西安汽车职业大学《智能驾驶算法基础》2024-2025学年期末试卷（A卷）

西安汽车职业大学《智能驾驶算法基础》2024-----2025学年期末试卷（A卷）专业

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题号一二三四五六七八九十成绩复核签字得分登分签字说明：本试卷共100分；答题要求：按要求答题考生须知:1.姓名、学号、系、专业、年级、班级必须写在密封线内指定位置。2.答案必须用蓝、黑色钢笔或圆珠笔写在试卷上，字迹要清晰，卷面要整洁，写在草稿纸上的一律无效。一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分）在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。2025年L4级智能驾驶中，实现“感知-决策-控制”端到端学习的核心算法框架是（）A.传统PID控制B.深度学习Transformer架构C.卡尔曼滤波D.模糊控制算法智能驾驶感知算法中，用于实现障碍物分类（如车辆、行人、护栏）的经典深度学习模型是（）A.ResNetB.YOLOv9C.VGG16D.LSTM下列不属于智能驾驶决策算法三大类别的是（）A.基于规则的决策B.基于强化学习的决策C.基于监督学习的端到端决策D.基于PID的决策智能驾驶车辆在城市复杂路口实现“无保护左转”，依赖的核心决策技术是（）A.静态路径规划算法B.动态博弈决策算法C.纯跟踪控制算法D.卡尔曼滤波状态估计2025年智能驾驶多传感器融合算法中，解决激光雷达与摄像头时空同步的主流技术是（）A.时间戳对齐+外参标定B.增加传感器数量C.降低数据采样频率D.简化数据处理流程强化学习在智能驾驶决策中的“奖励函数”设计，核心目标是（）A.最大化车辆行驶速度B.平衡安全性、舒适性与效率C.最小化计算资源消耗D.简化算法训练流程智能驾驶路径规划中，适用于动态复杂环境（如突发障碍物）的实时规划算法是（）A.A算法B.Dijkstra算法C.RRT（快速探索随机树）D.静态全局路径规划算法下列关于智能驾驶“长尾问题”的描述，正确的是（）A.仅出现在感知算法中B.可通过增加训练数据完全解决C.指罕见、极端场景下的算法失效问题D.与算法模型复杂度无关智能驾驶控制算法中，实现车辆精准轨迹跟踪的核心技术是（）A.纯跟踪控制（PurePursuit）B.简单比例控制（P控制）C.卡尔曼滤波D.目标检测算法2025年智能驾驶算法部署中，解决“模型轻量化”的主流技术是（）A.增加车载计算平台算力B.模型剪枝、量化与蒸馏C.减少传感器数据输入D.简化算法逻辑智能驾驶感知算法中，用于消除激光雷达点云噪声的常用滤波算法是（）A.卡尔曼滤波B.均值滤波C.体素滤波（VoxelGridFilter）D.粒子滤波基于深度学习的智能驾驶决策算法，相较于传统规则算法的显著优势是（）A.可解释性更强B.适应复杂多变场景的能力更强C.计算资源消耗更低D.无需训练直接部署智能驾驶车辆在高速场景下实现“车道保持”，依赖的核心感知数据是（）A.毫米波雷达的目标速度数据B.摄像头的车道线检测数据C.IMU的惯性测量数据D.高精地图的道路曲率数据2025年智能驾驶算法安全合规中，要求算法具备“可解释性”的核心目的是（）A.降低算法训练成本B.便于故障溯源与责任界定C.提高算法运行速度D.简化数据采集流程智能驾驶多模态融合算法中，“特征级融合”的优势是（）A.数据处理量最小B.融合精度最高，可充分利用各传感器特征C.实时性最强D.对传感器同步要求最低二、填空题（本大题共10空，每空1分，共10分）智能驾驶算法体系按功能可分为感知算法、__________算法和控制算法三大模块。强化学习中，智能驾驶智能体通过与__________交互获取奖励信号，不断优化决策策略。2025年智能驾驶感知算法中，__________技术可融合激光雷达点云与摄像头图像，提升环境感知精度。智能驾驶路径规划算法按规划范围可分为全局路径规划和__________路径规划。智能驾驶控制算法中，PID控制器的核心组成部分包括比例环节、积分环节和__________环节。深度学习模型训练中，为避免过拟合，常用的正则化技术包括Dropout、L1正则化和__________。智能驾驶算法部署到车载硬件时，需通过__________技术将模型转换为硬件可执行的格式，确保实时性。智能驾驶“无保护左转”场景中，决策算法需综合考虑对向车辆速度、__________和路口交通规则。2025年智能驾驶算法安全标准要求，算法需具备__________能力，在硬件故障时可降级为安全状态。智能驾驶多传感器融合按融合层次可分为数据级融合、特征级融合和__________融合。三、简答题（本大题共3小题，每小题5分，共15分）（本题5分）简述智能驾驶端到端学习算法的工作原理，对比其与传统“感知-决策-控制”分模块算法的优缺点，说明2025年的应用场景限制。（本题5分）什么是智能驾驶强化学习的“奖励函数”？结合高速巡航场景，设计3个核心奖励项（如“保持车道居中”），并说明设计依据。（本题5分）简述智能驾驶多传感器融合的三个层次（数据级、特征级、决策级），分析2025年主流的融合层次及选择原因。四、案例分析题（本大题共2小题，每小题10分，共20分）（本题10分）某L4级智能驾驶车辆在暴雨天气下，因感知算法误将路边积水识别为障碍物，导致紧急制动引发后车追尾。经调查，算法训练数据中暴雨场景样本不足，且未针对恶劣天气优化特征提取逻辑。（1）从感知算法设计与训练角度，分析故障产生的核心原因（6分）；（2）提出3项技术改进措施，提升算法在恶劣天气下的鲁棒性（4分）。（本题10分）某智能驾驶车辆在城市环岛路口，因决策算法未考虑非机动车（电动车）的突发变道，导致避让不及时发生剐蹭。经分析，算法决策逻辑以机动车行为模型为核心，未融入非机动车的运动特征。（1）分析决策算法在该场景下的局限性，说明“多智能体交互”决策的重要性（6分）；（2）设计针对性的决策算法优化方案，包含数据补充与逻辑调整（4分）。五、实操应用题（本大题共2小题，每小题12.5分，共25分）（本题12.5分）某车企需为L3级智能驾驶车辆设计高速场景下的路径规划算法，已知场景需求：①可实时躲避突发障碍物；②兼顾行驶效率与舒适性；③适配120km/h最高车速。（1）选择合适的路径规划算法（如RRT、A等），说明选择依据（5分）；（2）设计算法的核心参数（如路径曲率、避障安全距离等），结合高速场景需求给出具体数值范围及设计理由（7.5分）。（本题12.5分）某维修团队需诊断智能驾驶车辆“车道保持功能失效”故障，已知故障现象：车辆在