工业AI2025年《机器人技术》预测押题卷

工业AI2025年《机器人技术》预测押题卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（请将正确选项的代表字母填在题后的括号内。每小题2分，共20分）1.以下哪个选项不属于工业机器人常见的自由度范围？A.4-6自由度B.2-3自由度C.10-12自由度D.1-2自由度2.在机器人坐标系定义中，描述末端执行器位置和姿态的坐标系通常是？A.基坐标系B.参考坐标系C.工具坐标系D.世界坐标系3.以下哪种传感器主要用于检测机器人末端执行器与物体之间的接触力和压力？A.位置传感器B.角度传感器C.力/力矩传感器D.接近传感器4.机器人运动学逆解的主要目的是？A.计算机器人关节速度B.预测机器人末端轨迹C.根据期望的末端位姿计算所需的关节角度D.分析机器人结构刚性5.在机器人控制中，实现精确轨迹跟踪的关键技术是？A.位置控制B.速度控制C.力控制D.调度控制6.以下哪项技术是实现机器人自主导航的核心？A.机器视觉B.运动学分析C.SLAM（即时定位与地图构建）D.伺服控制7.协作机器人（Cobot）与传统工业机器人的主要区别之一是？A.运动速度更快B.精度更高C.具备一定程度的与人安全共处的能力D.通常用于重载荷任务8.以下哪种方法不属于机器学习在机器人路径规划中的应用？A.基于规则的规划B.强化学习C.神经网络优化D.传统A*算法9.机器人控制系统中的“实时性”要求主要是指？A.控制系统能够长时间稳定运行B.控制系统能够在规定时间内完成对机器人状态的采样、计算和响应C.控制系统能够处理大量的传感器数据D.控制系统具有较高的精度10.以下哪个概念不直接涉及工业机器人的人机交互？A.HRI（人机交互）B.VR（虚拟现实）操作界面C.语音指令识别D.机器人动力学建模二、填空题（请将正确答案填在横线上。每空2分，共20分）1.机器人能够到达的工作空间范围，通常根据其______结构来定义。2.机器人的______控制是指根据期望的关节角位置来控制机器人的运动。3.利用机器视觉系统进行工件识别和定位，属于机器人______系统的应用。4.机器人运动学主要研究机器人的______关系，而不考虑其受力情况。5.在机器人与人工智能融合的背景下，______是实现机器人自主决策的关键技术之一。6.机器人控制系统通常包括传感器接口、______、执行器驱动等部分。7.协作机器人的安全设计需要考虑的物理屏障类型包括______和/或力传感器。8.ROS（机器人操作系统）是一个用于编写机器人软件的灵活框架，它提供了大量的______和工具。9.机器人的______是指机器人能够承受的最大负载能力。10.工业机器人应用于自动化生产线，可以显著提高生产过程的______。三、判断题（请判断下列说法的正误，正确的划“√”，错误的划“×”。每小题2分，共20分）1.6自由度的机器人一定比4自由度的机器人功能更强大。（）2.机器人的基坐标系是固定在世界坐标系中的。（）3.所有的工业机器人都可以在存在人的环境下安全工作。（）4.机器学习算法可以用于优化机器人的轨迹规划，使其更高效或更平滑。（）5.机器人的动力学分析是为了计算机器人各关节的角速度和角加速度。（）6.SLAM技术可以帮助机器人在未知环境中实时定位自身并构建地图。（）7.机器人的嵌入式系统是其执行控制逻辑的核心硬件平台。（）8.力控模式是机器人进行精密装配和打磨时常用的控制模式。（）9.机器人视觉系统中的“深度相机”可以直接测量出场景中物体的三维坐标。（）10.工业机器人的发展主要受到计算能力和传感器技术的限制。（）四、简答题（请简要回答下列问题。每小题5分，共20分）1.简述工业机器人坐标系（基坐标系、工具坐标系、笛卡尔坐标系、关节坐标系）的区别和作用。2.简述机器视觉系统在工业机器人应用中的主要作用。3.简述机器学习如何赋能机器人的感知能力。4.简述人机协作机器人相比于传统工业机器人，在安全设计方面需要考虑的关键要素。五、计算题（请根据题目要求进行计算。6分）已知一个具有3个自由度的平面关节机器人，其Denavit-Hartenberg参数如下表所示（单位：mm）：|关节|d|θ|a|α||:---|:-----|:-----|:-----|:-----||1|0|θ1|500|90°||2|0|θ2|400|-90°||3|300|θ3|0|0°|请推导该机器人末端执行器（末端坐标系原点）在关节坐标系下的位置向量`[x,y,z]`与关节变量`θ1,θ2,θ3`的关系式。六、论述题（请就下列问题展开论述。10分）结合工业AI的发展趋势，论述机器人在未来智能工厂中将扮演怎样的角色，并分析实现这一角色转变所面临的主要挑战。试卷答案一、选择题1.D2.C3.C4.C5.A6.C7.C8.A9.B10.D二、填空题1.机械2.位置3.感知4.运动学5.机器学习6.控制器7.安全栅栏8.库9.承载能力10.效率三、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.√10.√四、简答题1.解析思路：区分四种坐标系的定义和功能。基坐标系定义机器人的参考基准；工具坐标系定义末端执行器相对于关节坐标系的姿态和位置；笛卡尔坐标系（直角坐标系）定义末端执行器在世界坐标系中的绝对位置；关节坐标系定义每个关节的旋转角度。它们共同构成了机器人运动描述所需的信息，用于实现正向运动学（由关节到末端位姿）和逆向运动学（由末端位姿到关节）的计算。2.解析思路：机器视觉系统通过摄像头等传感器获取工业环境图像信息，然后利用图像处理算法进行分析处理，实现功能如：①物体识别与定位（找到工件位置、类型）；②尺寸测量与缺陷检测（精确测量工件尺寸、检查表面瑕疵）；③引导机器人运动（为机器人提供运动轨迹指引）；④环境感知（识别工作空间障碍物）。这些功能极大地增强了机器人的自动化和智能化水平。3.解析思路：机器学习赋能机器人感知能力主要体现在：①提升环境感知精度和鲁棒性（如使用深度学习进行更复杂的场景理解、目标识别和跟踪）；②实现自适应感知（根据环境变化自动调整感知策略）；③赋予机器人学习能力（通过与环境交互或数据训练，机器人能学习新的感知模式，如识别新的工件类型或适应不同光照条件）；④融合多源感知信息（利用机器学习算法融合视觉、力觉、触觉等多种传感器数据，获得更全面、准确的环境认知）。4.解析思路：人机协作安全设计的关键要素包括：①物理安全防护（设置安全围栏、光幕、安全门等，隔离危险区域）；②传感器监测与力控（使用力/力矩传感器实时监测人机交互力，并通过控制系统限制力的大小，实现柔顺交互）；③风险等级评估与安全功能（根据协作等级（轻载、中载、重载）选择相应的安全措施和功能，如速度监控、分离监控）；④紧急停止机制（确保紧急停止按钮能可靠地使机器人立即停止运动）；⑤人机交互界面友好性（提供清晰的状态指示和易于理解的交互方式）。五、计算题解析思路：使用Denavit-Hartenberg（D-H）参数法建立机器人运动学方程。根据给定参数，写出每个关节变换矩阵`T_i`，然后计算末端位姿矩阵`T_0^6`。末端位置向量`[x,y,z]^T`是`T_0^6`矩阵中平移部分的前三行第三列元素。将`T_0^6`的表达式用关节角`θ1,θ2,θ3`和参数`d,θ,a,α`表示，即可得到位置向量与关节变量的关系式。```markdownT1=[1000][0cosθ1sinθ1a1cosθ1][0-sinθ1cosθ1a1sinθ1][001]T2=[cosθ20-sinθ20][sinθ20cosθ20][010][001]T3=[1000][0cosθ3sinθ30][0-sinθ3cosθ30][001]T0^6=T0^1*T1*T2*T3*T4*T5*T6=T0^1*[100500cos(θ1+90)][0cos(θ2-90)sin(θ2-90)400cos(θ2-90)][0-sin(θ2-90)cos(θ2-90)300][001]其中T0^1为基坐标系到第一个关节变换矩阵，T4,T5,T6为末杆变换矩阵，通常简化处理或视为单位矩阵。末端位置x,y,z可从T0^6矩阵提取：x=500cos(θ1+90)y=400cos(θ2-90)z=300+400sin(θ2-90)```注意：此处简化了基坐标系和末杆的影响，实际计算需包含所有变换。最终关系式为：x=500sin(θ1)y=400cos(θ2)z=300+400sin(θ2)六、论述题解析思路：首先阐述工业AI背景下智能工厂对机器人的需求变化（更智能、