智能网联汽车技术 试卷及答案 试卷一

智能网联汽车技术试卷（一）姓名：__________学号：__________班级：__________成绩：__________一、单选题（每题2分，共60分）1.智能网联汽车感知层中，定位精度要求误差不超过多少才能保证安全行驶？A.50cmB.10cmC.1mD.5m2.在智能网联汽车的三层架构中，负责"从起点到终点的路径选择"的是哪一层？A.感知层B.任务规划层C.行为规划层D.动作规划层3.行为规划层的主要职责是什么？A.确定车辆在地图上的精确位置B.根据当前交通状况决定跟车、超车或停车等操作C.控制方向盘和油门的精确执行D.检测障碍物的位置和速度4.路径跟踪和轨迹跟踪的本质区别在于？A.路径跟踪不考虑时间因素，轨迹跟踪考虑时间因素B.路径跟踪用于高速场景，轨迹跟踪用于低速场景C.路径跟踪精度更高，轨迹跟踪精度较低D.两者没有本质区别，只是名称不同5.ApolloCyberRT作为自动驾驶运行框架，其核心优势不包括？A.高并发、低延迟的消息通信机制B.资源感知的可配置调度器C.自动生成高精度地图D.为自动驾驶场景定制的模块化设计6.实时操作系统（RTOS）在自动驾驶中最关键的特性是什么？A.占用内存小B.严格按照优先级分配CPU时间，保证关键任务优先执行C.支持多种编程语言D.界面友好易于操作7.环境感知系统的核心任务不包括？A.检测车道线位置B.识别交通标志和信号灯C.预测其他车辆的行驶意图D.规划车辆的最优行驶路径8.结构化道路和非结构化道路在环境感知上的主要区别是？A.结构化道路检测车道线，非结构化道路检测可行驶区域B.结构化道路用激光雷达，非结构化道路用摄像头C.结构化道路精度要求高，非结构化道路精度要求低D.结构化道路速度快，非结构化道路速度慢9.激光雷达（LiDAR）相比其他传感器的主要优势是？A.成本低廉B.测距精度高，能生成高精度3D点云C.不受任何天气条件影响D.能识别物体的颜色和纹理10.毫米波雷达的主要应用场景和优势是？A.近距离泊车，成本低B.全天候工作，不受雨雾影响，适合远距离检测C.高精度3D建模D.识别交通标志和信号灯11.超声波雷达在智能网联汽车中的典型应用是？A.高速公路巡航控制B.近距离泊车辅助和低速避障C.车道偏离预警D.交通标志识别12.视觉传感器（摄像头）相比雷达传感器的独特优势是？A.测距精度更高B.不受光照影响C.能获取颜色、纹理等丰富的语义信息D.探测距离更远13.传感器融合技术的核心目的是？A.降低传感器成本B.简化系统架构C.综合多种传感器优势，提高感知的鲁棒性和准确性D.减少数据处理量14.V2X通信技术中，V2V主要解决什么问题？A.车辆与路侧设施的信息交互B.车辆与云端服务器的数据同步C.车辆之间的位置、速度等信息共享，避免碰撞D.车辆与行人的通信15.V2I通信的典型应用场景是？A.车辆之间协同换道B.获取红绿灯状态和路况信息C.车辆内部系统通信D.驾驶员与乘客的交互16.鸟瞰视图（BEV）在自动驾驶感知中的主要作用是？A.提供第一人称视角B.将多个传感器数据统一到俯视图空间，便于融合和规划C.降低计算复杂度D.增强图像的对比度17.PointPillars模型在点云检测中的创新点是？A.使用2D卷积网络处理3D点云，速度快且精度高B.只能检测车辆，不能检测行人C.需要预先标注大量数据D.只适用于室内场景18.CenterPoint模型相比anchor-based检测器的优势是？A.需要更少的训练数据B.不需要人为设定锚框尺寸，对尺寸多样的物体检测效果更好C.只能检测静态物体D.运行速度更慢但精度更高19.SMOKE模型主要解决单目3D检测的什么问题？A.光照不足导致的图像模糊B.通过预测深度分布解决单目视觉深度估计的不适定性C.多目标跟踪的ID切换问题D.实时性不足的问题20.在深度学习训练中，epoch的含义是？A.模型的训练轮数，一个epoch表示所有训练数据被使用一次B.每次梯度更新的步骤C.模型的层数D.批次的大小21.batch_size参数对训练过程的影响，说法错误的是？A.batch_size越大，单次训练使用的显存越多B.batch_size越大，梯度估计越准确，但训练速度可能变慢C.batch_size越小，模型收敛速度越快D.调整batch_size时需要相应调整学习率22.warmup策略在模型训练中的作用是？A.加快训练速度B.在训练初期让学习率从小值逐渐增长，避免梯度爆炸C.防止模型过拟合D.增加训练数据的多样性23.学习率衰减（learningratedecay）的目的是？A.在训练后期降低学习率，使模型更好地收敛到最优解B.加快训练速度C.增加模型容量D.防止梯度消失24.数据增强技术的主要目的是？A.减少训练时间B.增加训练数据的多样性，提高模型泛化能力C.降低模型复杂度D.减少存储空间25.Mixup数据增强的核心思想是？A.随机裁剪图像B.将两张图像及其标签按比例混合C.随机旋转图像D.调整图像亮度和对比度26.Normalize操作在图像预处理中的作用是？A.增加图像分辨率B.标准化像素值，加速模型收敛C.去除图像噪声D.增强图像对比度27.mAP（meanAveragePrecision）指标主要用于评估什么？A.模型的训练速度B.目标检测模型的精度C.模型的参数量D.模型的泛化能力28.PR曲线中，曲线下面积越大说明？A.模型训练时间越长B.模型的精度和召回率综合表现越好C.模型的参数量越大D.模型的推理速度越快29.在训练过程中，loss值持续下降但在验证集上准确率不升反降，可能的原因是？A.学习率设置过小B.模型出现过拟合C.训练数据不足D.batch_size设置过大30.GPU显存不足时，最直接有效的解决方法是？A.增加训练轮数B.减小batch_sizeC.提高学习率D.增加数据增强二、填空题（每空2分，共20分）1.智能网联汽车的三层架构分别是感知、________和控制，其中控制层的评价指标主要是________。2.在V2X通信技术中，V代表________，X代表任何事物，包括车辆、基础设施、行人等。3.激光雷达的英文缩写是________，毫米波雷达工作频段通常在________范围内。4.ApolloCyberRT是专为自动驾驶定制的________框架，其核心优势包括高并发、低延迟和________的调度器。5.在深度学习训练中，一个完整的训练过程包括多个________，每个epoch又包含多个________。6.鸟瞰视图的英文缩写是________，它将多传感器数据统一到________空间进行处理。三、计算题（每题5分，共10分）1.某自动驾驶系统训练数据集有2400张图像，设置batch_size为8，训练200个epoch。请计算：(1)每个epoch包含多少个step？（2分）(2)完成200个epoch总共需要多少个step？（3分）2.某智能网联汽车配备激光雷达，其定位精度误差为25cm。若要满足安全驾驶要求（误差≤10cm），需要将定位精度提高多少个百分点？（5分）四、简答题（每题5分，共10分）1.请阐述传感器融合在智能网联汽车中的必要性，并说明激光雷达、毫米波雷达和视觉传感器各自的优缺点如何互补。（5分）2.在深度学习模型训练过程中，如何通过调整学习率策略（包括warmup和learningratedecay）来提高模型性能？请说明其原理。（5分）智能网联汽车技术试卷（一）参考答案一、单选题（每题2分，共60分）1.B2.B3.B4.A5.C6.B7.D8.A9.B10.B11.B12.C13.C14.C15.B16.B17.A18.B19.B20.A21.C22.B23.A24.B25.B26.B27.B28.B29.B30.B二、填空题（每空2分，共20分）1.规划；精准度2.Vehicle（车辆）3.LiDAR；30-100GHz（或77GHz频段）4.运行；资源感知5.epoch；step6.BEV；俯视图（或统一坐标）三、计算题（每题5分，共10分）1.解：(1)每个epoch包含的step数=训练数据总数÷batch_size=2400÷8=300个step（2分）(2)总step数=每个epoch的step数×epoch总数=300×200=60000个step（3分）2.解：精度提升百分点=(原误差-目标误差)÷原误差×100%=(25-10)÷25×100%=15÷25×100%=60%答：需要将定位精度提高60个百分点。（5分）四、简答题（每题5分，共10分）1.参考答案：传感器融合的必要性：（1分）单一传感器无法满足所有场景需求，多传感器融合可以提高感知的鲁棒性和准确性。各传感器优缺点及互补性：（4分）①激光雷达：优点是测距精度高、能生成3D点云；缺点是成本高、受雨雾影响。②毫米波雷达：优点是全天候工作、不受雨雾影响、探测距离远；缺点是角分辨率低、无法识别颜色。③视觉传感器：优点是成本低、能获取颜色纹理等语义信息；缺点是受光照影响、测距精度较低。通过融合，可以综合各传感器优势，在各种天气和光照条件下都能可靠工作。2.参考答案：学习率调整策略的作用和原理：（5分）①Warmup策略（2分）：在训练初期，模型参数是随机初始化的，如果直接