(2025年)智能网联汽车课程试题库答案

(2025年)智能网联汽车课程试题库答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于C-V2X（蜂窝车联网）技术的描述中，错误的是：A.基于3GPP蜂窝通信标准演进B.支持PC5接口（车-车/车-路直连通信）和Uu接口（车-网通信）C.相比DSRC技术，覆盖范围更小但延迟更低D.可支持L4级以上自动驾驶的实时通信需求答案：C解析：C-V2X的覆盖范围（约1000米）大于DSRC（约300米），且通过5G网络切片可实现低至5ms的端到端延迟，因此“覆盖范围更小”描述错误。2.根据SAEJ3016标准，L3级自动驾驶的核心特征是：A.系统在特定条件下完成全部动态驾驶任务，驾驶员需随时接管B.系统在全场景下完成动态驾驶任务，无需驾驶员干预C.驾驶员需持续监控环境，系统提供部分辅助功能D.系统仅控制横向或纵向运动，驾驶员负责另一维度答案：A解析：L3级（有条件自动驾驶）要求系统在设计运行条件（ODD）内完成全部动态驾驶任务，但驾驶员需在系统请求时及时接管，区别于L4级（高度自动驾驶）的“系统自处理接管”。3.智能网联汽车的高精度地图（HDMap）通常包含的关键信息不包括：A.车道线类型（实线/虚线）及曲率半径B.道路标识（限速牌、红绿灯位置）C.实时交通流量数据（如拥堵指数）D.路侧单元（RSU）、摄像头等基础设施坐标答案：C解析：高精度地图侧重静态或准静态信息（如道路几何、设施坐标），实时交通流量属于动态数据，通常由V2X通信或车载传感器实时获取。4.以下属于车路协同（V2X）典型应用场景的是：A.车辆自动泊车时的超声波雷达避障B.车载摄像头识别前方行人并触发紧急制动C.路侧单元（RSU）向车辆发送前方施工区域预警D.驾驶员通过手机APP远程控制车辆启动答案：C解析：车路协同强调车、路、云、人之间的信息交互，RSU向车辆发送施工预警属于“路-车”通信的典型场景；A、B为单车智能范畴，D为远程控制，不涉及协同。5.智能网联汽车信息安全的核心目标不包括：A.防止车载控制器（ECU）被非法破解B.确保V2X通信数据的机密性和完整性C.提升车载娱乐系统的用户交互体验D.抵御针对自动驾驶算法的对抗攻击答案：C解析：信息安全聚焦于功能安全（防攻击）和数据安全（防泄露），车载娱乐系统体验属于用户体验范畴，非核心安全目标。6.以下关于OTA（空中下载）升级的描述中，正确的是：A.仅支持对车载娱乐系统（IVI）的软件更新B.必须通过有线连接（如OBD接口）完成C.需采用数字签名和加密技术保障升级包安全D.升级过程中无需考虑车辆当前运行状态（如行驶中）答案：C解析：OTA需通过无线方式（4G/5G）对ECU、自动驾驶算法等多模块进行升级，需通过数字签名（如国密SM2算法）防止篡改；A错误（支持多模块），B错误（无线），D错误（需在停车或系统允许状态下升级）。7.自动驾驶感知层中，激光雷达（LiDAR）的主要优势是：A.成本低，适合大规模量产B.受雨雾天气影响小C.可输出高精度三维点云，分辨率高D.探测距离远（>200米）且不受光线影响答案：C解析：激光雷达通过发射激光脉冲获取环境三维点云，分辨率可达0.1°，适合高精度感知；A错误（成本高），B错误（雨雾衰减明显），D错误（探测距离受功率限制，且强光可能干扰）。8.5G-V2X中“网络切片”技术的主要作用是：A.提高单用户的网络带宽B.为不同V2X业务（如紧急制动、导航）分配独立的逻辑网络资源C.降低基站建设成本D.增强车载终端的信号接收灵敏度答案：B解析：网络切片通过5G核心网的软件定义网络（SDN）技术，为高优先级业务（如V2X）分配专用带宽、延迟等资源，保障不同场景的QoS（服务质量）。9.以下符合2025年智能网联汽车法规趋势的是：A.允许L3级自动驾驶车辆在所有道路上由驾驶员完全脱手B.要求车联网数据（如位置、传感器数据）必须本地存储，禁止出境C.强制安装符合国标（如GB/T31024）的V2X通信模块D.自动驾驶事故责任仅由车辆制造商承担答案：C解析：2025年我国将推动V2X通信模块的标准化部署（如GB/T31024《合作式智能运输系统专用短程通信》）；A错误（L3仍需驾驶员接管），B错误（数据分类分级管理，部分数据可合规出境），D错误（责任需根据事故原因划分驾驶员、厂商、软件供应商等多方）。10.智能网联汽车“云控平台”的核心功能是：A.实时存储车辆传感器原始数据B.对路侧传感器（如摄像头、雷达）数据进行融合计算，向车辆发送决策指令C.提供车载娱乐内容的云端推送D.管理车辆用户的账号信息及权限答案：B解析：云控平台通过路侧感知数据（如路口摄像头）与车辆数据融合，实现超视距感知（如盲区车辆），并向车辆发送协同决策（如限速、让行），提升整体交通效率。二、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）1.DSRC（专用短程通信）与C-V2X技术互不兼容，无法在同一场景中部署。（×）解析：DSRC基于IEEE802.11p，C-V2X基于3GPP，但部分路侧单元可支持双模式通信，实现过渡阶段的兼容。2.自动驾驶系统的“功能安全”（FunctionalSafety）主要关注系统因故障导致的危险，而“信息安全”（Cybersecurity）关注外部攻击导致的危险。（√）3.车载V2X模块的通信延迟需控制在100ms以内，才能满足紧急制动预警的需求。（×）解析：紧急制动预警（如前向碰撞预警）要求延迟≤50ms，部分场景（如交叉路口碰撞预警）需≤20ms。4.高精度定位技术中，RTK（实时动态差分）可将GPS定位精度从米级提升至厘米级。（√）5.车路协同中的“路侧单元（RSU）”仅需部署在高速公路，城市道路因路口密集无需额外部署。（×）解析：城市道路路口、学校、公交站等场景更需RSU部署，以实现行人检测、红绿灯状态推送等功能。6.车载以太网（IEEE802.3bp）相比CAN总线，具有更高的带宽（如10Gbps）和更低的延迟（<100μs），适合自动驾驶传感器数据的高速传输。（√）7.为降低成本，智能网联汽车的自动驾驶芯片可直接采用手机端通用SoC（如高通8155），无需专用设计。（×）解析：自动驾驶芯片需满足车规级（-40℃~125℃工作温度）、功能安全（ISO26262）及高算力（如200TOPS以上），手机SoC无法满足可靠性和算力需求。8.V2X通信中，“车-人（V2P）”主要通过行人携带的智能手机（如支持C-V2X的UE）实现信息交互。（√）9.自动驾驶系统的“端到端学习”（End-to-EndLearning）无需设计明确的感知、决策、控制模块，直接通过传感器数据映射到控制指令，因此更易满足功能安全要求。（×）解析：端到端学习的“黑箱”特性导致可解释性差，难以满足ISO26262对故障诊断和失效概率的要求，目前多用于辅助功能而非核心控制。10.2025年，我国将全面取消对智能网联汽车道路测试的牌照限制，所有企业均可自由开展公开道路测试。（×）解析：道路测试仍需通过地方政府或监管部门的安全性审核，获取测试牌照（如“双积分”管理下的特定资质）。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述C-V2X技术的“直连通信（PC5）”与“蜂窝通信（Uu）”的区别及应用场景。答：直连通信（PC5接口）通过终端直连（无需基站）实现车-车（V2V）、车-路（V2I）通信，采用广播模式，延迟低（<5ms），适用于短距离（<1000米）、高实时性场景（如前向碰撞预警、交叉路口车辆协同）；蜂窝通信（Uu接口）通过基站（eNB/gNB）实现车-网（V2N）通信，支持长距离（>10公里）、大带宽数据传输，适用于车辆与云控平台的信息交互（如地图更新、远程监控）。2.列举自动驾驶感知层的主要传感器及其优缺点，说明多传感器融合的必要性。答：主要传感器包括：-摄像头：成本低，可获取彩色图像，适合识别交通标识、行人；缺点是受光线（夜晚/强光）和雨雾影响大。-激光雷达（LiDAR）：高精度三维点云，适合障碍物测距和形状识别；缺点是成本高，雨雾环境衰减明显。-毫米波雷达（77GHz）：探测距离远（>200米），穿透雨雾能力强；缺点是分辨率低（仅点目标），无法识别物体类型。-超声波雷达：短距离（<5米）探测，适合泊车辅助；缺点是探测距离短，易受干扰。多传感器融合通过互补各传感器的优缺点（如摄像头识别物体类型+激光雷达获取三维信息+毫米波雷达测距），提升感知的鲁棒性和准确性，是实现L3级以上自动驾驶的关键。3.说明车路协同（V2X）对自动驾驶的核心价值，举例2个典型应用场景。答：核心价值：-超视距感知：通过路侧传感器（如路口摄像头）获取车辆盲区信息（如遮挡的行人、对向车辆），弥补单车传感器的视野限制。-全局优化：云控平台整合区域内车辆、道路数据，优化交通信号配时或车辆行驶路径，减少拥堵。典型场景：-弱势道路使用者（VRU）保护：路侧摄像头检测到行人横穿马路，通过RSU向接近车辆发送预警，触发自动制动。-车队协同巡航（Platooning）：头车通过V2V通信将速度、加速度信息实时传递给跟随车辆，实现0.5秒内的协同加减速，降低油耗和碰撞风险。4.分析智能网联汽车信息安全面临的主要威胁及防护措施。答：主要威胁：-通信攻击：V2X通信数据被篡改或伪造（如伪造紧急制动指令）。-车载网络入侵：通过OBD接口或无线漏洞（如蓝牙）非法访问ECU，篡改控制逻辑。-感知欺骗：向摄像头/激光雷达发送伪造信号（如对抗样本），导致自动驾驶系统误判（如将停止标志识别为限速标志）。防护措施：-通信安全：采用国密SM4加密（数据机密性）、SM3哈希（完整性校验）、SM2数字签名（身份认证）。-车载网络隔离：通过防火墙（如CANoe）划分安全域（动力域、信息娱乐域），限制跨域访问。-感知安全：设计抗攻击的深度学习模型（如对抗训练），结合多传感器交叉验证（如激光雷达点云与摄像头图像对比）。5.简述2025年智能网联汽车技术发展的三大趋势。答：-车路云一体化加速落地：路侧单元（RSU）与5G基站融合部署，云控平台实现“车-路-云”数据实时交互，支持L4级自动驾驶在限定区域（如园区、高速）的商业化运营。-国产芯片与操作系统崛起：自主研发的车规级芯片（如地平线征程6、黑芝麻A2000）算力突破500TOPS，国产智能座舱OS（如华为鸿蒙车机版）和自动驾驶OS（如东软睿驰NeuSAR）逐步替代国外方案。-数据驱动的算法优化：通过车端实时采集、云端标注的“数据闭环”（如自动标注系统将标注效率提升10倍），持续优化自动驾驶算法的泛化能力，降低长尾场景（如极端天气、罕见交通事件）的事故率。四、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：某车企L3级自动驾驶车辆在城市道路测试时，因前方货车遮挡未检测到横穿行人，导致碰撞事故。问题：分析事故原因及可采用的车路协同技术改进方案。答：事故原因：-单车感知局限：车载摄像头/雷达受前方货车遮挡（视距不足），无法及时检测到行人。-算法鲁棒性不足：对遮挡场景的行人检测模型训练数据不足，未触发有效预警。改进方案：-路侧感知补盲：在事故路段部署RSU+路侧摄像头/毫米波雷达，通过AI算法识别行人位置，通过V2X（PC5接口）向后方车辆发送“前方50米有行人横穿”的预警信息（延迟<20ms）。-车路协同决策：车辆接收到路侧预警后，结合自身传感器数据（如货车位置、速度），通过V2X与云控平台协同计算，提前1-2秒触发制动（原系统仅能在行人进入视野后0.5秒响应）。-数据闭环优化：事故数据（路侧/车载传感器原始数据）上传云控平台，标注行人遮挡场景，更新自动驾驶感知模型的训练集，提升类似场景的检测率。案例2：某智能网联汽车在OTA升级后，出现自动驾驶功能失效，经排查为升级包被恶意篡改。问题：分析OTA安全漏洞可能的攻击路径，并提出防护措施。答：攻击路径：-伪造升级包：攻击者通过破解车企OTA服务器（如利用SQL注入漏洞），上传篡改后的升级包（如植入恶意代码，关闭自动驾驶功能）。-中间人攻击（MITM）：在车辆通过5G网络下载升级包时，攻击者拦截通信，替换合法