智驾无人驾驶测试题及答案

智驾无人驾驶测试题及答案一、理论知识题1.依据SAE国际自动分级标准（J3016-2021），L4级自动驾驶的核心特征是什么？与L3级的本质区别是什么？答案：L4级自动驾驶的核心特征是“限定场景下的全无人驾驶”，系统在其设计运行范围（ODD）内可完成全部动态驾驶任务（DDT）及动态驾驶任务支援（DDTFallback），无需人类驾驶员实时监控。与L3级的本质区别在于：L3级要求系统在触发动态驾驶任务支援时，人类驾驶员需在合理时间内接管；而L4级在设计运行范围内，系统可自主处理所有可能的失效场景（如传感器故障、规划错误），无需人类干预。例如，L4级无人出租车在园区内运行时，即使遇到突发的道路封闭，系统也能自主规划绕行路线或安全停车，无需唤醒乘客接管。2.无人驾驶系统的“感知-决策-控制”三模块中，感知层的主要任务是什么？列举三种主流感知传感器并说明其优缺点。答案：感知层的主要任务是通过多源传感器获取车辆周围环境信息（如障碍物位置、交通信号、道路边界），并进行融合处理，输出高精度、高可靠性的环境感知结果。三种主流传感器及特性如下：-激光雷达（LiDAR）：优点是三维空间分辨率高（可生成厘米级点云）、探测距离远（150-200米）、不受可见光影响；缺点是成本高（早期机械雷达超10万美元）、雨雾天气衰减严重（穿透性差）、对静止透明物体（如玻璃）识别易失效。-摄像头（Camera）：优点是成本低（单目/双目摄像头仅数百元）、可获取丰富视觉信息（如交通标志颜色、行人手势）、符合人类视觉感知逻辑；缺点是依赖光照条件（夜间/强逆光易失效）、纯视觉测距精度低（需结合深度学习模型优化）。-毫米波雷达（Millimeter-waveRadar）：优点是穿透性强（雨雾/灰尘环境稳定）、可直接测量目标速度（多普勒效应）、探测距离远（200米以上）；缺点是分辨率低（无法区分行人与护栏）、易受多径反射干扰（隧道/高楼间误报）。3.中国《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》中，对测试车辆的“数据记录要求”包含哪些关键内容？答案：规范要求测试车辆需实时记录并存储以下关键数据：（1）车辆基本状态：车速、加速度、转向角、制动/油门踏板位置、自动驾驶系统激活状态；（2）环境感知数据：传感器原始数据（摄像头视频、激光雷达点云、毫米波雷达回波）、融合后的目标物信息（位置、速度、类别）；（3）决策控制数据：规划路径（全局/局部轨迹）、控制指令（转向/制动/加速参数）、系统故障日志（如传感器失效代码、计算单元错误）；（4）交互数据：人机交互信号（接管请求时间、驾驶员响应动作）、V2X通信内容（与路侧单元/其他车辆的信息交换）。数据存储需满足至少30天备查要求，且在事故发生时需立即上传至监管平台。二、场景判断题（需结合具体场景描述，分析系统应采取的决策逻辑）4.场景描述：某L4级自动驾驶车辆在双向两车道道路正常行驶（限速50km/h），前方50米处有一无保护左转路口（无交通信号灯），对向车道有一辆白色轿车以45km/h接近，本车左侧3米处有骑行电动车的行人（速度15km/h）。此时系统检测到本车需要左转，应如何规划决策？答案：系统需分阶段决策：（1）预判断阶段：首先确认左转是否在设计运行范围（ODD）内（如是否允许无保护左转）；若允许，计算左转所需时间T（T=路口宽度/本车左转速度+安全余量），同时预测对向车辆到达路口的时间T1（T1=50米/(45km/h≈12.5m/s)=4秒），行人到达路口的时间T2（T2=3米/15km/h≈0.72m/s≈4.17秒）。（2）冲突检测：若T≤T1且T≤T2（假设本车左转需3秒），则对向车辆和行人不会与本车在路口内冲突；若T＞T1或T＞T2（如本车左转需5秒），则需等待。（3）执行策略：若允许左转，系统应优先减速至安全速度（如20km/h），保持对向车辆的加速度监测（若对向车辆突然加速，需立即停止左转）；同时通过转向灯提示意图，向左侧行人发送声/光预警（如鸣笛+LED屏显示“正在左转”）。若检测到对向车辆减速让行（如刹车灯亮起），则加速完成左转；若对向车辆无减速趋势，需在停止线前停车等待，直至T≤T1且T≤T2。5.场景描述：车辆以80km/h在高速公路行驶，前方300米进入隧道（隧道口无照明，内部限速60km/h）。系统检测到隧道内有积水（深度约5cm），且隧道出口100米处有施工区（临时变道标志）。此时应如何调整行驶策略？答案：系统需分三段式控制：（1）隧道入口前（300-100米）：①减速至60km/h（符合隧道限速）；②切换传感器模式（摄像头开启补光，激光雷达降低扫描频率以减少雨雾干扰）；③激活高精地图，确认隧道内车道线（部分老旧隧道可能无清晰标线，需依赖惯性导航+雷达融合定位）。（2）隧道内部（100米至出口前）：①保持车距（与前车距离≥60米，因隧道内视线受限）；②检测积水区域（通过摄像头识别水面反光，雷达检测回波衰减），若积水深度≤5cm（不影响ESP系统工作），维持当前车道行驶；若深度＞5cm，需提前变道（但需确认相邻车道无来车）。（3）隧道出口后（施工区前100米）：①通过V2X接收路侧单元（RSU）发送的施工区信息（如变道方向、临时限速40km/h）；②提前50米开启转向灯，向相邻车道车辆发送变道请求（通过车间通信（V2V）广播意图）；③变道时保持横向加速度≤0.3g（避免乘客不适），完成变道后减速至40km/h，沿施工区临时标线行驶。三、应急处理题6.当无人驾驶车辆的主激光雷达突然失效（点云数据中断），系统应如何应对？需触发哪些备用机制？答案：系统需执行三级应急策略：（1）一级响应（0-2秒）：立即切换至冗余传感器（如备用激光雷达或4D毫米波雷达），同时调用摄像头+毫米波雷达的融合感知方案（通过视觉深度学习模型补全激光雷达缺失的3D信息）。（2）二级响应（2-10秒）：若备用传感器仍无法满足感知精度（如目标物识别置信度＜90%），系统需启动“动态驾驶任务降级”：①限制最高速度（降至30km/h以下）；②扩大安全距离（与前车距离≥50米）；③关闭变道、超车等复杂功能，仅保持车道居中行驶。（3）三级响应（10秒以上）：若感知失效持续且无法恢复，系统需执行“最小风险策略”（MRM）：①通过语音/屏幕提示乘客“系统故障，将安全停车”；②在确保后方无来车（通过毫米波雷达监测）的情况下，缓慢向右侧路肩变道；③到达路肩后，开启双闪灯，自动拉手刹，解锁车门并发送救援请求（通过车载T-BOX向运营平台发送位置、故障代码）。7.车辆在城市道路行驶时，因通信基站故障导致V2X信号中断（无法接收交通灯状态、路侧感知数据），此时系统应如何调整决策逻辑？答案：系统需采取“自主优先+经验补偿”策略：（1）交通灯感知：从依赖V2X获取灯态（精度99%）转为依赖车载摄像头识别（需激活多帧融合算法，通过连续3帧图像确认灯态变化，避免误判）；若摄像头因遮挡（如大车前车）无法识别，系统需减速至15km/h，通过激光雷达探测灯杆位置（点云特征匹配），结合高精地图的灯位信息辅助判断。（2）路侧感知补偿：原V2X可提供盲区车辆信息（如路口对向被遮挡的左转车），中断后系统需扩大自身传感器探测范围（激光雷达扫描角度从120°扩展至180°），并通过“运动预测”模型补偿：基于已感知的目标物历史轨迹（如对向车道300米外的车辆），预测其5秒内的运动状态（如是否可能进入路口），置信度低于80%时默认“可能冲突”，采取减速等待策略。（3）整体约束：V2X中断期间，系统需将所有“依赖外部信息的决策”降级为“保守模式”（如无保护左转的等待时间延长2秒，变道时的安全间距增加10米），直至V2X信号恢复或车辆驶离复杂路口区域。四、技术原理解析题8.多传感器融合中，“卡尔曼滤波”与“贝叶斯估计”的核心差异是什么？在目标跟踪场景中如何选择应用？答案：核心差异：-卡尔曼滤波（KalmanFilter,KF）：假设系统噪声和观测噪声均服从高斯分布，通过预测-更新两步迭代，输出目标状态的最优线性估计（如位置、速度的均值和协方差）。适用于线性系统或可线性化的非线性系统（如扩展卡尔曼滤波EKF）。-贝叶斯估计（BayesianEstimation）：不限制噪声分布，通过先验概率（系统模型）和似然概率（观测数据）计算后验概率，输出目标状态的概率分布（可能非高斯）。适用于非线性、非高斯噪声的复杂场景（如粒子滤波PF）。目标跟踪场景中的应用选择：-高速场景（如高速公路）：车辆运动接近匀速/匀加速（线性模型），噪声近似高斯（传感器误差稳定），优先使用卡尔曼滤波（计算效率高，1ms内完成迭代）。-城市复杂场景（如行人跟踪）：行人运动非线性（突然加速/转向），传感器噪声非高斯（摄像头易受遮挡导致观测丢失），需使用贝叶斯框架下的粒子滤波（通过大量粒子模拟可能的运动轨迹，适应非高斯噪声）。例如，跟踪路口行人时，粒子滤波可同时考虑“直行”“左转”“停留”等多种可能，通过观测数据（摄像头的位置检测）更新各粒子权重，最终输出概率最高的轨迹。9.高精地图在L4级无人驾驶中的“定位层”“规划层”“预测层”分别起到什么作用？举例说明。答案：（1）定位层：提供厘米级绝对定位基准。例如，车辆通过GNSS获取的初始位置误差约5米，结合高精地图的道路特征（如车道线曲率、路沿高度、交通标志位置），与激光雷达点云进行匹配（如NDT算法），可将定位误差缩小至10cm以内。在隧道内GNSS失效时，系统通过惯性导航（IMU）+高精地图的“特征匹配定位”，仍能保持定位精度（误差≤20cm）。（2）规划层：辅助生成合规、高效的路径。例如，在城市道路左转时，高精地图可提供“左转允许时间段”（如某些路口仅早高峰允许左转）、“最小转弯半径”（避免刮蹭路沿）、“禁止停车区”（如消防通道）等信息，系统基于这些约束生成符合交规的轨迹。在无信号灯路口，高精地图的“路权规则”（如“主路优先”“右方来车优先”）可直接作为决策依据，避免与其他车辆抢行。（3）预测层：提升目标物运动预测的准确性。例如，观测到对向车道有一辆轿车接近路口，高精地图显示该位置为“左转专用道”，系统可预测该车辆有80%概率左转（而非直行），从而提前调整本车策略（如减速等待）。对于行人，高精地图的“人行道位置”“公交站位置”可辅助预测其可能的移动方向（如从公交站出来的行人更可能横穿马路）。五、伦理决策题10.场景描述：车辆以60km/h在双向单车道行驶，突然左侧车道有行人（A，成年男性）因追逐宠物狗闯入本车车道（距离30米），右侧路肩有施工堆料（无法避让），若紧急制动（减速度-8m/s²）可避免碰撞行人，但会导致后车（载有2名儿童的SUV，距离25米，速度60km/h）因刹不住车追尾本车（预计后车乘客重伤概率40%）；若不制动（保持原速），本车将碰撞行人A（致死概率90%），但后车可安全避让。系统应如何决策？需结合伦理理论分析。答案：系统需基于“功利主义”与“义务论”的平衡进行决策：（1）功利主义视角：计算两种选择的“总伤害值”。假设“重伤”的伤害权重为5（1=轻微擦伤，10=死亡），“死亡”权重为10。制动方案：后车2名儿童重伤概率40%，总伤害=2×5×0.4=4；不制动方案：行人A死亡概率90%，总伤害=1×10×0.9=9。功利主义倾向选择制动（总伤害更低）。（2）义务论视角：强调“不伤害无辜”的道德责任。行人A因自身过失闯入车道（追逐宠物狗），属于“过错方”；后车乘客无过错。义务论认为，系统应优先保护无过错方的权益，即避免主动伤害后车乘客。但需注意，无人驾驶的“义务”还包括遵守交通法规——紧急制动是法律要求的“必要避险行为”（《道路交通安全法》第53条），而放任碰撞行人可能违反“不得危害他人生命”的基本义务。（