2.RRT算法適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境，通過(guò)隨機(jī)采樣快速生成路徑。3.PID控制簡(jiǎn)單高效，適用于車道穩(wěn)定控制。4.CNN在交通標(biāo)志識(shí)別中通過(guò)深度學(xué)習(xí)提取特征，效果最佳。5.RTK通過(guò)差分技術(shù)可達(dá)到厘米級(jí)精度，遠(yuǎn)高于GPS。6.距離-時(shí)間積分法直接計(jì)算碰撞時(shí)間，適用于AEB系統(tǒng)。7.博弈論可處理多智能體交互場(chǎng)景，如交通沖突決策。8.張正友標(biāo)定法適用于消除相機(jī)畸變誤差。9.魯棒控制能有效處理非線性系統(tǒng)中的不確定性。10.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可學(xué)習(xí)行人行為模式，適用于行為預(yù)測(cè)。二、多選題答案1.A,B,C2.B,C,D3.A,B,C4.B,E5.B,C,D6.A,B,D7.A,B,E8.A,C,D9.A,B,D10.A,B,E解析：1.LiDAR、Radar和Camera可互補(bǔ)提高感知魯棒性，溫度傳感器與交通標(biāo)志識(shí)別無(wú)關(guān)。2.A算法、RRT和RRT適用于動(dòng)態(tài)避障，F(xiàn)loyd-Warshall算法用于靜態(tài)路徑規(guī)劃。3.PID、LQR和MPC可提高穩(wěn)定性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制適用于復(fù)雜場(chǎng)景。4.CNN和SIFT特征點(diǎn)適用于交通標(biāo)志識(shí)別，PCA和決策樹(shù)效果較差。5.RTK、IMU和GNSS可提高定位精度，歐拉角是旋轉(zhuǎn)表示方法。6.相對(duì)速度法、卡爾曼濾波和碰撞檢測(cè)算法適用于AEB系統(tǒng)。7.博弈論、遺傳算法和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)可處理多目標(biāo)場(chǎng)景。8.張正友標(biāo)定法、多視圖幾何和光束法平差可提高標(biāo)定精度。9.魯棒控制、預(yù)測(cè)控制和非線性控制可處理不確定性。10.HMM、SVM和K-means聚類可用于行人行為分類。三、簡(jiǎn)答題答案1.傳感器冗余的優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：提高系統(tǒng)可靠性，單一傳感器失效不影響整體性能；增強(qiáng)環(huán)境感知的全面性。缺點(diǎn)：增加系統(tǒng)成本和復(fù)雜性；數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)難度加大。2.動(dòng)態(tài)避障與靜態(tài)避障的區(qū)別：動(dòng)態(tài)避障需實(shí)時(shí)跟蹤障礙物運(yùn)動(dòng)，算法需快速響應(yīng)；靜態(tài)避障基于固定障礙物位置，算法可離線優(yōu)化。3.PID與MPC的區(qū)別：PID基于當(dāng)前誤差進(jìn)行控制，適用于線性系統(tǒng)；MPC通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)軌跡優(yōu)化控制，適用于非線性系統(tǒng)。4.處理光照變化的方法：使用魯棒特征提取算法（如SIFT）；結(jié)合多模態(tài)傳感器（如LiDAR和Radar）；采用自適應(yīng)圖像增強(qiáng)技術(shù)。5.RTK與GPS的區(qū)別：RTK通過(guò)差分技術(shù)實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精度，需地面站支持；GPS為全球?qū)Ш较到y(tǒng)，精度受信號(hào)干擾影響。四、計(jì)算題答案1.相對(duì)速度法計(jì)算碰撞時(shí)間：CT=距離/相對(duì)速度=100m/30m/s=3.33sAEB觸發(fā)策略：當(dāng)CT<2s時(shí)觸發(fā)緊急制動(dòng)，以避免碰撞。2.A算法路徑規(guī)劃：節(jié)點(diǎn)G的鄰居節(jié)點(diǎn)代價(jià)：H：10+3=13I：10+3=13J：10+3=13選擇代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)（如H或I）擴(kuò)展，繼續(xù)搜索最優(yōu)路徑。五、論述題答案1.傳感器融合算法的魯棒性設(shè)計(jì)：-采用多模態(tài)傳感器（LiDAR、Radar、Camera）互補(bǔ)；-設(shè)計(jì)自適應(yīng)融合算