2025年中职自主移动机器人（路径规划基础）试题及答案

2025年中职自主移动机器人（路径规划基础）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.自主移动机器人路径规划的主要目的是（）A.让机器人快速移动B.使机器人能够避开障碍物并到达目标位置C.让机器人展示复杂动作D.让机器人随机移动2.以下哪种方法不属于传统路径规划算法（）A.迪杰斯特拉算法B.A算法C.人工势场法D.深度强化学习算法3.机器人路径规划中，全局路径规划主要考虑（）A.机器人当前位置B.机器人的速度C.整个工作空间的环境信息D.机器人的电量4.局部路径规划用于解决（）A.机器人的长期运动规划B.机器人在遇到障碍物时的实时避障问题C.机器人的初始位置确定D.机器人的目标位置选择5.在路径规划中，地图通常采用（）来表示环境信息。A.图像B.三维模型C.二维矩阵D.文本文件6.迪杰斯特拉算法的特点是（）A.搜索速度快B.适用于动态环境C.总能找到全局最优解D.对内存要求低7.A算法相比迪杰斯特拉算法，优势在于（）A.计算更简单B.能更快找到最优路径C.不需要地图信息D.适用于所有环境8.人工势场法中，斥力场的作用是（）A.引导机器人向目标移动B.使机器人避开障碍物C.增加机器人的运动速度D.降低机器人的能量消耗9.路径规划中的启发函数用于（）A.计算机器人的运动速度B.评估从当前位置到目标位置的代价C.确定机器人的运动方向D.调整机器人的电量消耗10.机器人路径规划中，若环境发生变化，需要（）A.重新进行全局路径规划B.仅调整局部路径规划C.关闭机器人重新启动D.不需要任何调整二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下属于路径规划算法评估指标的有（）A.路径长度B.搜索时间C.内存占用D.算法复杂度E.机器人重量2.全局路径规划算法通常需要考虑的因素有（）A.环境地图B.目标位置C.机器人自身尺寸D.障碍物分布E.机器人颜色3.局部路径规划算法可以采用的策略有（）A.基于传感器的避障B.基于搜索算法的避障C.根据经验的避障D.随机运动E.静止不动4.人工势场法中，引力场和斥力场的共同作用可以使机器人（）A.快速到达目标B.避开障碍物C.保持稳定运动D.增加能量消耗E.改变自身形状5.路径规划中常用的地图表示方法有（）A.栅格地图B.拓扑地图C.几何地图D.灰度图像地图E.彩色图像地图三、填空题（总共10题，每题2分，请将正确答案填在横线上）1.自主移动机器人路径规划是指机器人在给定的______中，寻找一条从初始位置到目标位置的______路径。2.传统路径规划算法主要包括______、______、______等。3.全局路径规划算法通常先构建整个环境的______，然后在该地图上搜索从初始点到目标点的______。4.局部路径规划是在机器人______时，根据传感器实时获取的环境信息，动态调整机器人的______，以避开障碍物并接近目标。5.地图是路径规划的基础，常见的地图表示方法有______、______、______等。6.迪杰斯特拉算法是一种基于______的路径搜索算法，它通过逐步扩展节点来寻找从起点到终点的______路径。7.A算法结合了______和______，通过启发函数来引导搜索方向，从而更快地找到最优路径。8.人工势场法将环境抽象为具有______和______的势场，机器人在势场中受引力和斥力作用而运动。9.路径规划中的代价函数用于衡量从一个位置移动到另一个位置的______，通常包括______、______等因素。10.在动态环境中，路径规划算法需要具备______和______能力，以适应环境的变化。四、简答题（总共3题，每题10分）1.简述迪杰斯特拉算法的基本原理和步骤。2.对比A算法和人工势场法的优缺点。3.说明局部路径规划在自主移动机器人路径规划中的作用及常用方法。五、材料分析题（总共1题，20分）材料：在一个仓库环境中，自主移动机器人需要从仓库入口将货物搬运到指定的货架位置。仓库内存在一些固定的障碍物，如货架、柱子等。同时，仓库可能会有临时的货物堆放，这些货物的位置是不确定的，会动态变化。已知机器人具有激光雷达传感器用于感知环境信息。问题：1.针对该仓库环境，设计一个路径规划方案，包括全局路径规划和局部路径规划的方法及步骤。（15分）2.分析在这种动态环境下，路径规划算法可能面临的挑战及如何应对。（5分）答案1.B2.D3.C4.B5.C6.C7.B8.B9.B10.A1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABC1.环境；无碰撞2.迪杰斯特拉算法；A算法；人工势场法3.地图；最优路径4.运动过程中；运动路径5.栅格地图；拓扑地图；几何地图6.图搜索；最短7.图搜索；启发函数8.引力场；斥力场9.代价；距离；障碍物代价10.实时调整；重新规划简答题答案1.迪杰斯特拉算法基本原理：它是一种基于图搜索的算法，通过逐步扩展节点来寻找从起点到终点的最短路径。将图中的节点分为已访问和未访问两类，初始时起点为已访问节点，其他节点为未访问节点。算法每次从未访问节点中选择距离起点最近的节点，将其标记为已访问，并更新其相邻节点到起点的距离。重复此过程，直到找到目标节点或所有节点都被访问。步骤：（1）初始化：将起点的距离设为0，其他节点的距离设为无穷大。（2）选择距离起点最近且未访问的节点。（3）更新该节点相邻节点到起点的距离。（4）重复步骤2和3，直到找到目标节点或所有节点都被访问。2.A算法优点：结合了图搜索和启发函数，能更快找到最优路径；搜索效率高。缺点：对启发函数要求高，若启发函数不准确可能导致找不到最优解。人工势场法优点：算法简单，能直观地使机器人避开障碍物并趋向目标。缺点：容易陷入局部最优，在狭窄通道等复杂环境中表现不佳。3.局部路径规划作用：在机器人运动过程中，根据传感器实时获取的环境信息，动态调整机器人的运动路径，以避开障碍物并接近目标。常用方法：基于传感器的避障，如利用激光雷达、红外传感器等检测障碍物并做出避障动作；基于搜索算法的避障，如在局部区域内搜索可行路径；根据经验的避障，如预先设定一些避障策略。材料分析题答案1.全局路径规划：采用A算法。步骤：（1）构建仓库环境的栅格地图，将仓库中的货架、柱子等障碍物以及入口、目标货架位置在地图上标记出来。（2）利用A算法在地图上搜索从入口到目标货架位置的全局最优路径。局部路径规划：采用基于激光雷达传感器的避障方法。步骤：（1）机器人在沿着全局路径运动过程中，通过激光雷达实时获取周围环境信息。（2）当检测到