2025年大学《系统科学与工程》专业题库- 嵌入式系统在智慧城市中的应用

2025年大学《系统科学与工程》专业题库——嵌入式系统在智慧城市中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述嵌入式系统与通用计算机系统的主要区别，并说明其在智慧城市构建中的核心作用。二、智慧城市的感知层通常部署大量的传感器和嵌入式设备，请分析在设计此类系统时，需要重点考虑哪些关键技术和面临的挑战？三、描述一个基于嵌入式系统的智慧城市智能交通信号灯控制系统。请说明系统的主要功能、硬件架构设计思路、关键软件模块（如驱动、RTOS调度、控制算法）以及需要考虑的实时性要求。四、阐述物联网（IoT）技术如何赋能智慧城市的嵌入式系统应用？请结合具体的应用场景，说明物联网在连接、数据处理和远程控制方面的作用。五、以智慧城市环境监测系统为例，说明如何运用系统科学的方法进行需求分析、系统建模与仿真。请列出可能采用的关键方法和步骤。六、在设计一个用于智慧城市安防监控的嵌入式系统时，如何确保系统的可靠性和安全性？请从硬件选择、软件设计、通信安全、数据存储等多个方面进行论述。七、比较并分析在智慧城市的不同应用场景下（如交通、环境监测、智能楼宇），对嵌入式系统在功耗、处理能力、内存容量、成本等方面的不同要求。八、请设计一个智慧城市嵌入式系统的集成与测试策略。需要考虑哪些测试类型（如单元测试、集成测试、系统测试、性能测试）？如何确保各个子系统之间的协同工作以及整体系统的稳定运行？九、随着人工智能技术的发展，嵌入式系统在智慧城市中的应用日益智能化。请探讨人工智能技术（如机器学习、计算机视觉）如何在嵌入式平台上实现，并举例说明其在智慧城市交通管理或公共安全领域的具体应用。试卷答案一、嵌入式系统通常具有特定的功能，运行实时操作系统或专用软件，功耗较低，体积较小，且与其所嵌入的应用环境紧密耦合。它与通用计算机系统的区别在于，设计目标是面向特定任务，硬件和软件高度集成，往往缺乏通用计算机的灵活性和扩展性，但具有更高的可靠性和实时性。在智慧城市中，嵌入式系统是感知层和执行层的核心载体，负责数据采集、设备控制、本地决策等关键功能，是实现城市各系统智能化运行的基础。二、感知层的关键技术包括各类传感器技术（环境、生物、物理等）、嵌入式微处理器技术、低功耗无线通信技术（如Wi-Fi,LoRa,NB-IoT）、边缘计算技术等。面临的挑战主要有：传感器节点规模庞大带来的管理复杂性、数据传输的实时性、可靠性和安全性、数据处理的能效比、异构设备的互联互通、恶劣环境下的稳定运行、以及低成本的实现等。三、系统功能：实时监测路口交通流量、车辆排队长度、信号灯状态；根据交通流量智能调整信号灯配时，优化通行效率；与相邻路口信号灯协同控制；提供行人过街提示等。硬件架构：中心控制器（嵌入式主控板，含CPU、内存、定时器）；交通流量检测模块（地感线圈、视频检测器、雷达等）；信号灯控制模块（驱动电路、LED信号灯）；人机交互界面（可选，用于本地配置）；网络接口模块（用于远程通信）。关键软件模块：设备驱动程序（读取检测模块数据、控制信号灯）；实时操作系统（RTOS，负责任务调度、资源管理）；交通流量检测与状态识别算法；信号配时优化算法（如绿波控制、感应控制）；通信协议栈（如MQTT,TCP/IP）；用户界面程序（可选）。实时性要求：交通数据采集和处理需亚秒级响应；信号灯状态切换控制在毫秒级完成；确保在突发交通状况下系统仍能稳定运行。四、物联网技术通过其广泛的连接能力、海量数据处理能力和远程控制能力，极大地扩展了嵌入式系统在智慧城市中的应用范围。连接方面：物联网的各类协议（如LoRaWAN,Zigbee,NB-IoT）使得城市中的各种嵌入式传感器、执行器（如智能水表、环境监测站、智能垃圾桶）能够低成本、低功耗地接入网络，实现万物互联。数据处理方面：物联网平台（如云平台）能够收集、存储、处理来自海量嵌入式设备的数据，通过大数据分析和人工智能算法挖掘数据价值，为城市管理者提供决策支持。边缘计算进一步将部分数据处理能力下沉到嵌入式设备或本地网关，实现更快的响应和更低的数据传输负载。远程控制方面：通过物联网，用户或管理者可以远程监控和控制部署在城市各处的嵌入式设备，如远程开关路灯、调整空调温度、远程查看监控画面等，提高了城市管理效率和居民生活便利性。五、运用系统科学方法进行智慧城市环境监测系统分析与设计：1.需求分析：明确系统目标（如监测哪些环境指标、监测精度、覆盖范围、实时性要求、用户需求等），识别系统边界，定义功能性和非功能性需求。2.系统建模：选择合适的建模工具和方法（如UML模型、状态图、活动图），从不同视角（功能、行为、结构）描述系统。例如，功能模型描述监测、数据处理、存储、展示等主要功能；行为模型描述数据采集周期、报警触发逻辑等；结构模型描述传感器节点、中心处理单元、数据库、用户界面等组成部分及其连接关系。3.系统仿真：利用仿真软件（如MATLAB/Simulink,AnyLogic）搭建系统模型，模拟环境参数变化、传感器工作状态、网络传输延迟、数据处理过程等，测试系统在不同场景下的性能（如响应时间、数据准确性、系统稳定性），验证设计方案的可行性和鲁棒性，优化系统参数。4.其他方法：可能还会用到系统工程流程（如V模型、瀑布模型）、失效模式与影响分析（FMEA）等，确保系统设计的完整性、可靠性和安全性。六、确保智慧城市安防监控嵌入式系统可靠性与安全性的措施：硬件选择：选用工业级或耐候性强的嵌入式主板和元器件；采用冗余设计（如双电源、双网络接口）关键部件；使用高质量的传感器和摄像头，考虑环境适应性（防尘、防水、耐高低温）。软件设计：采用可靠的实时操作系统（RTOS）；进行充分的代码测试和验证，避免内存泄漏、死锁等Bug；实现看门狗定时器，防止程序跑飞；对关键数据采用校验机制（如CRC）；设计安全的固件更新机制。通信安全：使用加密协议（如TLS/SSL）传输视频流和监控数据；部署防火墙和入侵检测系统，防止网络攻击；为设备分配唯一标识，防止非法接入。数据存储：采用可靠的数据存储方案（如RAID）；对敏感数据进行加密存储；定期备份数据；设计数据访问权限控制。其他：进行严格的物理安全防护；定期进行系统巡检和维护；建立应急响应预案。七、不同智慧城市应用场景对嵌入式系统要求的差异：交通系统（如信号灯、雷达）：要求高实时性（毫秒级控制）、较强的处理能力（处理实时交通流数据）、中高功耗（信号灯持续工作）、中等成本。环境监测系统（如空气质量站）：要求中等实时性（分钟级或小时级数据采集）、一定的数据处理能力（计算污染物浓度）、低功耗（尤其对于室外部署的长期监测节点）、成本敏感。智能楼宇/家居（如智能门锁、照明）：要求低实时性（秒级或更长）、较低处理能力（基本逻辑控制）、极低功耗（电池供电）、低成本。公共安全（如监控摄像头）：要求高实时性（实时视频流）、强大的图像处理能力（人脸识别、行为分析）、中高功耗、中等成本（高端摄像头成本较高）。通用要求还包括可靠性、网络接口（用于数据传输）、以及根据具体环境的需求（如防水防尘等级）。八、智慧城市嵌入式系统集成与测试策略：测试类型：1.单元测试：针对系统中最小的可测试单元（如单个函数、驱动程序）进行测试，验证其功能是否符合设计要求。2.集成测试：将通过单元测试的模块组合起来进行测试，验证模块之间的接口和交互是否正确，发现接口错误和模块间的问题。3.系统测试：在模拟或真实的智慧城市环境中，对整个集成后的系统进行测试，验证系统是否满足所有指定的需求（功能、性能、安全等）。4.性能测试：测试系统在特定负载下的表现，如数据采集频率、处理延迟、并发连接数、网络带宽占用等，确保满足实时性和效率要求。5.稳定性与压力测试：长时间运行系统，或在超出正常负载的情况下测试系统，验证其稳定性和可靠性，以及资源耗用情况。集成与测试策略：制定详细的测试计划，明确测试目标、范围、资源和时间表。采用分阶段集成和测试的方法（如自底向上、自顶向下）。搭建测试环境，模拟实际运行场景。严格执行各类测试，记录和跟踪缺陷。进行系统部署验证和用户验收测试。建立持续监控机制，在系统上线后收集运行数据，持续进行优化和问题排查。九、实现方式：1.模型选择与训练：选择适合嵌入式部署的轻量级AI模型（如MobileNet,SqueezeNet），或使用大数据训练通用模型后，通过迁移学习进行微调。2.模型压缩与优化：采用量化（降低数值精度）、剪枝（去除冗余连接）、知识蒸馏（将大模型知识迁移到小模型）等技术，减小模型尺寸、降低计算复杂度。3.硬件加速：利用专用AI加速芯片（如NPU、TPU）或集成AI加速单元的嵌入式处理器（如EdgeTPU,NVIDIAJetson系列）来执行AI算法，提高效率。4.软件框架与库：使用TensorFlowLit