2026春招：机器人算法工程师试题及答案

2026春招：机器人算法工程师试题及答案

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.Dijkstra算法C.逻辑回归算法D.主成分分析算法2.传感器数据处理中，常用的滤波算法是？A.线性回归B.卡尔曼滤波C.支持向量机D.决策树3.机器人视觉里，以下哪个技术用于图像特征提取？A.霍夫变换B.递归算法C.随机森林D.梯度下降4.强化学习中，智能体的目标是？A.最大化奖励B.最小化误差C.提高预测精度D.增加数据量5.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？A.决策树B.聚类算法C.神经网络D.线性分类器6.机器人运动控制中，PID控制器的不包含以下哪个参数？A.比例B.积分C.梯度D.微分7.常用于深度信息获取的传感器是？A.激光雷达B.麦克风C.摄像头D.加速度计8.机器人定位中，EKF是指？A.扩展卡尔曼滤波器B.增强卡尔曼滤波器C.扩展卷积滤波器D.增强卷积滤波器9.以下哪个算法用于解决机器人的多目标优化问题？A.蚁群算法B.朴素贝叶斯C.感知机D.逻辑回归10.机器人语音交互里，实现语音转文字的技术是？A.TTSB.ASRC.NLPD.ML多项选择题（每题2分，共20分）1.机器人算法涉及的领域有（）A.机器学习B.计算机视觉C.传感器技术D.运动控制2.以下是深度学习框架的有（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras3.机器人路径规划算法包括（）A.A算法B.RRT算法C.D算法D.Floyed算法4.传感器数据融合的方法有（）A.加权平均法B.卡尔曼滤波法C.贝叶斯估计法D.神经网络法5.强化学习中的重要元素有（）A.环境B.智能体C.奖励D.策略6.机器人常用的传感器有（）A.视觉传感器B.听觉传感器C.触觉传感器D.位置传感器7.机器学习中，分类算法有（）A.决策树分类B.支持向量机分类C.K均值聚类D.朴素贝叶斯分类8.机器人的运动学包括（）A.正运动学B.逆运动学C.圆周运动学D.螺旋运动学9.计算机视觉中的目标检测算法有（）A.YOLOB.FasterR-CNNC.MaskR-CNND.R-CNN10.以下可用于机器人机器学习训练的数据集有（）A.MNISTB.CIFAR-10C.COCOD.KITTI判断题（每题2分，共20分）1.机器人算法中只能使用一种机器学习算法。（）2.激光雷达可以直接获取物体的颜色信息。（）3.朴素贝叶斯算法是一种常用的监督学习分类算法。（）4.强化学习中的智能体在环境中不断探索以获得最大惩罚。（）5.机器人的运动控制只涉及到运动学，不涉及动力学。（）6.霍夫变换可以用于图像中直线和圆的检测。（）7.卡尔曼滤波只适用于线性系统。（）8.机器人视觉中，图像二值化是为了增强图像的色彩信息。（）9.卷积神经网络在计算机视觉任务中表现出色。（）10.机器人定位和建图是相互独立的过程。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述机器人路径规划的目标。2.说明卡尔曼滤波在机器人中的应用场景。3.什么是强化学习的策略梯度算法？4.简述机器人传感器数据融合的意义。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论在机器人算法中，深度学习和传统机器学习算法的优缺点。2.探讨机器人视觉技术在工业生产中的应用以及面临的挑战。3.分析强化学习在机器人自主导航中的应用及可能遇到的问题。4.讨论多传感器融合技术对提高机器人性能的作用和难点。答案单项选择题1.B2.B3.A4.A5.B6.C7.A8.A9.A10.B多项选择题1.ABCD2.ABD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABD8.AB9.ABCD10.ABCD判断题1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.×简答题1.目标是在机器人工作环境中，找到一条从起始点到目标点的无碰撞路径，同时考虑路径长度、时间、能耗等因素，使机器人高效、安全地完成任务。2.常用于机器人定位与导航，融合多传感器数据，如激光雷达和惯性测量单元数据，对机器人位置和状态进行最优估计，减少误差。3.是强化学习算法，通过直接优化策略函数的参数，使策略朝着获得更多奖励的方向更新，以提高智能体在环境中的表现。4.可综合不同传感器信息，提高数据准确性和可靠性，增强机器人对环境的感知能力，使机器人做出更准确决策。讨论题1.深度学习优点是能自动提取特征，适合复杂任务；缺点是数据和计算要求高。传统机器学习优点是简单易解释；缺点是特征需人工设计。2.应用如缺陷检测、零件抓取等。挑战有光照变化、复杂背景干扰、目标姿