2025年機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用考生能力測試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種機(jī)器人屬于并聯(lián)機(jī)器人典型結(jié)構(gòu)？A.ABBIRB120（六軸關(guān)節(jié)型）B.史陶比爾TX2-60（六軸協(xié)作型）C.Delta機(jī)器人（空間并聯(lián)型）D.SCARA機(jī)器人（水平多關(guān)節(jié)型）2.激光雷達(dá)（LiDAR）通過哪種方式實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知？A.發(fā)射并接收超聲波信號B.發(fā)射并接收激光脈沖，計(jì)算飛行時間（TOF）C.基于雙目視覺的視差計(jì)算D.利用紅外熱成像原理3.在機(jī)器人坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換中，已知基坐標(biāo)系{B}到工具坐標(biāo)系{T}的齊次變換矩陣為$^B_TM$，則工具坐標(biāo)系{T}到基坐標(biāo)系{B}的變換矩陣為？A.$^T_BM=(^B_TM)^{-1}$B.$^T_BM=(^B_TM)^T$C.$^T_BM=^B_TM$D.$^T_BM=\text{旋轉(zhuǎn)矩陣部分取反，平移向量不變}$4.工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)中，正運(yùn)動學(xué)（ForwardKinematics）的核心任務(wù)是？A.已知末端位姿，求解各關(guān)節(jié)角度B.已知各關(guān)節(jié)角度，求解末端位姿C.計(jì)算機(jī)器人工作空間邊界D.優(yōu)化軌跡規(guī)劃的平滑性5.以下哪種傳感器常用于機(jī)器人觸覺感知？A.慣性測量單元（IMU）B.電阻式柔性壓力傳感器C.單線激光雷達(dá)D.工業(yè)相機(jī)（CCD）6.協(xié)作機(jī)器人（Cobot）區(qū)別于傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人的核心特征是？A.更高的重復(fù)定位精度B.支持人機(jī)共融作業(yè)的安全設(shè)計(jì)C.更大的負(fù)載重量比D.支持離線編程7.在機(jī)器人控制中，“阻抗控制”主要用于解決哪種場景需求？A.高速軌跡跟蹤B.未知環(huán)境下的柔順交互C.多機(jī)器人協(xié)同定位D.視覺伺服的實(shí)時性優(yōu)化8.SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技術(shù)的主要目標(biāo)是？A.實(shí)現(xiàn)機(jī)器人路徑規(guī)劃B.在未知環(huán)境中同步構(gòu)建地圖并確定自身位置C.優(yōu)化機(jī)械臂逆運(yùn)動學(xué)求解D.提升傳感器數(shù)據(jù)融合精度9.以下哪種算法屬于機(jī)器人路徑規(guī)劃中的全局規(guī)劃方法？A.動態(tài)窗口法（DWA）B.A算法C.人工勢場法（APF）D.模糊邏輯控制10.工業(yè)機(jī)器人的重復(fù)定位精度（Repeatability）通常用什么單位表示？A.度（°）B.毫米（mm）C.牛（N）D.赫茲（Hz）二、填空題（每空2分，共20分）1.機(jī)器人運(yùn)動學(xué)建模中，DH參數(shù)（Denavit-HartenbergParameters）用于描述相鄰關(guān)節(jié)的________關(guān)系，包含四個參數(shù)：關(guān)節(jié)偏置（d）、關(guān)節(jié)角度（θ）、連桿長度（a）和________（α）。2.服務(wù)機(jī)器人導(dǎo)航中，常用的定位方法包括基于激光的________（如AMCL算法）和基于視覺的________（如ORB-SLAM）。3.工業(yè)機(jī)器人的控制模式主要分為位置控制、________控制和力/位混合控制；其中________控制適用于需要與環(huán)境接觸的作業(yè)（如裝配、打磨）。4.協(xié)作機(jī)器人的安全技術(shù)體系通常包括________（如力矩傳感器）、________（如速度限制）和軟件安全策略（如碰撞檢測算法）。5.機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）的核心設(shè)計(jì)思想是________，通過節(jié)點(diǎn)（Node）、話題（Topic）和服務(wù)（Service）實(shí)現(xiàn)模塊化通信。三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述串聯(lián)機(jī)器人與并聯(lián)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及典型應(yīng)用場景。2.解釋“視覺伺服控制”的定義，并說明基于位置的視覺伺服（Position-BasedVisualServoing）與基于圖像的視覺伺服（Image-BasedVisualServoing）的區(qū)別。3.說明ROS2.0相較于ROS1.0的主要改進(jìn)（至少列舉3項(xiàng)）。4.分析協(xié)作機(jī)器人實(shí)現(xiàn)“人機(jī)安全共融”需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問題（至少4項(xiàng)）。5.比較機(jī)器人路徑規(guī)劃中“全局規(guī)劃”與“局部規(guī)劃”的目標(biāo)、輸入及典型算法。四、綜合分析題（每題15分，共30分）1.某汽車制造廠的六軸工業(yè)機(jī)械臂在執(zhí)行焊接任務(wù)時出現(xiàn)“末端軌跡偏差超差”故障，可能的原因有哪些？請從機(jī)械結(jié)構(gòu)、傳感器、控制算法三個層面展開分析，并提出排查與改進(jìn)方案。2.設(shè)計(jì)一款用于醫(yī)院導(dǎo)診的服務(wù)機(jī)器人導(dǎo)航方案，需包含環(huán)境感知、定位、路徑規(guī)劃和避障模塊。要求：（1）說明各模塊的核心傳感器與算法；（2）分析醫(yī)院場景對導(dǎo)航系統(tǒng)的特殊需求（如人流密集、動態(tài)障礙物多）；（3）提出提升導(dǎo)航魯棒性的優(yōu)化策略。五、編程題（20分）使用Python編寫一個簡化的機(jī)器人PID控制器類（PIDController），要求：（1）包含初始化方法（__init__），接收比例系數(shù)Kp、積分系數(shù)Ki、微分系數(shù)Kd、最大輸出限幅（output_limit）參數(shù)；（2）包含計(jì)算控制量的方法（compute），輸入當(dāng)前誤差（error）和時間間隔（dt），輸出控制量（需考慮積分飽和與微分噪聲抑制）；（3）給出一個示例調(diào)用過程（如溫度控制場景），并打印前5步的控制量輸出。答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.A4.B5.B6.B7.B8.B9.B10.B二、填空題1.位姿（或“空間位姿”）；連桿扭轉(zhuǎn)角2.蒙特卡洛定位；視覺SLAM3.力（或“力矩”）；力（或“力矩”）4.硬件安全設(shè)計(jì)（或“物理安全裝置”）；運(yùn)動限制（或“速度/力矩限制”）5.分布式計(jì)算（或“模塊化、松耦合”）三、簡答題1.串聯(lián)機(jī)器人：結(jié)構(gòu)為開鏈，各關(guān)節(jié)通過連桿依次連接，末端自由度高（如六軸機(jī)械臂）；優(yōu)點(diǎn)是工作空間大、靈活性高，適用于焊接、搬運(yùn)等需要大范圍運(yùn)動的場景；缺點(diǎn)是剛度較低，高速運(yùn)動時易產(chǎn)生振動。并聯(lián)機(jī)器人：結(jié)構(gòu)為閉鏈，多個分支連桿共同支撐末端執(zhí)行器（如Delta機(jī)器人）；優(yōu)點(diǎn)是剛度大、精度高、負(fù)載能力強(qiáng)，適用于高速分揀、精密裝配等場景；缺點(diǎn)是工作空間較小，逆運(yùn)動學(xué)求解復(fù)雜。2.視覺伺服控制是利用視覺傳感器反饋的圖像信息直接或間接調(diào)節(jié)機(jī)器人運(yùn)動的控制方法?；谖恢玫囊曈X伺服：將圖像特征轉(zhuǎn)換為笛卡爾空間位姿，計(jì)算期望位姿與實(shí)際位姿的誤差，輸出關(guān)節(jié)控制量；優(yōu)點(diǎn)是誤差在笛卡爾空間直觀，缺點(diǎn)是依賴相機(jī)標(biāo)定精度，對圖像噪聲敏感。基于圖像的視覺伺服：直接在圖像空間定義誤差（如圖像特征的位置、形狀），通過雅可比矩陣將圖像誤差映射到關(guān)節(jié)速度；優(yōu)點(diǎn)是無需精確三維信息，缺點(diǎn)是可能存在局部極小值，穩(wěn)定性依賴控制器設(shè)計(jì)。3.ROS2.0的主要改進(jìn)：（1）采用DDS（數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)）作為通信中間件，支持實(shí)時性與分布式通信；（2）增強(qiáng)了多操作系統(tǒng)兼容性（支持Windows、Linux、RTOS）；（3）引入“生命周期管理”（LifecycleManagement），提升節(jié)點(diǎn)可靠性；（4）改進(jìn)了安全機(jī)制（如加密通信、權(quán)限管理）；（5）優(yōu)化了API設(shè)計(jì)，減少對Python2的依賴（全面支持Python3）。4.協(xié)作機(jī)器人安全共融的關(guān)鍵技術(shù)：（1）力感知與碰撞檢測：通過關(guān)節(jié)力矩傳感器或皮膚傳感器實(shí)時監(jiān)測接觸力，結(jié)合閾值判斷碰撞；（2）動態(tài)速度/力矩限制：根據(jù)人機(jī)距離動態(tài)調(diào)整運(yùn)動速度（如ISO10218標(biāo)準(zhǔn)）；（3）安全等級切換：支持手動引導(dǎo)（Teaching）、低速示教、高速作業(yè)等模式的安全切換；（4）冗余設(shè)計(jì)：關(guān)鍵傳感器（如編碼器）采用雙備份，避免單點(diǎn)故障；（5）人機(jī)交互界面：通過視覺（如LED狀態(tài)燈）、聽覺（語音提示）傳遞機(jī)器人意圖，降低操作風(fēng)險(xiǎn)。5.全局規(guī)劃：目標(biāo)是在已知全局地圖中尋找從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)路徑（如最短路徑、最小能耗）；輸入為全局靜態(tài)地圖（如柵格地圖、拓?fù)涞貓D）；典型算法包括A算法、Dijkstra算法、RRT（快速隨機(jī)樹）。局部規(guī)劃：目標(biāo)是在動態(tài)環(huán)境中實(shí)時調(diào)整路徑，避開突發(fā)障礙物；輸入為傳感器實(shí)時數(shù)據(jù)（如激光雷達(dá)點(diǎn)云、攝像頭圖像）；典型算法包括動態(tài)窗口法（DWA）、人工勢場法（APF）、軌跡滾動優(yōu)化（TrajectoryRollout）。二者聯(lián)系：全局規(guī)劃提供全局路徑參考，局部規(guī)劃在此基礎(chǔ)上處理動態(tài)障礙物，形成完整導(dǎo)航策略。四、綜合分析題1.故障原因分析：-機(jī)械結(jié)構(gòu)層面：關(guān)節(jié)間隙過大（如減速器磨損）、連桿變形（長期負(fù)載導(dǎo)致金屬疲勞）、末端執(zhí)行器安裝松動（焊接槍與法蘭連接不緊）。-傳感器層面：編碼器信號丟失（線纜接觸不良）、力矩傳感器校準(zhǔn)誤差（導(dǎo)致力補(bǔ)償失效）、視覺引導(dǎo)系統(tǒng)（如焊縫跟蹤相機(jī)）標(biāo)定偏差（實(shí)際軌跡與規(guī)劃軌跡不一致）。-控制算法層面：軌跡規(guī)劃參數(shù)設(shè)置不合理（如加速度過大導(dǎo)致振動）、PID參數(shù)未自適應(yīng)調(diào)整（負(fù)載變化后控制增益未更新）、逆運(yùn)動學(xué)求解存在多解（未選擇最優(yōu)關(guān)節(jié)角組合）。排查與改進(jìn)方案：-機(jī)械排查：使用激光跟蹤儀測量各關(guān)節(jié)定位精度，檢查減速器油位與磨損情況；緊固末端執(zhí)行器，重新校準(zhǔn)法蘭與工具坐標(biāo)系。-傳感器排查：通過示波器檢測編碼器信號穩(wěn)定性，重新標(biāo)定力矩傳感器零點(diǎn)；用棋盤格標(biāo)定板校準(zhǔn)視覺系統(tǒng)內(nèi)參、外參。-算法優(yōu)化：引入自適應(yīng)PID控制（根據(jù)負(fù)載實(shí)時調(diào)整Kp/Ki/Kd）；在軌跡規(guī)劃中增加加加速度（Jerk）限制，減少振動；采用冗余關(guān)節(jié)優(yōu)化（如最小關(guān)節(jié)速度準(zhǔn)則）選擇逆解。2.導(dǎo)航方案設(shè)計(jì)：（1）模塊組成：-環(huán)境感知：激光雷達(dá)（16線或32線，覆蓋2D/3D環(huán)境）+深度相機(jī)（如IntelRealSenseD455，檢測人體高度障礙物）；算法：點(diǎn)云聚類（分離靜態(tài)/動態(tài)障礙物）、圖像語義分割（識別“樓梯”“電梯”等關(guān)鍵區(qū)域）。-定位：多傳感器融合（激光SLAM建圖+AMCL定位為主，視覺定位為輔）；算法：擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）融合IMU、輪式里程計(jì)、激光點(diǎn)云匹配結(jié)果。-路徑規(guī)劃：全局規(guī)劃（A算法生成拓?fù)渎窂剑?局部規(guī)劃（DWA算法實(shí)時調(diào)整）；算法：結(jié)合醫(yī)院地圖語義信息（如“病房區(qū)限速0.5m/s”“走廊中心優(yōu)先”）優(yōu)化代價(jià)函數(shù)。-避障：基于動態(tài)窗口法的實(shí)時避障（預(yù)測行人運(yùn)動軌跡）+緊急制動（檢測到距離<0.3m時觸發(fā)軟停）；算法：社會力模型（SocialForceModel）模擬行人移動趨勢。（2）醫(yī)院場景特殊需求：-動態(tài)障礙物多（行人、推車、病床），需支持實(shí)時軌跡預(yù)測；-環(huán)境結(jié)構(gòu)復(fù)雜（走廊狹窄、多交叉路口），要求路徑平滑性（避免急轉(zhuǎn)）；-需遵守醫(yī)療規(guī)范（如避開ICU、手術(shù)室等敏感區(qū)域），需語義地圖支持區(qū)域權(quán)限管理；-低噪聲需求（避免干擾患者），需優(yōu)化電機(jī)控制算法降低運(yùn)行噪音。（3）魯棒性優(yōu)化策略：-多源定位冗余：增加UWB（超寬帶）定位作為備份，避免激光/視覺受遮擋（如人群密集時）；-動態(tài)地圖更新：通過在線SLAM實(shí)時更新臨時障礙物（如移動的輸液架）；-人機(jī)交互優(yōu)化：通過語音提示（“前方有行人，將減速避讓”）和LED燈語（綠色表示正常，紅色表示暫停）告知行人意圖，減少沖突；-容錯設(shè)計(jì)：關(guān)鍵模塊（如定位、規(guī)劃）采用雙線程運(yùn)行，檢測到異常時切換至備份算法。五、編程題```pythonclassPIDController:def__init__(self,Kp,Ki,Kd,output_limit):self.Kp=Kp比例系數(shù)self.Ki=Ki積分系數(shù)self.Kd=Kd微分系數(shù)self.output_limit=output_limit輸出限幅（絕對值）egral=0.0積分項(xiàng)累計(jì)值self.last_error=0.0上一時刻誤差（用于微分計(jì)算）defcompute(self,error,dt):比例項(xiàng)p_term=self.Kperror積分項(xiàng)（帶抗飽和處理）egral+=errordt積分限幅：若當(dāng)前輸出未飽和，才允許積分累計(jì)ifabs(p_term+self.Kiegral)>self.output_limit:egral-=errordt回退本次積分i_term=self.Kiegral微分項(xiàng)（帶噪聲抑制，采用誤差變化率而非測量值微分）ifdt>0:d_term=self.Kd(error-self.last_error)/dtelse:d_term=0.0self.last_error=error更新上一時刻誤差總控制量output=p_term+i_term+d_term輸出限幅output=max(min(output,self.output_limit),-self.output_limit)returnoutput示例調(diào)用（溫度控制場景）if__name__=="__main__":初始化PID控制器（參數(shù)示例）pid=PIDController(Kp=2.0,Ki=0.5,Kd=0.1,output_limit=10.0)模擬溫度誤差（設(shè)定值-實(shí)際值）隨時間變化errors=[5.0,3.0,1.5,0.5,-0.2]假設(shè)每步時間間隔dt=1秒