2025年人工智能与机器人技术考试试题及答案

2025年人工智能与机器人技术考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在深度强化学习中，策略梯度方法的核心思想是A.直接优化价值函数B.直接优化策略参数C.先估计模型再规划D.用贝尔曼方程迭代答案：B2.机器人运动学逆解可能出现多组解，其根本原因是A.关节速度超限B.连杆长度非线性C.关节空间与任务空间维度差异D.伺服电机分辨率不足答案：C3.在Transformer架构中，位置编码的作用是A.替代注意力机制B.提供序列顺序信息C.降低参数量D.加速反向传播答案：B4.下列关于ROS2的叙述正确的是A.仅支持Python2B.取消节点管理器MasterC.无法实时通信D.不支持DDS答案：B5.若采用RGBD相机进行SLAM，深度误差主要来源不包括A.红外光多路径干扰B.表面材质吸光C.相机滚动快门D.IMU零偏漂移答案：D6.在联邦学习框架中，防止模型泄露用户隐私的常用技术是A.批量归一化B.差分隐私加噪C.梯度裁剪D.知识蒸馏答案：B7.软体机器人采用的气动网络结构（PneuNet）弯曲角度θ与驱动气压P的经验关系可近似为A.θ=k·exp(P)B.θ=k·P²C.θ=k·PD.θ=k·ln(P+1)答案：C8.在模仿学习中，行为克隆的最大缺点是A.需要大量奖励样本B.容易复合误差漂移C.无法处理高维观测D.必须在线交互答案：B9.下列哪种损失函数最适合解决语义分割中的类别不平衡问题A.L1LossB.FocalLossC.SmoothL1D.MSE答案：B10.当移动机器人采用纯追踪算法跟踪路径时，前瞻距离Ld与前进速度v的关系通常设计为A.Ld=常数B.Ld∝1/vC.Ld∝vD.Ld∝v²答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些技术可直接用于提升深度模型在边缘计算设备上的推理速度A.权重量化至8位B.知识蒸馏至小模型C.采用GroupConvolutionD.增加全连接层宽度答案：A、B、C12.关于机器人动力学方程M(q)q¨+C(q,q˙)+G(q)=τ，下列说法正确的是A.M(q)为对称正定矩阵B.C(q,q˙)与科氏力有关C.G(q)与重力加速度无关D.τ为关节力矩向量答案：A、B、D13.在视觉伺服系统中，基于图像的伺服（IBVS）可能遇到A.深度估计误差B.特征点丢失C.相机标定误差敏感D.关节限位答案：A、B、D14.下列属于无模型强化学习算法的是A.DDPGB.A3CC.PILCOD.SAC答案：A、B、D15.在自主导航中，代价地图（Costmap）层可能包含A.静态层B.障碍层C.膨胀层D.语义层答案：A、B、C、D三、填空题（每空2分，共20分）16.在卷积神经网络中，若输入特征图尺寸为112×112，采用3×3卷积，步长为2，填充为1，则输出特征图尺寸为________。答案：56×5617.机器人学中，DenavitHartenberg参数共需________个独立参数即可描述相邻连杆关系。答案：418.若某深度Q网络采用经验回放机制，其回放缓冲区通常采用________采样方式以打破时间相关性。答案：均匀随机19.在MoveIt中，用于碰撞检测的默认库是________。答案：FCL20.当采用高斯过程回归时，核函数超参数通常通过最大化________函数进行优化。答案：边际似然21.若二维激光雷达扫描角度分辨率为0.25°，扫描范围为360°，则每帧数据点数为________。答案：144022.在软ActorCritic中，温度系数α的自动调整依赖于________熵目标。答案：目标策略23.若机器人末端执行器需要以恒定速度v=0.1m/s沿直线移动1m，采用梯形速度规划，加速度为0.2m/s²，则加速段时间为________s。答案：0.524.在视觉SLAM中，DBoW2库用于实现________回环检测。答案：词袋25.当使用PyTorch导出ONNX模型时，需调用torch.onnx.export并指定________参数以定义输入名。答案：input_names四、简答题（封闭型，每题6分，共18分）26.说明PID控制器中积分饱和（IntegralWindup）现象的产生机理，并给出两种工程抑制方法。答案：当执行器达到物理限幅，误差持续存在导致积分项不断累积，系统超调恢复缓慢。方法：1.积分分离，当误差大于阈值时暂停积分；2.反计算抗饱和，将饱和差值反馈至积分通道进行衰减。27.列举并简要解释强化学习中“探索利用”权衡的两种经典策略。答案：1.εgreedy：以ε概率随机选动作探索，以1ε概率选当前最优动作利用；2.UCB：通过置信区间上界估计动作价值，优先选择不确定性高且价值估计高的动作，实现探索与利用的平衡。28.在ROS2中，简述DDS中间件相比ROS1的TCPROS在实时性方面的优势。答案：DDS采用基于UDP的可靠多播，支持零拷贝共享内存通信，节点间无需集中Master，降低单点延迟；提供可配置的QoS策略，如Deadline、LatencyBudget，可满足毫秒级实时控制需求。五、简答题（开放型，每题10分，共20分）29.某工厂需部署协作机器人与人共线装配，要求机器人在检测到人员进入协作区域时立即降速至0.1m/s，并在人员离开2s后恢复全速。请设计一套基于ROS2的安全监控系统，说明感知、决策、控制三大模块的节点划分、话题与服务接口，以及安全认证机制。答案：感知模块：RGBD相机节点发布“/human_pose”位姿数组，频率30Hz；激光雷达节点发布“/leg_cluster”腿部聚类。决策模块：安全监控节点订阅上述话题，采用欧氏距离阈值0.7m判断是否进入，发布“/safety_level”分级（SAFE,CAUTION,STOP），采用ROS2LifecycleNode保证状态可验证。控制模块：机器人控制器订阅“/safety_level”，在CAUTION时调用内部服务“/set_max_speed”将速度限制0.1m/s；当连续2s未收到CAUTION，自动恢复。安全认证：所有节点采用SROS2加密，DDS启用PKI证书，安全监控节点运行于实时内核，与控制器通过RTPSreliable+DeadlineQoS100ms心跳，超时即急停。30.近年来，大语言模型（LLM）在机器人任务规划领域受到关注。请讨论将LLM用于家庭服务机器人高层规划时可能面临的三项关键挑战，并提出可验证的解决思路。答案：挑战1：幻觉导致不可执行动作，如“把杯子放进已关闭的抽屉”。思路：引入可执行性验证层，将LLM输出的自然语言动作解析为PDDL，调用经典规划器验证，若不可满足则反馈提示LLM重生成。挑战2：环境上下文缺失，LLM无法感知真实状态。思路：构建多模态记忆库，将视觉检测到的物体位姿、属性存入向量数据库，LLM通过RAG检索后生成规划，减少幻觉。挑战3：安全责任归属，家庭场景涉及水电风险。思路：采用带安全约束的强化微调，先在线下数字孪生环境收集人类拒绝数据，形成安全偏好对，用RLHF微调LLM，并在机器人端部署安全沙箱，任何动作需经硬编码安全规则二次确认。六、计算题（共25分）31.（8分）已知二自由度平面机械臂连杆长度l1=0.4m，l2=0.3m，关节角度θ1=30°，θ2=−60°。求末端执行器在基坐标系下的位置坐标(x,y)，并计算此时雅可比矩阵J。答案：x=l1cosθ1+l2cos(θ1+θ2)=0.4×cos30°+0.3×cos(−30°)=0.4×0.866+0.3×0.866=0.6062my=l1sinθ1+l2sin(θ1+θ2)=0.4×0.5+0.3×(−0.5)=0.2−0.15=0.05mJ=[−l1sinθ1−l2sin(θ1+θ2)−l2sin(θ1+θ2)l1cosθ1+l2cos(θ1+θ2)l2cos(θ1+θ2)]=[−0.4×0.5−0.3×(−0.5)−0.3×(−0.5)0.60620.3×0.866]=[−0.050.150.60620.2598]32.（8分）某移动机器人采用差速驱动，轮距b=0.5m，车轮半径r=0.1m。若左轮转速ωL=2rad/s，右轮转速ωR=4rad/s，求机器人线速度v与角速度ω，并计算瞬时曲率半径R。答案：v=r(ωR+ωL)/2=0.1×(4+2)/2=0.3m/sω=r(ωR−ωL)/b=0.1×(4−2)/0.5=0.4rad/sR=v/ω=0.3/0.4=0.75m33.（9分）深度Q网络训练时，经验回放样本的TD误差定义为δ=r+γmaxa′Q(s′,a′;w−)−Q(s,a;w)。给定批量样本数据：r=1.0，γ=0.99，Q(s,a;w)=3.0，目标网络输出maxa′Q(s′,a′;w−)=5.0。(1)计算该样本的TD误差δ；(2)若采用HuberLoss，当|δ|≤1时Loss=0.5δ²，当|δ|>1时Loss=|δ|−0.5，求Loss值；(3)若梯度下降更新步长α=0.001，求Q(s,a;w)的更新量ΔQ。答案：(1)δ=1.0+0.99×5.0−3.0=1.0+4.95−3.0=2.95(2)|δ|=2.95>1，Loss=2.95−0.5=2.45(3)HuberLoss梯度在|δ|>1时为sign(δ)=1，故Δw=−α×1×∂Q/∂w，对Q值更新量ΔQ=−α×1=−0.001，即新Q=3.0−0.001=2.999七、综合分析题（共22分）34.（22分）某四旋翼无人机需在未知GPS拒止环境中完成自主搜救任务，机载设备包括：IMU、下视双目相机、前视RGBD相机、单线激光雷达、UWB模块。请完成以下设计：(1)设计一套多传感器融合状态估计框架，说明各传感器角色、融合算法选型及数据流向；（6分）(2)提出一种基于学习的障碍物避障策略，说明训练数据来源、网络结构、损失函数及仿真到真实的迁移方法；（8分）(3)给出任务级状态机，描述“起飞探索发现目标返航”四状态的触发条件与状态转移guard条件；（5分）(4)从伦理与法规角度，列出两项必须遵守的飞行限制，并说明技术实现手段。（3分）答案：(1)框架采用紧耦合视觉惯性激光融合：IMU与双目视觉通过VINSFusion提供200Hz位姿估计，激光雷达点云用于扫描匹配（LOAM）输出10Hz漂移修正，UWB在靠近地面站时提供绝对位置锚点。采用误差状态卡尔曼滤波ESKF，预测步用IMU，更新步依次接入视觉、激光、UWB，数据流向：传感器→ROS2话题→ESKF节点→/odom_fused→飞行控制器。(2)策略采用端到端RGBD避障：训练数据在AirSim生成5000条随机森林场景轨迹，专家策略为RRT，记录图像、深度、速度、专家动作。网络结构：ResNet18编码RGB，DepthwiseCNN编码深度，特征拼接后接两层LSTM输出三维速度指令。损失函数为加权MSE（位置0.8+角速度0.2）+最大熵正则。迁移：在真实场景采集100条小样本，采用DomainRandomization+在线适配BN层，飞行时以5Hz运行，输出经安全控制器限速0.5m/s。