2025年大学第二学年（机器人工程）机器人路径规划试题及答案

2025年大学第二学年（机器人工程）机器人路径规划试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案填写在题目后面的括号内。1.以下哪种算法不属于传统的机器人路径规划算法（）A.迪杰斯特拉算法B.A算法C.遗传算法D.深度优先搜索算法（答案：C）2.机器人路径规划中，全局路径规划主要关注的是（）A.机器人在局部环境中的避障B.从起点到终点的一条可行路径C.机器人的实时运动控制D.路径的平滑处理（答案：B）3.当机器人在复杂环境中进行路径规划时，其路径通常会呈现出（）A.直线为主B.折线较多C.曲线优美D.随机游走（答案：B）4.路径规划中的启发函数主要用于（）A.评估当前节点到目标节点的距离B.计算路径的长度C.确定机器人的运动速度D.选择下一个要扩展的节点（答案：D）5.若机器人路径规划的环境中存在动态障碍物，哪种算法更具优势（）A.静态规划算法B.基于搜索的算法C.基于学习的算法D.传统几何算法（答案：C）6.机器人路径规划中，地图分辨率对路径规划的影响是（）A.分辨率越高，路径越精确但规划时间可能越长B.分辨率越低，路径越精确C.分辨率与路径精确性无关D.分辨率越高，规划时间越短（答案：A）第II卷（非选择题共70分）7.（10分）简述机器人路径规划的基本流程。首先要对机器人所处环境进行建模，获取环境信息。然后根据环境模型和目标，选择合适的路径规划算法。接着通过算法搜索出从起点到终点的可行路径。之后对路径进行优化，比如平滑处理等。最后在实际运行中，根据传感器反馈实时调整路径，以应对环境变化和避障等情况。8.（15分）比较A算法和Dijkstra算法在机器人路径规划中的优缺点。A算法优点：引入启发函数，能更快找到接近最优解的路径，效率较高。缺点：启发函数不准确时可能找不到最优解。Dijkstra算法优点：能找到全局最优路径。缺点：遍历所有节点，效率较低，尤其是在环境复杂节点多的时候。9.（15分）在机器人路径规划中，如何考虑环境的不确定性？可以采用概率地图来表示环境的不确定性，比如用概率值表示某个区域存在障碍物的可能性。利用传感器实时获取环境信息，对概率地图进行更新。在路径规划算法中引入不确定性因素，比如搜索时考虑不同状态的概率。还可以采用鲁棒规划方法，使规划出的路径在一定程度上能适应环境的不确定性。10.（15分）材料：在一个室内环境中，有多个固定障碍物，机器人需要从房间一角移动到另一角进行任务。已知环境地图信息。问题：请设计一种基于搜索的路径规划方法，并说明其步骤。可以采用A算法。步骤如下：首先将起点作为当前节点放入开放列表。然后计算当前节点的代价，包括从起点到当前节点的实际代价和通过启发函数估计到目标节点的代价。从开放列表中选择代价最小的节点作为当前扩展节点。扩展当前节点，生成其相邻节点，计算相邻节点的代价并放入开放列表。如果相邻节点是目标节点，则找到路径。重复上述步骤，直到找到目标路径或开放列表为空。11.（15分）材料：随着机器人应用场景的不断拓展，路径规划面临新的挑战，如在复杂地形、动态环境等情况下。问题：请分析未来机器人路径规划可能的发展趋势。未来可能会更注重多机器人协同路径规划，以提高整体效率。会结合更多传感器数据进行更精准的环境感知和路径规划。基于学习的方法将得到更广泛应