(2025年)世界职业院校技能大赛“智能网联汽车技术组”参考试题及答案

(2025年)世界职业院校技能大赛“智能网联汽车技术组”参考试题及答案理论考核部分一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于C-V2X直连通信（PC5）工作频段的是：A.5.9GHzITS频段B.2.4GHzISM频段C.77GHz毫米波频段D.60GHz超宽带频段答案：A2.自动驾驶车辆中，激光雷达（LiDAR）与摄像头融合感知时，关键的同步参数是：A.时间戳对齐与空间坐标校准B.点云密度与图像分辨率C.探测距离与动态范围D.抗干扰能力与功耗答案：A3.智能网联汽车OTA（空中下载）升级中，防止固件被篡改的核心技术是：A.AES-256加密B.SHA-256哈希校验C.TLS1.3协议D.差分升级算法答案：B4.某自动驾驶车辆在高速公路场景下触发AEB（自动紧急制动），其环境感知模块优先依赖的传感器是：A.超声波雷达（短距）B.4D毫米波雷达（中长距）C.单线激光雷达D.环视摄像头答案：B5.V2I（车路协同）场景中，路侧单元（RSU）向车辆发送的关键信息不包括：A.前方施工区域坐标B.交叉路口车辆通行优先级C.车载娱乐系统更新包D.信号灯相位与配时（SPaT）答案：C6.车载以太网（IEEE802.3bp）支持的最大传输速率是：A.100MbpsB.1GbpsC.2.5GbpsD.10Gbps答案：D7.自动驾驶决策层中，行为规划（BehaviorPlanning）的输出是：A.全局路径（GlobalPath）B.局部轨迹（LocalTrajectory）C.换道、跟车等动作指令D.传感器原始数据预处理结果答案：C8.智能座舱系统中，多模态交互的“模态”不包括：A.语音指令B.手势识别C.座椅压力传感D.导航路径规划答案：D9.以下不属于车联网安全威胁的是：A.GPSspoofing（全球定位系统欺骗）B.CAN总线注入攻击C.动力电池热失控D.V2X消息重放攻击答案：C10.某L4级自动驾驶车辆在城市道路行驶时，触发“预期功能安全（SOTIF）”问题的场景是：A.传感器被暴雨覆盖导致目标漏检B.因法律法规限制无法进入特定区域C.乘客强行接管方向盘D.车载系统算力不足导致延迟超100ms答案：A二、判断题（每题1分，共10分。正确填“√”，错误填“×”）1.激光雷达的角分辨率越高，对小目标（如路沿石）的探测精度越低。（×）2.C-V2X支持“车-车”“车-路”“车-人”通信，而DSRC仅支持“车-车”通信。（×）3.车载T-BOX（远程信息处理器）的核心功能是实现车辆与云端的双向通信。（√）4.自动驾驶中，“定位”（Localization）的精度要求高于“建图”（Mapping）。（√）5.为降低成本，L2级辅助驾驶车辆可仅使用单目摄像头实现车道保持（LKA）。（√）6.车载以太网采用环形拓扑结构，可提高通信可靠性。（×）7.OTA升级时，若车辆电量低于20%，系统应自动暂停升级以避免电池过放。（√）8.V2X消息的最小更新频率需满足“紧急事件”场景下10Hz以上。（√）9.自动驾驶决策算法中，基于规则的方法（Rule-based）比机器学习方法更易解释。（√）10.智能网联汽车的信息安全等级需满足ISO/SAE21434标准，而非ISO26262。（×）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述多传感器融合（Multi-SensorFusion）中“早期融合”与“晚期融合”的区别，并举例说明各自适用场景。答案：早期融合是在传感器原始数据层进行融合（如激光雷达点云与摄像头图像的时间、空间对齐），优点是保留完整信息，适用于高精度感知需求场景（如自动泊车）；晚期融合是在各传感器完成目标检测后，对结果（如位置、类别）进行融合，优点是计算量小，适用于实时性要求高的场景（如高速跟车）。2.解释高精度地图（HDMap）在L3级以上自动驾驶中的核心作用，至少列举3项。答案：①定位增强：提供厘米级绝对坐标，辅助GNSS+IMU实现高精度定位；②路径规划：预存道路拓扑、限速、车道属性（如左转专用道），优化全局路径；③预知性决策：提前感知弯道曲率、路口盲区、施工区等，调整车速与行驶策略；④传感器补盲：在雨雾遮挡传感器时，通过地图信息推测障碍物位置。3.分析V2X环境下“交叉路口碰撞预警（ICW）”的技术流程，需包含信息采集、处理与决策环节。答案：①信息采集：路侧RSU通过摄像头/雷达采集路口车辆、行人位置与速度；车载OBU接收RSU广播的SPaT（信号灯状态）及其他车辆的BSM（基本安全消息）；②信息处理：车载系统融合本地传感器（如前向雷达）与V2X数据，计算本车与目标的TTC（碰撞时间）、TCPA（碰撞点）；③决策输出：若TTC＜安全阈值（如3秒），触发声光报警或主动制动。4.列举车载CAN总线与以太网的3点主要差异，并说明以太网在智能网联汽车中的优势。答案：差异：①传输速率：CAN最高1Mbps，以太网可达10Gbps；②拓扑结构：CAN为总线型，以太网支持星型/环形；③协议栈：CAN仅物理层+数据链路层，以太网包含TCP/IP等高层协议。优势：高带宽满足传感器数据（如800万像素摄像头、128线激光雷达）实时传输需求；支持TSN（时间敏感网络）保证控制指令低延迟；可扩展支持OTA、车载以太网诊断（DoIP）等新功能。5.说明智能网联汽车OTA升级的主要风险及对应的安全措施（至少3项）。答案：风险①固件篡改：攻击者替换升级包为恶意代码；措施：使用数字签名（如RSA2048）验证升级包完整性。风险②升级中断：车辆断电或信号丢失导致固件损坏；措施：采用差分升级（仅传输变更部分）+断点续传+双分区（Active/Passive）备份。风险③兼容性问题：新固件与旧硬件/软件不兼容；措施：升级前通过沙盒测试（Sandbox）模拟运行，升级后执行自检（如读取DTC故障码）。四、综合分析题（每题15分，共30分）1.某团队开发L4级自动驾驶出租车（Robotaxi），需在城市开放道路测试“自动变道”功能。请设计感知-决策-控制全流程的技术方案，包含关键传感器配置、决策逻辑（含规则与机器学习方法）及控制执行要求。答案：感知层：配置128线激光雷达（前向，150米）、4D毫米波雷达（前/侧，200米）、800万像素摄像头（前/侧/后，200万像素）、超声波雷达（侧方，5米）；融合方案：激光雷达提供高精度3D点云，摄像头识别车道线与交通标志，毫米波雷达穿透雨雾探测移动物体；融合后输出目标列表（位置、速度、类型）及自车定位（GNSS+IMU+高精度地图，误差＜10cm）。决策层：-规则部分：变道触发条件（如当前车道平均车速＜目标车道20%、导航需要）；禁止变道场景（如弯道半径＜50米、自车横向速度＞2m/s）；-机器学习部分：通过强化学习（RL）训练变道策略，输入为目标车相对距离、周围车辆加速度、道路曲率，输出为变道优先级（安全＞效率）；-轨迹规划：使用多项式插值提供无碰撞轨迹，约束横向加速度＜0.4g，纵向加速度变化率＜1m/s³。控制层：线控底盘需支持精准转向（角度误差＜0.5°）、制动（减速度精度±0.2m/s²）；执行时通过PID控制器跟踪规划轨迹，实时调整转向力矩与电机扭矩；若传感器融合发现目标车道有突发障碍物（如突然插入的摩托车），触发紧急终止变道，回正方向盘并保持原车道。2.某智能网联汽车在测试中出现“V2X消息接收延迟超500ms”的问题，导致交叉路口预警失效。请分析可能原因（至少4项），并设计排查与解决流程。答案：可能原因：①RSU与OBU的通信协议版本不兼容（如一方支持3GPPR14，另一方支持R16）；②2.4GHz/5.8GHz频段存在同频干扰（如Wi-Fi、蓝牙设备）；③OBU天线安装位置被金属部件遮挡（如车顶行李架），导致信号衰减；④RSU服务器负载过高，消息处理队列积压；⑤车载T-BOX的4G/5G模组固件未升级，与基站连接不稳定。排查与解决流程：1.工具准备：使用V2X协议分析仪（如KeysightIxVeriWave）抓取OBU接收的PC5接口消息，记录时间戳；2.协议检查：对比RSU与OBU的协议栈版本（如是否均支持TS102636-4-1），升级不兼容设备的固件；3.干扰测试：在无干扰环境（如消声室）测试通信延迟，若恢复正常则排查现场干扰源（如关闭附近Wi-Fi，调整RSU信道）；4.天线检测：使用场强仪测量OBU天线口的接收功率（正常应＞-85dBm），若过低则重新安装天线（避开金属遮挡，增益方向对准RSU）；5.服务器优化：登录RSU后台查看消息处理延迟（正常＜100ms），增加服务器算力或采用边缘计算（MEC）分担处理压力；6.网络测试：通过AT指令检查T-BOX的5G连接状态（如RSRP＞-110dBm），升级模组固件或更换运营商SIM卡；7.验证：在实际路口重复测试，确保V2X消息延迟＜100ms（满足碰撞预警的10Hz更新要求）。实操考核部分（总分100分）任务1：智能网联汽车硬件连接与调试（20分）场景：给定一辆改装的智能网联汽车（含激光雷达、4D毫米波雷达、摄像头、V2XOBU、域控制器），需完成以下操作：1.正确连接各传感器至域控制器的接口（包括电源、通信线）；2.配置CAN总线参数（波特率500kbps，节点ID：激光雷达0x120，毫米波雷达0x130）；3.使用CANoe工具验证传感器数据是否正常输出（如激光雷达点云数量≥10万点/秒，毫米波雷达目标数≥20个）。操作要点与评分标准：-传感器接线（电源正负极无反接，通信线（CAN/LVDS/以太网）匹配接口类型）：5分；-CAN总线参数配置（波特率、节点ID设置正确，无终端电阻缺失）：5分；-CANoe操作（正确添加DBC文件，读取并解析数据，判断点云/目标数是否达标）：8分；-故障处理（如无数据输出时，检查接线或重启设备）：2分。任务2：自动驾驶感知算法编程（30分）场景：使用Python编写激光雷达点云目标检测算法，输入为某帧点云数据（格式：[x,y,z,intensity]的N×4数组），输出为检测到的车辆目标列表（包含中心坐标[x,y,z]、尺寸[length,width,height]、置信度）。要求：1.实现点云预处理（滤波：去除z＜-1.5m的地面点；降采样：体素大小0.3m×0.3m×0.3m）；2.使用DBSCAN聚类算法（参数：eps=0.5m，min_samples=10）分割目标；3.对每个聚类计算包围盒（3DBoundingBox），并过滤尺寸异常目标（如length＞8m或width＞3m）；4.输出结果保存为JSON格式。关键代码示例与评分标准：-预处理代码（地面滤波使用RANSAC拟合平面，降采样调用open3d.VoxelGrid）：10分；-DBSCAN聚类（正确设置参数，处理离群点）：8分；-包围盒计算（使用numpy计算极值点，尺寸过滤逻辑）：8分；-JSON输出（字段完整，数值精度保留3位小数）：4分。任务3：智能网联汽车故障诊断（25分）场景：模拟一辆智能网联汽车出现“V2X消息无法发送”故障，使用诊断仪（如CANdiag）排查并修复。操作流程与评分标准：1.连接诊断仪至OBD-II接口，读取DTC（故障码）：3分；2.分析故障码含义（如P3001：OBU通信总线故障），查看数据流（OBU的TX/RX状态、电压）：5分；3.检查物理层：用万用表测量OBU的CAN_H/CAN_L电压（正常2.5V±0.5V），确认线束无断路/短路：5分；4.检查协议层：使用诊断仪发送UDS请求（0x22读取OBU软件版本），确认响应是否正常：5分；5.修复措施（如更换CAN线、升级OBU固件），验证故障排除（V2X消息发送成功）：7分。任务4：智能网联场景测试与评价（25分）场景：在C-AHI仿真平台（中国汽车工程研究院开发）中，测试“车路协同下的行人横穿预警”功能，需完成：1.搭建测试场景（城市道路，限速50km/h，行人从路侧突然跑出，RSU实时发送行人位置）；