2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 智能驾驶技术的发展与应用

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——智能驾驶技术的发展与应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不属于智能驾驶系统的感知层技术？A.摄像头B.激光雷达C.全球定位系统D.超声波传感器2.智能驾驶发展过程中，以下哪个阶段是当前主流的技术水平？A.辅助驾驶B.部分自动驾驶C.高级自动驾驶D.完全自动驾驶3.下列哪种传感器主要用于测量车辆的线性加速度和角速度？A.摄像头B.激光雷达C.惯性导航单元D.超声波传感器4.在多传感器融合技术中，以下哪种方法不属于数据级融合？A.卡尔曼滤波B.贝叶斯估计C.提取特征后融合D.融合后决策5.以下哪种算法通常用于全局路径规划？A.A*B.DijkstraC.RRTD.以上都是6.深度学习在智能驾驶领域中的应用不包括：A.目标检测B.场景分类C.路径规划D.车辆控制7.V2X技术中，V代表：A.Vehicle-to-InfrastructureB.Vehicle-to-VehicleC.Vehicle-to-PedestrianD.以上都是8.以下哪种技术不属于车联网的关键技术？A.无线通信技术B.传感器技术C.云计算技术D.大数据技术9.智能驾驶带来的主要社会效益不包括：A.提高交通效率B.降低交通事故率C.提升驾驶舒适性D.增加就业机会10.以下哪个因素不是智能驾驶发展面临的主要挑战？A.安全性B.成本C.法律法规D.用户接受度二、填空题（每空1分，共10分）1.智能驾驶系统通常分为感知、决策、______和执行四个层次。2.激光雷达的主要优势是______和______。3.基于规则的决策方法通常需要预先设定______。4.深度学习的核心是______。5.车联网的目标是实现______之间的信息交互。6.自动驾驶出租车（Robotaxi）是智能驾驶在______场景下的典型应用。7.智能驾驶的伦理问题主要涉及______和______。8.高精度地图通常包含______、车道线信息、交通标志等信息。9.人工智能技术在智能驾驶中的应用主要包括______、______和______。10.智能交通系统（ITS）的目标是______。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述智能驾驶系统感知层的主要功能。2.简述SLAM技术的原理及其在智能驾驶中的应用。3.简述深度学习在目标检测中的应用原理。4.简述车联网的安全与隐私问题及其可能的解决方案。四、计算题（10分）假设一辆自动驾驶汽车在直道上行驶，当前速度为30m/s，计划在100米处减速到10m/s。请使用简单的线性减速模型，计算汽车需要多少时间才能达到目标速度？假设加速度恒定。五、论述题（20分）结合当前智能驾驶技术的发展现状，论述智能驾驶技术对交通系统和社会带来的潜在影响，并分析其可能面临的挑战以及相应的应对策略。试卷答案一、选择题1.C*解析：全球定位系统（GPS/北斗）属于定位与建图技术范畴，属于决策层或规划层，不属于感知层技术。感知层主要负责收集环境信息，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等。2.B*解析：根据SAE国际汽车工程师学会的自动驾驶分级标准，当前主流的技术水平为部分自动驾驶（L2级），例如自适应巡航、车道保持辅助等功能。3.C*解析：惯性导航单元（INS）通过测量车辆的线性加速度和角速度来推算车辆的位置和姿态。摄像头、激光雷达主要用于感知周围环境，超声波传感器主要用于近距离测距。4.C*解析：数据级融合是指在传感器数据层面进行融合，例如卡尔曼滤波、贝叶斯估计等。提取特征后融合、融合后决策属于决策级融合。5.A*解析：全局路径规划通常需要考虑整个场景，A*算法是一种常用的启发式搜索算法，适用于全局路径规划。Dijkstra算法也是一种搜索算法，但通常不如A*算法高效。RRT算法是一种随机采样算法，通常用于快速生成轨迹，适用于实时性要求较高的场景。6.D*解析：深度学习在智能驾驶领域中的应用主要包括目标检测、场景分类、路径规划等感知和决策任务。车辆控制通常需要实时的反馈控制算法，对计算效率和实时性要求较高，深度学习目前在该领域的应用还比较有限。7.D*解析：V2X代表Vehicle-to-Everything，包括Vehicle-to-Vehicle（车与车）、Vehicle-to-Infrastructure（车与路）、Vehicle-to-Pedestrian（车与行人）、Vehicle-to-Network（车与网络）等。8.D*解析：车联网的关键技术包括无线通信技术、传感器技术、云计算技术、大数据技术、定位技术等。大数据技术是车联网应用的基础，而不是关键技术本身。9.D*解析：智能驾驶带来的主要社会效益包括提高交通效率、降低交通事故率、提升驾驶舒适性等。增加就业机会不是其直接效益，甚至可能带来就业结构的调整。10.D*解析：智能驾驶发展面临的主要挑战包括安全性、成本、法律法规、基础设施等。用户接受度虽然重要，但不是主要的技术挑战。二、填空题1.执行*解析：智能驾驶系统通常分为感知、决策、执行四个层次。感知层负责收集环境信息，决策层负责根据感知信息进行规划和决策，执行层负责控制车辆执行决策结果。2.精度高、探测距离远*解析：激光雷达的主要优势是探测精度高，能够生成高密度的点云数据，同时探测距离也比较远，能够覆盖车辆周围较广阔的区域。3.规则*解析：基于规则的决策方法通常需要预先设定一系列规则，根据当前的环境状态和规则库进行决策。这些规则通常基于专家经验或交通法规。4.神经网络*解析：深度学习的核心是神经网络，特别是深度神经网络，通过多层神经元的相互连接和训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征。5.车辆*解析：车联网的目标是实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人、车辆与网络之间的信息交互，从而提高交通效率和安全性。6.网约出行*解析：自动驾驶出租车（Robotaxi）是智能驾驶在网约出行场景下的典型应用，旨在提供便捷、高效、安全的出行服务。7.责任归属、隐私保护*解析：智能驾驶的伦理问题主要涉及事故发生时的责任归属，以及车辆收集的用户数据和隐私保护等问题。8.地形地貌*解析：高精度地图通常包含地形地貌信息，例如道路、建筑物、桥梁、隧道等，以及车道线信息、交通标志、交通信号灯等信息。9.机器学习、深度学习、计算机视觉*解析：人工智能技术在智能驾驶领域的应用主要包括机器学习、深度学习和计算机视觉。机器学习用于目标检测、场景分类等任务。深度学习在目标检测、场景分类、路径规划等方面有广泛应用。计算机视觉用于图像处理、目标识别、场景理解等任务。10.交通效率最大化*解析：智能交通系统（ITS）的目标是利用先进的信息技术和管理手段，优化交通系统运行，提高交通效率，减少交通拥堵，降低能源消耗和环境污染。三、简答题1.智能驾驶系统感知层的主要功能是收集车辆周围的环境信息，包括道路状况、障碍物、其他车辆、行人、交通标志、交通信号灯等。感知层通过各种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等，获取环境数据，并通过信号处理和数据融合技术，生成对车辆周围环境的准确感知，为后续的决策和控制提供基础。2.SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术是指同步定位与建图技术，它能够让机器人在未知环境中同时进行自身定位和地图构建。SLAM算法通过传感器（如摄像头、激光雷达）获取环境数据，并利用算法估计机器人的位置和姿态，同时根据机器人移动轨迹和感知到的环境信息，构建环境地图。SLAM技术在智能驾驶中的应用主要体现在高精度地图构建和实时定位方面，为车辆的路径规划和控制提供重要信息。3.深度学习在目标检测中的应用原理是利用深度神经网络从图像中自动学习特征，并使用这些特征进行目标分类和定位。常见的深度学习目标检测算法包括基于候选框的方法（如R-CNN系列）和单阶段检测方法（如YOLO系列、SSD）。这些算法通过大量的标注数据进行训练，学习到不同目标的特征表示，并在测试阶段对输入图像进行特征提取和目标分类，最终输出目标的位置信息（如边界框）和类别标签。4.车联网的安全与隐私问题主要体现在数据安全和隐私保护方面。车联网通过无线通信技术实现车辆与车辆、车辆与基础设施等之间的信息交互，会收集和传输大量的车辆数据，包括位置信息、速度、行驶轨迹等。这些数据一旦被恶意攻击者窃取或篡改，可能会导致车辆被控制、个人信息泄露等安全问题。此外，车联网系统也可能存在漏洞，被攻击者利用进行网络攻击，影响交通系统的正常运行。隐私保护方面，需要采取措施保护用户的个人隐私，防止个人数据被滥用。可能的解决方案包括采用加密技术保护数据传输安全，建立安全认证机制防止非法接入，设计隐私保护算法对敏感数据进行脱敏处理，以及制定相关的法律法规，规范车联网数据的管理和使用。四、计算题设初始速度为$v_0=30$m/s，目标速度为$v_t=10$m/s，位移为$s=100$m，加速度为$a$，时间为$t$。根据匀加速直线运动公式：$v_t^2=v_0^2+2as$代入已知数值：$10^2=30^2+2\cdota\cdot100$解得加速度：$a=\frac{100-900}{200}=-4$m/s$^2$再根据匀加速直线运动公式：$v_t=v_0+at$代入已知数值：$10=30+(-4)t$解得时间：$t=\frac{10-30}{-4}=5$s五、论述题智能驾驶技术作为人工智能、物联网、大数据等技术的融合应用，正引领着交通领域的深刻变革，对交通系统和社会带来多方面的潜在影响。积极影响：*提高交通效率：智能驾驶汽车能够通过车联网技术实现车辆之间的信息共享和协同驾驶，避免交通拥堵，提高道路通行能力。自动驾驶汽车能够按照最优路径行驶，减少车辆的无效行驶距离，提高运输效率。*降低交通事故率：智能驾驶汽车配备了先进的感知和决策系统，能够比人类驾驶员更准确地感知周围环境，并做出更安全的驾驶决策，从而有效降低交通事故率。*提升驾驶舒适性：自动驾驶技术能够将驾驶员从繁琐的驾驶操作中解放出来，乘客可以享受更加舒适和便捷的出行体验，例如在旅途中休息、工作或娱乐。*促进共享出行：智能驾驶出租车（Robotaxi）等共享出行服务的普及，能够缓解城市交通压力，减少私家车保有量，降低交通污染和能源消耗。*推动交通智能化：智能驾驶技术的发展将推动交通系统向智能化方向发展，实现交通信号智能控制、交通流智能管理、交通信息智能发布等功能，构建更加高效、安全、便捷的交通系统。潜在挑战：*安全性：尽管智能驾驶技术能够降低交通事故率，但其安全性仍然面临挑战。例如，传感器在恶劣天气条件下的性能可能会下降，人工智能算法在遇到未预料的场景时可能会做出错误的决策，以及网络安全问题等。*成本：智能驾驶汽车的研发和制造成本较高，目前还难以普及。降低成本是智能驾驶技术商业化应用的关键。*法律法规：智能驾驶技术的发展对现有的交通法律法规提出了挑战。例如，自动驾驶汽车发生事故时的责任认定、数据安全和隐私保护等问题，都需要制定新的法律法规来规范。*基础设施：智能驾驶技术的应用需要完善的基础设施支持，例如高精度地图、车联网通信设施等。基础设施建设需要大量的投资和时间。*伦理问题：智能驾驶汽车在遇到不可避免的事故时，需要做出选择。例如，是保护乘客还是保护行人？这类伦理问题需要社会共同探讨和解决。应对策略：*加强技术研发：持续投入研发，提高智能驾驶技术的安全性、可靠性和智能化水平。重点关注传感器技术、人工智能算法、车联网技术等方面的突破。*制定标