2026机器人算法工程师校招面试题及答案

2026机器人算法工程师校招面试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种算法常用于机器人路径规划？A.K近邻算法B.A算法C.支持向量机D.逻辑回归2.机器人视觉中，SIFT特征主要用于？A.目标检测B.图像匹配C.图像分割D.图像滤波3.强化学习中，智能体与什么进行交互以学习最优策略？A.环境B.模型C.数据D.算法4.以下哪种传感器常用于机器人的距离测量？A.麦克风B.摄像头C.激光雷达D.加速度计5.决策树算法属于哪种机器学习类型？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习6.机器人运动学主要研究？A.机器人的动力学特性B.机器人的运动轨迹和姿态C.机器人的传感器数据处理D.机器人的控制策略7.以下哪个不是深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras8.在机器人定位中，EKF是指？A.扩展卡尔曼滤波B.无迹卡尔曼滤波C.粒子滤波D.最小二乘法滤波9.以下哪种算法用于处理序列数据效果较好？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.决策树算法D.支持向量机10.机器人的自由度是指？A.机器人的关节数量B.机器人能够独立运动的参数数量C.机器人的传感器数量D.机器人的控制指令数量二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于机器学习算法的有？A.随机森林B.主成分分析C.霍夫变换D.高斯混合模型2.机器人常用的传感器有？A.陀螺仪B.磁力计C.压力传感器D.温度传感器3.深度学习中的卷积层作用包含？A.特征提取B.数据降维C.增加数据维度D.图像增强4.强化学习的要素包括？A.状态B.动作C.奖励D.策略5.机器人的任务规划包括？A.路径规划B.动作规划C.任务分配合成D.环境感知6.以下关于目标检测算法正确的是？A.YOLO系列算法速度较快B.FasterR-CNN是两阶段算法C.SSD是单阶段算法D.R-CNN是最早的目标检测算法之一7.优化算法有哪些？A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.Adam优化器D.AdaGrad优化器8.机器人视觉处理流程包含？A.图像采集B.图像预处理C.特征提取D.目标识别9.常用于机器人建图的算法有？A.SLAMB.Dijkstra算法C.RRT算法D.八叉树建图10.以下关于机器人运动控制正确的是？A.正运动学求解机器人末端位置B.逆运动学求解关节角度C.PID控制器可用于速度控制D.模糊控制可用于复杂环境控制三、判断题（每题2分，共20分）1.监督学习需要有标注的数据。（）2.卷积神经网络主要用于处理图像数据，不能处理其他数据。（）3.机器人的定位和建图是相互独立的过程。（）4.强化学习的目标是最大化累计奖励。（）5.决策树算法能处理连续型数据和离散型数据。（）6.激光雷达只能测量二维距离信息。（）7.深度学习模型的层数越多，性能一定越好。（）8.机器人的自由度越多，其运动灵活性越高。（）9.支持向量机只能用于分类问题。（）10.霍夫变换主要用于图像边缘检测。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述A算法的基本原理。A算法结合了Dijkstra算法的最优路径搜索和贪心最佳优先搜索的启发式搜索。它通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)，g(n)是从起点到节点n的实际代价，h(n)是从节点n到目标节点的估计代价，不断扩展f(n)值最小的节点来寻找最优路径。2.什么是机器人的SLAM技术？SLAM即同时定位与地图构建。机器人在未知环境中，一边通过传感器感知环境状态确定自身位置，一边根据位置信息构建环境地图，是机器人自主导航的关键技术，广泛应用于移动机器人等领域。3.简述卷积神经网络中卷积核的作用。卷积核用于在图像等数据上滑动进行卷积操作。它能提取数据局部特征，不同卷积核可提取不同特征，如边缘、纹理等。通过卷积可减少参数量，提高模型效率，并且具有平移不变性。4.强化学习中策略梯度算法的核心思想是什么？策略梯度算法核心是直接对策略进行优化。通过计算策略梯度，即策略在不同状态下选择动作的概率梯度，根据梯度上升原则调整策略参数，使智能体采取的动作能获得更高的累计奖励。五、讨论题（每题5分，共20分）1.讨论深度学习在机器人视觉中的应用优势与挑战。优势：能自动提取复杂特征，在图像分类、目标检测等任务表现出色；可处理大规模数据，泛化能力强。挑战：需要大量标注数据，训练时间长、计算资源需求大；模型解释性差，难以理解决策过程。2.分析不同定位方法（如视觉定位、激光定位）在机器人应用中的优缺点。视觉定位优点是信息丰富，成本低，缺点是受光照、遮挡影响大。激光定位精度高，不受光照影响，但成本较高，对玻璃等特殊材质反射处理有困难。不同场景应根据需求选择合适定位方法。3.讲述机器人算法中模型过拟合与欠拟合的现象及解决方法。过拟合表现为模型在训练集上效果好，在测试集上差。可通过增加数据、正则化、早停法解决。欠拟合表现为模型在训练集和测试集上效果都不佳，可增加模型复杂度、增加训练时间来改善。4.探讨机器人算法的发展趋势对于未来机器人应用的影响。算法向更智能、高效、适应性强发展。未来机器人在复杂环境适应、人机协作、自主决策等能力将提升。例如在医疗、物流、服务等领域，能更好完成任务，提高生产生活效率，拓展应用范围。答案一、单项选择题1.B2.B3.A4.C5.A6.B7.C8.A9.