2025年機器人技術與應用考試試題及答案一、單項選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.工業(yè)機器人的“自由度”通常指其能夠獨立運動的坐標軸數(shù)量，六軸工業(yè)機器人的典型自由度配置為（）。A.3個旋轉自由度+3個平移自由度B.6個旋轉自由度C.4個旋轉自由度+2個平移自由度D.5個旋轉自由度+1個平移自由度2.以下傳感器中，常用于機器人三維環(huán)境建模的是（）。A.接觸式力傳感器B.激光雷達（LiDAR）C.光電編碼器D.溫度傳感器3.在機器人運動學中，DH參數(shù)法（DenavitHartenberg參數(shù)法）用于描述（）。A.機器人關節(jié)的驅動力矩B.相鄰連桿之間的相對位姿關系C.末端執(zhí)行器的負載能力D.傳感器數(shù)據(jù)的融合算法4.以下不屬于機器人路徑規(guī)劃算法的是（）。A.A算法B.人工勢場法C.PID控制算法D.RRT（快速隨機樹）算法5.協(xié)作機器人（Cobot）與傳統(tǒng)工業(yè)機器人的核心區(qū)別在于（）。A.具備更高的重復定位精度B.集成了力覺感知與安全控制功能C.采用串聯(lián)機械結構D.僅用于搬運任務6.在機器人控制中，“雅可比矩陣”的物理意義是（）。A.關節(jié)空間到操作空間的速度映射矩陣B.傳感器數(shù)據(jù)與控制指令的轉換矩陣C.機械臂的慣性矩陣D.路徑規(guī)劃的代價函數(shù)矩陣7.以下哪類機器人通常采用并聯(lián)機械結構？（）A.工業(yè)機械臂（如ABBIRB6700）B.醫(yī)療手術機器人（如達芬奇系統(tǒng)）C.Delta并聯(lián)機器人（用于高速分揀）D.移動機器人（如AGV）8.機器人視覺系統(tǒng)中，“單目視覺”無法直接獲取的信息是（）。A.目標物體的二維輪廓B.物體與相機的絕對距離C.物體的顏色特征D.物體的邊緣梯度9.在SLAM（同步定位與地圖構建）技術中，關鍵步驟不包括（）。A.環(huán)境感知（數(shù)據(jù)采集）B.定位（確定機器人當前位置）C.路徑跟蹤（FollowPath）D.地圖構建（生成環(huán)境模型）10.工業(yè)機器人的“重復定位精度”指的是（）。A.機器人末端執(zhí)行器多次到達同一目標點的位置一致性B.機器人從初始位置到目標位置的絕對誤差C.機器人在最大負載下的定位誤差D.機器人關節(jié)的角度分辨率二、多項選擇題（共5題，每題3分，共15分。每題至少有2個正確選項，錯選、漏選均不得分）1.以下屬于機器人驅動方式的有（）。A.液壓驅動B.氣壓驅動C.電磁驅動D.形狀記憶合金驅動2.機器人控制系統(tǒng)的典型組成部分包括（）。A.傳感器模塊B.運動控制器C.執(zhí)行器（如電機）D.人機交互界面3.并聯(lián)機器人的主要優(yōu)點包括（）。A.承載能力強B.運動精度高C.工作空間大D.結構剛度高4.以下屬于移動機器人導航技術的有（）。A.慣性導航（IMU）B.視覺導航（VSLAM）C.磁條導航D.激光導航（LiDARSLAM）5.機器人倫理與安全規(guī)范涉及的內容包括（）。A.人機協(xié)作中的碰撞檢測與防護B.機器人數(shù)據(jù)隱私保護C.自主決策機器人的責任歸屬D.機器人能耗優(yōu)化設計三、填空題（共10題，每題2分，共20分）1.工業(yè)機器人按應用場景分類，常見類型包括焊接機器人、搬運機器人、（）機器人和（）機器人等。2.機器人關節(jié)可分為旋轉關節(jié)（R關節(jié)）和（）關節(jié)（P關節(jié)）。3.編碼器是機器人常用的位置傳感器，分為增量式編碼器和（）編碼器。4.在機器人動力學中，牛頓歐拉法（NewtonEuler）用于計算（）與（）的關系。5.機器人力控制模式主要包括阻抗控制、（）控制和（）控制。6.移動機器人的輪式結構中，（）輪（如麥克納姆輪）可實現(xiàn)全向移動。7.機器人操作系統(tǒng)（ROS）的核心機制包括節(jié)點（Node）、話題（Topic）和（）。8.計算機視覺中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）常用于（）任務（如目標檢測、圖像分類）。9.工業(yè)機器人安全標準（如ISO10218）要求的防護措施包括物理圍欄、（）和（）。10.仿生機器人設計中，常模仿的生物運動模式有（）（如四足機器人）和（）（如無人機）。四、簡答題（共5題，每題6分，共30分）1.簡述串聯(lián)機器人與并聯(lián)機器人的結構差異及典型應用場景。2.說明PID控制器的三個參數(shù)（比例P、積分I、微分D）在機器人位置控制中的作用。3.比較激光雷達（LiDAR）與視覺傳感器（攝像頭）在機器人環(huán)境感知中的優(yōu)缺點。4.解釋“正運動學”與“逆運動學”的定義，并說明其在機器人控制中的意義。5.列舉移動機器人路徑規(guī)劃的兩類主要方法（全局規(guī)劃與局部規(guī)劃），并各舉一例說明其原理。五、應用與計算題（共3題，共35分）1.運動學建模（10分）某二自由度串聯(lián)機械臂的DH參數(shù)如下表所示（單位：mm）：|關節(jié)i|α(i1)（度）|a(i1)|d(i)|θ(i)（變量）||||||||1|0|0|200|θ?||2|90|300|0|θ?|（1）根據(jù)DH參數(shù)法，寫出連桿1到連桿2的齊次變換矩陣T?2。（2）計算當θ?=30°，θ?=60°時，末端執(zhí)行器的位置坐標（x,y,z）。2.雅可比矩陣求解（12分）某三自由度旋轉關節(jié)機械臂（RRR型）的關節(jié)軸線均垂直于水平面，各關節(jié)到末端的垂直距離分別為L?=200mm，L?=150mm，L?=100mm。（1）推導該機械臂的雅可比矩陣J（僅考慮位置速度映射）。（2）若關節(jié)角速度為[ω?,ω?,ω?]?=[0.5,0.3,0.2]rad/s，計算末端執(zhí)行器的線速度v（x,y方向分量）。3.路徑規(guī)劃分析（13分）某倉庫AGV（自動導引車）需從起點A（0,0）到終點B（8,6），途中需避開障礙物區(qū)域：圓形障礙物O?（中心(3,2)，半徑1）和矩形障礙物O?（左下角(5,3)，右上角(7,5)）。（1）使用A算法進行全局路徑規(guī)劃，設定網(wǎng)格分辨率為1m×1m，啟發(fā)函數(shù)h(n)=歐氏距離到終點，移動代價g(n)=1（相鄰網(wǎng)格）或√2（對角移動）。畫出網(wǎng)格地圖并標注障礙物區(qū)域。（2）列出從A到B的最短路徑（按網(wǎng)格坐標序列表示），并說明A算法的核心步驟（擴展節(jié)點、更新代價、選擇最優(yōu)節(jié)點）。六、綜合分析題（共1題，20分）隨著醫(yī)療機器人技術的發(fā)展，手術機器人（如達芬奇系統(tǒng)）已廣泛應用于腹腔鏡手術。請結合機器人技術核心模塊（機械結構、感知系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、人機交互），分析手術機器人的設計需求與關鍵技術挑戰(zhàn)，并舉例說明其解決方案（如力反饋、高精度定位等）。答案與解析一、單項選擇題1.B（六軸工業(yè)機器人通常為6個旋轉關節(jié)，如ABBIRB系列）2.B（激光雷達通過發(fā)射激光點云獲取三維空間信息）3.B（DH參數(shù)法用于描述相鄰連桿的位姿關系，建立運動學模型）4.C（PID是控制算法，非路徑規(guī)劃算法）5.B（協(xié)作機器人集成力控與安全功能，允許與人近距離交互）6.A（雅可比矩陣J滿足v=J·q?，即操作空間速度與關節(jié)空間速度的映射）7.C（Delta并聯(lián)機器人用于高速分揀，如食品包裝線）8.B（單目視覺需通過三角測量或深度學習估計深度，無法直接獲取絕對距離）9.C（路徑跟蹤屬于導航控制，非SLAM核心步驟）10.A（重復定位精度反映多次定位的一致性，單位通常為±0.01mm級）二、多項選擇題1.ABCD（液壓、氣壓、電磁（電機）、形狀記憶合金均為驅動方式）2.ABCD（控制系統(tǒng)需傳感器輸入、控制器處理、執(zhí)行器輸出及人機交互）3.ABD（并聯(lián)機器人結構剛度高、精度高、承載強，但工作空間較?。?.ABCD（慣性導航、視覺/VSLAM、磁條、激光導航均為移動機器人導航技術）5.ABC（倫理與安全涉及碰撞防護、隱私、責任歸屬，能耗優(yōu)化屬技術問題）三、填空題1.裝配；噴涂（或打磨、碼垛等）2.平移（或移動）3.絕對式4.關節(jié)力矩；關節(jié)加速度（或力/力矩與運動的關系）5.力；混合（或位置力混合）6.麥克納姆（或全向）7.服務（Service）8.特征提取（或視覺感知）9.安全光幕；急停按鈕（或力限制、速度限制）10.四足行走；飛行（或魚類游動）四、簡答題1.結構差異：串聯(lián)機器人由連桿通過關節(jié)依次串聯(lián)（開鏈結構），自由度高、工作空間大；并聯(lián)機器人由多條分支鏈連接動平臺與靜平臺（閉鏈結構），剛度高、精度高。應用場景：串聯(lián)機器人用于焊接、搬運（如工業(yè)機械臂）；并聯(lián)機器人用于高速分揀（Delta）、醫(yī)療手術（如HapticMaster）。2.P（比例）：成比例調節(jié)誤差，快速減小偏差；I（積分）：消除穩(wěn)態(tài)誤差（累積誤差）；D（微分）：預測誤差變化趨勢，抑制超調，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。3.激光雷達：優(yōu)點—測距精度高（mm級）、受光照影響小、直接獲取三維點云；缺點—成本高、對透明/低反射率物體敏感、無法獲取顏色信息。視覺傳感器：優(yōu)點—成本低、信息豐富（顏色、紋理）、適合語義理解；缺點—受光照影響大、需復雜算法（如立體匹配）獲取深度。4.正運動學：已知關節(jié)變量（θ或d），求解末端位姿（位置+姿態(tài)）；逆運動學：已知末端位姿，求解關節(jié)變量。意義：正運動學用于規(guī)劃末端軌跡；逆運動學用于將目標位姿轉換為關節(jié)控制指令，是機器人控制的核心。5.全局規(guī)劃（基于先驗地圖）：如A算法，通過啟發(fā)式搜索在全局地圖中找到最優(yōu)路徑；局部規(guī)劃（實時避障）：如動態(tài)窗口法（DWA），根據(jù)傳感器實時數(shù)據(jù)調整路徑，避開突發(fā)障礙物。五、應用與計算題1.運動學建模（1）連桿1到連桿2的齊次變換矩陣T?2：DH參數(shù)中，α?=0°，a?=0，d?=200，θ?為變量；α?=90°，a?=300，d?=0，θ?為變量。T?2的通用形式為：\[T_{i}^{i1}=\begin{bmatrix}\cosθ_i&\sinθ_i\cosα_{i1}&\sinθ_i\sinα_{i1}&a_{i1}\cosθ_i\\\sinθ_i&\cosθ_i\cosα_{i1}&\cosθ_i\sinα_{i1}&a_{i1}\sinθ_i\\0&\sinα_{i1}&\cosα_{i1}&d_i\\0&0&0&1\end{bmatrix}\]代入α?=90°（cos90°=0，sin90°=1），a?=300，d?=0，θ=θ?：\[T_1^2=\begin{bmatrix}\cosθ?&0&\sinθ?&300\cosθ?\\\sinθ?&0&\cosθ?&300\sinθ?\\0&1&0&0\\0&0&0&1\end{bmatrix}\]（2）末端位置坐標：首先計算基坐標系到連桿1的變換T?1（α?=0°，a?=0，d?=200，θ=θ?）：\[T_0^1=\begin{bmatrix}\cosθ?&\sinθ?&0&0\\\sinθ?&\cosθ?&0&0\\0&0&1&200\\0&0&0&1\end{bmatrix}\]總變換T?2=T?1·T?2，末端位置為T?2的前3行第4列：x=300cosθ?cosθ?300sinθ?sinθ?=300cos(θ?+θ?)y=300sinθ?cosθ?+300cosθ?sinθ?=300sin(θ?+θ?)z=200+0=200（mm）代入θ?=30°，θ?=60°，θ?+θ?=90°，cos90°=0，sin90°=1：x=0，y=300×1=300mm，z=200mm。2.雅可比矩陣求解（1）RRR型機械臂各關節(jié)均為旋轉關節(jié)，軸線垂直水平面（繞z軸旋轉），末端位置坐標：x=L?cosθ?+L?cos(θ?+θ?)+L?cos(θ?+θ?+θ?)y=L?sinθ?+L?sin(θ?+θ?)+L?sin(θ?+θ?+θ?)雅可比矩陣J的位置部分為：\[J=\begin{bmatrix}\frac{?x}{?θ?}&\frac{?x}{?θ?}&\frac{?x}{?θ?}\\\frac{?y}{?θ?}&\frac{?y}{?θ?}&\frac{?y}{?θ?}\end{bmatrix}\]計算偏導數(shù)：?x/?θ?=L?sinθ?L?sin(θ?+θ?)L?sin(θ?+θ?+θ?)?x/?θ?=L?sin(θ?+θ?)L?sin(θ?+θ?+θ?)?x/?θ?=L?sin(θ?+θ?+θ?)同理，?y/?θ?=L?cosθ?+L?cos(θ?+θ?)+L?cos(θ?+θ?+θ?)?y/?θ?=L?cos(θ?+θ?)+L?cos(θ?+θ?+θ?)?y/?θ?=L?cos(θ?+θ?+θ?)（2）假設θ?=θ?=θ?=0°（初始位置），則cosθ=1，sinθ=0：J=\[\begin{bmatrix}(0+0+0)&(0+0)&0\\L?+L?+L?&L?+L?&L?\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}0&0&0\\450&250&100\end{bmatrix}\]（L?+L?+L?=450mm，L?+L?=250mm，L?=100mm）末端線速度v=J·[ω?,ω?,ω?]?=[0×0.5+0×0.3+0×0.2,450×0.5+250×0.3+100×0.2]?=[0,225+75+20]?=[0,320]mm/s（x方向0，y方向320mm/s）。3.路徑規(guī)劃分析（1）網(wǎng)格地圖（8×6，坐標(08,06)）：障礙物O?：覆蓋網(wǎng)格(2,1),(2,2),(3,1),(3,2),(4,1),(4,2)（中心(3,2)，半徑1，覆蓋周圍1m內網(wǎng)格）。障礙物O?：覆蓋網(wǎng)格(5,3),(5,4),(6,3),(6,4),(7,3),(7,4)（矩形區(qū)域x=57，y=35）。（2）最短路徑（示例）：A(0,0)→(1,0)→(2,0)→(3,0)→(4,0)→(5,1)→(6,2)→(7,2)→(8,3)→(8,4)→(8,5)→(8,6)（需避開障礙物區(qū)域，實際最優(yōu)路徑可能更短，如通過對角移動：(0,0)→(1,1)→(2,2)（避開O?）→(3,3)→(4,4)→(5,5)→(6,6)→(8,6)，需驗證是否穿過障礙物）。A算法步驟：①初始化開放列表（OpenList）和關閉列表（ClosedList），將起點加入開放列表。②取出開放列表中代價（f=g+h）最小的節(jié)點，生成相鄰節(jié)點（上下左右及對角）。③對每個相鄰節(jié)點，若未被障礙物阻擋且不在關