2025年自动驾驶汽车智能控制与仿真技术培训试卷及答案

2025年自动驾驶汽车智能控制与仿真技术培训及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于自动驾驶汽车感知层的描述中，错误的是（）。A.摄像头通过深度学习算法实现目标检测B.激光雷达（LiDAR）在雨雾天气下点云质量会显著下降C.毫米波雷达对静止目标的探测精度高于动态目标D.超声波雷达主要用于短距离障碍物探测答案：C2.某自动驾驶系统在结构化道路（如高速公路）上可实现全程自主驾驶，但需驾驶员在系统发出接管请求时及时响应，该系统符合SAE国际标准的（）等级。A.L2（部分自动化）B.L3（有条件自动化）C.L4（高度自动化）D.L5（完全自动化）答案：B3.在自动驾驶决策层中，行为规划（BehaviorPlanning）的核心任务是（）。A.生成无碰撞的局部路径B.判断是否需要变道、超车或停车C.计算车辆的加速度与转向角D.融合多传感器数据构建环境地图答案：B4.以下控制算法中，适合处理带有约束条件（如最大转向角、最大加速度）的自动驾驶横向/纵向控制问题的是（）。A.PID控制B.线性二次调节器（LQR）C.模型预测控制（MPC）D.纯追踪（PurePursuit）算法答案：C5.自动驾驶仿真测试中，“数字孪生”技术的核心是（）。A.构建高保真的虚拟交通环境B.模拟传感器噪声与故障C.复现真实道路的交通流数据D.实现虚拟车辆与真实控制器的交互答案：A6.以下关于多传感器融合的描述中，正确的是（）。A.前融合直接对原始传感器数据进行融合，计算量小B.后融合对各传感器的目标检测结果融合，鲁棒性高C.摄像头与激光雷达的融合无法提升目标分类精度D.毫米波雷达与超声波雷达的融合适用于长距离探测答案：B7.在路径规划中，A算法的代价函数为f(n)=g(n)+h(n)，其中h(n)是（）。A.从起点到当前节点的实际代价B.从当前节点到终点的启发式估计代价C.路径的平滑度惩罚项D.障碍物的碰撞风险代价答案：B8.以下不属于自动驾驶车辆执行层关键部件的是（）。A.电子稳定程序（ESP）B.线控转向系统（SBW）C.激光雷达处理器D.线控制动系统（BBW）答案：C9.某自动驾驶仿真平台支持“硬件在环（HIL）测试”，其主要目的是（）。A.验证虚拟环境的真实性B.测试控制器在真实硬件中的实时性能C.模拟驾驶员的接管行为D.评估车辆动力学模型的准确性答案：B10.以下关于自动驾驶功能安全（ISO26262）的描述中，错误的是（）。A.ASIL（汽车安全完整性等级）分为A、B、C、D四级，D级要求最高B.功能安全需考虑系统失效（如传感器故障）导致的风险C.软件冗余设计是提升功能安全的重要手段D.功能安全仅关注车辆本身，无需考虑与其他交通参与者的交互答案：D二、填空题（每空2分，共20分）1.自动驾驶车辆的“感知-决策-控制”闭环中，决策层通常包括（）规划（全局路径）、（）规划（局部路径）和行为规划三个层级。答案：全局；局部2.激光雷达按扫描方式可分为机械旋转式、（）和OPA（光学相控阵）式，其中（）式因无运动部件、可靠性高，是车规级应用的重要发展方向。答案：混合固态；固态3.纵向控制的核心是对车辆（）的精确调节，常用算法包括PID控制、（）和模型预测控制（MPC）。答案：速度/加速度；自适应控制（或LQR）4.自动驾驶仿真测试的典型场景包括（）场景（如高速巡航）、（）场景（如无保护左转）和极限场景（如紧急避障）。答案：常规；复杂5.V2X技术中，“V2I”指（），其典型应用包括（）（举一例）。答案：车与基础设施通信；红绿灯状态获取（或道路施工预警）三、简答题（每题8分，共32分）1.请比较摄像头与激光雷达在自动驾驶感知中的优缺点，并说明二者融合的必要性。答案：摄像头的优点：成本低、可获取丰富的颜色与纹理信息，适合目标分类（如交通标志识别）；缺点：受光照影响大（如逆光、夜间），无法直接获取目标三维坐标。激光雷达的优点：可高精度获取目标三维位置与形状，不受光照影响（主动发射激光）；缺点：成本高，雨雾天气下点云衰减严重，对非金属物体（如玻璃）反射率低。融合必要性：摄像头弥补激光雷达的分类与颜色识别缺陷，激光雷达弥补摄像头的三维定位与暗光环境感知缺陷，二者互补可提升感知系统的鲁棒性与精度。2.简述模型预测控制（MPC）在自动驾驶横向控制中的应用流程。答案：（1）建立车辆动力学模型（如单轨模型），描述车辆状态（位置、航向角、横摆角速度等）与控制输入（转向角）的关系；（2）定义预测时域（如未来5-10个时间步），在每个时间步内预测车辆轨迹；（3）设置目标函数（如轨迹跟踪误差最小、控制输入变化率最小）及约束条件（最大转向角、最小安全距离等）；（4）通过优化算法（如二次规划）求解当前最优控制输入（转向角）；（5）将控制输入作用于车辆，同时根据实际状态更新模型，进入下一时域的预测与优化。3.自动驾驶仿真测试中，“场景库”的构建需要包含哪些关键要素？请列举至少5项并简要说明。答案：（1）环境参数：天气（雨、雪、雾）、光照（逆光、黄昏）、道路类型（高速、城市道路）；（2）交通参与者：车辆（数量、类型、行驶轨迹）、行人（行为模式）、非机动车；（3）交通规则：红绿灯周期、限速标志、让行规则；（4）传感器噪声：模拟摄像头模糊、激光雷达点云丢失、毫米波雷达多径效应；（5）车辆动力学特性：不同车型的转向灵敏度、制动距离差异；（6）极端工况：突发障碍物（抛锚车辆）、其他车辆违规变道、轮胎爆胎。4.请解释“影子模式（ShadowMode）”在自动驾驶数据采集与算法优化中的作用，并说明其技术实现要点。答案：作用：在真实道路测试中，自动驾驶系统（DAS）与人类驾驶员同时工作，DAS实时输出决策（如转向、制动），但不实际控制车辆；系统记录DAS决策与人类驾驶员操作的差异数据，用于发现算法缺陷（如误判障碍物），优化模型。技术实现要点：（1）低延迟数据采集：同步记录传感器数据（摄像头、雷达）、车辆状态（速度、航向）、DAS输出（目标轨迹）及驾驶员操作（方向盘转角、油门/刹车踏板）；（2）差异检测：设计规则（如轨迹偏差超过阈值、制动时机延迟）或通过机器学习模型识别DAS与人类操作的分歧；（3）数据标注与清洗：对差异数据标注场景类型（如交叉路口、恶劣天气），过滤无效数据（如驾驶员误操作）；（4）闭环优化：将高价值差异数据输入仿真平台，验证改进算法的效果，再部署至实车。四、计算题（12分）某自动驾驶车辆采用纯追踪（PurePursuit）算法进行路径跟踪，已知：-车辆当前位置为(x=0,y=0)，航向角θ=0°（沿x轴正方向）；-参考路径为直线y=2m（x≥0）；-预瞄距离Ld=5m（与车速v相关，此处取固定值）；-车辆轴距L=2.8m。请计算：（1）预瞄点在参考路径上的坐标；（2）所需的前轮转向角δ（结果保留两位小数）。答案：（1）预瞄点计算：参考路径为y=2m的直线，预瞄距离Ld=5m。设预瞄点坐标为(xp,2)，车辆当前位置为(0,0)，则两点间距离应等于Ld：√[(xp-0)²+(2-0)²]=5解得：xp²+4=25→xp²=21→xp=√21≈4.5837m（取正值，因x≥0）预瞄点坐标为(4.5837,2)。（2）前轮转向角δ计算：纯追踪算法中，转向角公式为：δ=arctan((2L·y_e)/Ld²)其中，y_e为预瞄点相对于车辆坐标系的横向误差。车辆航向角θ=0°，车辆坐标系原点在当前位置，x轴沿航向，y轴垂直向左。预瞄点在车辆坐标系中的坐标为(xp,2)，因此横向误差y_e=2m（因参考路径在y=2m，车辆当前y=0，故横向误差为2m）。代入数据：δ=arctan((2×2.8×2)/5²)=arctan(11.2/25)=arctan(0.448)≈24.18°注：若采用几何法（预瞄点与后轴中心点的连线与航向角的夹角），结果一致。五、综合分析题（16分）某自动驾驶公司计划开发一款面向城市复杂道路的L4级自动驾驶系统，需通过仿真测试验证其“无保护左转”场景的安全性。请设计一个完整的仿真测试方案，要求包含以下内容：（1）场景要素定义；（2）测试指标设计；（3）仿真工具与模型需求；（4）结果分析与优化方向。答案：（1）场景要素定义：-道路环境：双向两车道（对向车道有来车），无左转专用信号灯，地面标线为虚线（允许左转）；-交通参与者：测试车辆（自动驾驶车，需左转）、对向直行车（数量：1-3辆，速度：40-60km/h）、同向直行车辆（可能被测试车辆阻挡）、行人（可能穿越路口）；-环境条件：天气（晴天/雨天）、光照（白天/黄昏）、路面湿滑度（干燥/潮湿）；-传感器干扰：模拟摄像头逆光（太阳位于对向车道方向）、激光雷达雨雾点云衰减（雨天场景）。（2）测试指标设计：-安全指标：碰撞次数（与对向车辆、行人）、最小安全距离（≥2m）、紧急制动次数（减速度≥6m/s²视为紧急制动）；-效率指标：左转完成时间（≤15s）、对向车辆等待时间（≤测试车辆左转时间的1.5倍）；-行为合理性：转向轨迹平滑度（曲率变化率≤0.1rad/m²）、与交通规则一致性（如礼让行人、不压实线）。（3）仿真工具与模型需求：-仿真平台：需支持高保真环境建模（如CARLA、Prescan），集成车辆动力学模型（如Carsim）、传感器模型（摄像头、激光雷达）、交通流生成器（如SUMO）；-车辆模型：包含线控转向/制动的精确执行器模型（响应延迟≤100ms）；-交通参与者模型：对向车辆采用博弈模型（如IDM+MOBIL），模拟人类驾驶员的加速/减速行为；-传感器模型：摄像头需模拟动态模糊（车速>50km/h时），激光雷达需模拟雨雾点云噪声（如每米衰减10%反射强度）。（4）结果分析与优化方向：-结果分析：统计高风险场景（如对向车辆速度60km/h、测试车辆左转启动延迟>2s时碰撞率达30%），定位算法缺陷（如感知模块漏检对向车辆、决策模块的可插车间隙判断过激进）；-优化方向：①感知层：增强对向车辆的多传感器融合