2025年机器人导论考试题及答案

2025年机器人导论考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于机器人运动学的描述中，正确的是（）A.正运动学研究已知关节角求末端位姿，逆运动学研究已知末端位姿求关节角B.正运动学可能存在多解或无解，逆运动学解唯一C.雅可比矩阵仅反映关节速度与末端线速度的映射关系D.DH参数法中，相邻连杆的公共法线方向定义为Z轴答案：A2.某6自由度串联机械臂的关节类型为R（旋转）、P（移动）、R、R、P、R，其末端执行器在空间中可实现的独立运动维度为（）A.3个位置+3个姿态=6维B.4个位置+2个姿态=6维C.5个位置+1个姿态=6维D.仅6个位置维度答案：A3.以下传感器中，最适合用于机器人触觉感知的是（）A.激光雷达（LiDAR）B.六维力/力矩传感器（F/TSensor）C.单目摄像头D.惯性测量单元（IMU）答案：B4.在机器人路径规划中，A算法与Dijkstra算法的主要区别是（）A.A算法使用启发式函数估计剩余代价，Dijkstra仅依赖已知道路代价B.A算法适用于连续空间，Dijkstra仅适用于离散空间C.A算法无法处理动态障碍物，Dijkstra可以D.A算法时间复杂度更低答案：A5.关于机器人动力学的拉格朗日方程，以下表述错误的是（）A.方程形式为M(q)q''+C(q,q')q'+G(q)=τB.惯性矩阵M(q)是对称正定的C.科里奥利力项C(q,q')与离心力项可合并为速度相关的非线性项D.重力项G(q)仅与关节位置的一阶导数有关答案：D6.SLAM（同步定位与地图构建）的核心挑战是（）A.如何提高传感器采样频率B.如何解决“绑架问题”（KidnappedRobotProblem）和闭环检测（LoopClosure）C.如何减少计算量以适配移动机器人D.如何实现多传感器数据的时间同步答案：B7.以下不属于机器人智能控制方法的是（）A.滑模控制（SMC）B.强化学习控制（RLControl）C.模糊控制（FuzzyControl）D.神经网络控制（NNControl）答案：A8.某协作机器人的安全功能设计中，“力反馈急停”属于（）A.本质安全设计（InherentSafety）B.安全控制回路（SafetyControlLoop）C.信息提示与警告（InformationforUse）D.附加防护装置（AdditionalProtectiveMeasures）答案：B9.四足机器人的“静态稳定行走”要求（）A.重心投影始终落在支撑足形成的凸包内B.步幅与腿长的比值大于1C.行走速度超过0.5m/sD.每个步态周期仅1条腿离地答案：A10.工业机器人的重复定位精度（Repeatability）与绝对定位精度（Accuracy）的关系通常为（）A.重复定位精度高于绝对定位精度B.绝对定位精度高于重复定位精度C.两者数值相等D.无必然联系答案：A二、填空题（每空1分，共20分）1.机器人学中的“D-H参数”指的是______、______、______和______四个连杆参数。答案：连杆长度（a_i）、连杆扭角（α_i）、关节偏移（d_i）、关节转角（θ_i）2.机械臂的奇异性可分为______奇异和______奇异，前者发生在关节接近极限位置时，后者发生在末端执行器处于工作空间边界时。答案：关节空间、笛卡尔空间3.机器人感知系统中，______传感器用于测量角速度和加速度，______传感器通过发射和接收超声波实现距离探测。答案：IMU（惯性测量单元）、超声波4.工业机器人常用的控制模式包括______控制、______控制和力/位置混合控制。答案：位置、速度5.强化学习中的“智能体-环境”交互包含状态（State）、动作（Action）、______和______四个核心要素。答案：奖励（Reward）、下一个状态（NextState）6.并联机器人的典型结构有______（如Delta机器人）和______（如Stewart平台）。答案：空间并联、六自由度并联7.机器人轨迹规划分为______规划和______规划，前者提供关节角度随时间的变化曲线，后者提供末端位姿的时间序列。答案：关节空间、笛卡尔空间8.服务机器人的人机交互（HRI）技术涉及______交互（如语音识别）、______交互（如手势识别）和情感计算。答案：语音、视觉三、简答题（每题8分，共40分）1.简述机器人雅可比矩阵的物理意义及其在运动控制中的应用。答案：雅可比矩阵J(q)是关节速度向量q'到末端执行器速度向量v（包括线速度和角速度）的线性变换矩阵，即v=J(q)q'。其物理意义是反映关节空间与笛卡尔空间的速度映射关系，矩阵的行对应末端自由度（通常6行，3线速度+3角速度），列对应关节数（n列）。在运动控制中，雅可比矩阵用于：①速度控制，通过逆雅可比将末端速度指令转换为关节速度；②奇异性检测（行列式为0时进入奇异位形）；③力控制，通过雅可比转置实现关节力矩与末端力的映射（τ=J^TF）。2.比较激光SLAM与视觉SLAM的优缺点，并说明各自适用场景。答案：激光SLAM基于激光雷达扫描环境，优点是测距精度高（毫米级）、受光照影响小、数据处理稳定；缺点是成本高、对透明/镜面物体不敏感、无法获取颜色纹理信息。适用场景：室内外结构化环境（如仓库、园区）、需要高精度定位的场景。视觉SLAM基于摄像头获取图像，优点是成本低、信息丰富（可用于语义理解）、适合场景识别；缺点是受光照变化影响大（如低光或强光）、动态物体干扰严重、纯视觉方案易漂移。适用场景：需要语义交互的服务机器人（如家庭场景）、需要低成本建图的移动机器人。3.说明PID控制在机器人位置控制中的原理，并解释比例（P）、积分（I）、微分（D）环节的作用。答案：PID控制通过误差e(t)=期望位置-实际位置，计算控制量u(t)=Kp·e(t)+Ki·∫e(t)dt+Kd·de(t)/dt。P环节：直接根据当前误差调整输出，增大Kp可加快响应，但过大会导致超调；I环节：消除稳态误差，通过积分累积历史误差，Ki过大会引起系统震荡；D环节：预测误差变化趋势，抑制超调，改善动态性能，Kd过大会放大噪声。4.什么是机器人的“自主导航”？其核心模块包括哪些？答案：自主导航指机器人在未知或部分已知环境中，通过感知、定位、规划和控制，自主移动至目标位置的能力。核心模块：①环境感知（传感器获取障碍物、地标信息）；②定位（确定自身在地图中的位置，如AMCL算法）；③地图构建（如SLAM提供栅格图或点云图）；④路径规划（全局规划如A，局部规划如DWA）；⑤运动控制（跟踪规划路径，调整速度避免碰撞）。5.简述协作机器人（Cobot）与传统工业机器人的主要区别。答案：①安全设计：协作机器人具备力反馈、碰撞检测、速度限制等功能，可与人近距离协作；传统机器人依赖物理围栏隔离。②编程方式：协作机器人支持示教编程（手动引导）、图形化编程，易用性高；传统机器人多使用专用编程语言（如KRL、RAPID）。③负载与速度：协作机器人负载较小（通常<20kg）、速度较低（<1m/s）；传统机器人负载可达数吨，速度更高。④应用场景：协作机器人用于装配、分拣、人机共线生产；传统机器人用于焊接、喷涂等高强度作业。四、分析题（每题10分，共20分）1.某2自由度平面机械臂，连杆1长度L1=0.5m，连杆2长度L2=0.3m，关节1（θ1）和关节2（θ2）均为旋转关节，基坐标系O-xy与关节1重合。（1）写出其正运动学方程（末端位姿(x,y)与θ1、θ2的关系）；（2）当θ1=30°，θ2=60°时，计算末端坐标(x,y)；（3）若末端需要到达点(0.6m,0.2m)，是否存在逆运动学解？说明理由。答案：（1）正运动学方程：x=L1cosθ1+L2cos(θ1+θ2)y=L1sinθ1+L2sin(θ1+θ2)（2）代入θ1=30°（π/6rad），θ2=60°（π/3rad）：cos(30°)=√3/2≈0.866，sin(30°)=0.5cos(90°)=0，sin(90°)=1x=0.5×0.866+0.3×0≈0.433my=0.5×0.5+0.3×1=0.25+0.3=0.55m（3）末端可达工作空间为以原点为中心，内半径|L1-L2|=0.2m，外半径L1+L2=0.8m的圆环区域。目标点(0.6,0.2)到原点的距离d=√(0.6²+0.2²)=√0.4≈0.632m，在0.2~0.8m范围内，因此存在逆解。2.某移动机器人搭载激光雷达（扫描范围180°，分辨率0.5°，最大测距10m）和IMU，在室内走廊（宽2.5m）中执行导航任务。近期测试中发现，机器人在通过玻璃门（透光但反射激光）时频繁误判障碍物，导致路径规划失败。分析可能原因并提出改进方案。答案：可能原因：①激光雷达对玻璃门的反射率低（玻璃透光，激光穿透或散射），导致测距数据缺失或错误（如返回无穷大或错误距离）；②玻璃门表面光滑，可能产生镜面反射，激光束反射方向偏离接收器，造成漏检；③现有障碍物检测算法未针对低反射率物体优化，将玻璃门误判为无障碍物或错误位置。改进方案：①多传感器融合：引入摄像头（视觉检测玻璃门轮廓）或毫米波雷达（穿透非金属材质），互补激光雷达的不足；②调整激光雷达参数：提高发射功率或降低接收阈值，增强对低反射率物体的检测能力；③优化感知算法：在点云处理阶段，标记历史中玻璃门出现的区域（如通过语义SLAM识别门的类别），降低对该区域点云缺失的误判；④增加触觉辅助：在机器人前端安装接触式传感器（如触觉条），当接近玻璃门时通过接触反馈确认障碍物存在。五、综合题（20分）设计一个用于医院的消毒服务机器人，要求具备自主导航、定点消毒（紫外线/雾化消毒）、人机交互（响应医护人员指令）功能。请阐述其系统架构、关键技术及实现难点。答案：系统架构分为感知层、决策层和执行层：1.感知层：①环境感知：激光雷达（360°，用于建图定位）、深度摄像头（识别障碍物和人员）、紫外线传感器（监测消毒剂量）；②状态感知：IMU（姿态）、轮式编码器（里程计）、温湿度传感器（环境状态）；③交互感知：麦克风（语音指令）、触摸屏（手动输入）、扬声器（语音反馈）。2.决策层：①定位导航：基于激光SLAM构建医院地图（包含走廊、病房、电梯等语义信息），使用AMCL算法实现实时定位；局部规划采用DWA算法，避开动态行人；②任务规划：接收消毒任务（如“10:00消毒302病房”），提供全局路径（避开手术室等敏感区域），协调消毒模块与移动模块；③交互决策：语音识别（如“停止消毒”）后更新任务状态，通过自然语言处理（NLP）理解指令意图。3.执行层：①移动控制：差速轮/麦克纳姆轮驱动，通过PID控制跟踪规划路径；②消毒执行：紫外线灯（需确保无人时开启，通过摄像头检测人员）、雾化模块（定量喷洒消毒液）；③交互执行：触摸屏显示状态（如“剩余电量80%”），扬声器播报“消毒完成”。关键技术：①多模态感知融合：激光、视觉、IMU数据的时间同步与融合，解决玻璃、反光表面的感知难题；②动态环境导航：医院人员流动大，需实时更新局部地图，快速调整路径；③安全控制：紫外线消毒时需严格检测人员存在（避免误伤），雾化消毒