2026年大学（车辆工程）汽车智能驾驶技术试题及答案

2025年大学（车辆工程）汽车智能驾驶技术试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种传感器不属于汽车智能驾驶中常用的环境感知传感器？（）A.激光雷达B.摄像头C.霍尔传感器D.毫米波雷达2.汽车智能驾驶系统中的决策层主要负责（）。A.采集环境数据B.对传感器数据进行处理C.根据环境信息做出驾驶决策D.执行具体的驾驶操作3.智能驾驶汽车实现自动泊车功能主要依靠（）技术。A.路径规划B.目标识别C.传感器融合D.以上都是4.目前汽车智能驾驶发展阶段中，能够在特定场景下实现有条件自动驾驶的是（）。A.一级B.二级C.三级D.四级5.汽车智能驾驶系统中，用于精确测量车辆位置和姿态的是（）。A.全球定位系统（GPS）B.惯性测量单元（IMU）C.两者结合D.都不是6.以下关于汽车智能驾驶技术中网络通信的说法，错误的是（）。A.车与车之间的通信可实现信息共享B.车与基础设施通信有助于获取实时路况C.目前通信技术完全能满足智能驾驶大量数据传输需求D.5G通信技术为智能驾驶提供了更高速稳定的通信支持第II卷（非选择题共70分）（总共4题，第7题10分，第8题20分，第9题与第10题各20分，请根据题目要求作答）7.简述汽车智能驾驶技术中传感器融合的意义及常用的融合方法。（10分）8.详细阐述汽车智能驾驶系统中路径规划的原理和主要步骤。（20分）9.阅读材料：随着汽车智能驾驶技术的不断发展，越来越多的车辆开始具备智能辅助驾驶功能。然而，在实际应用中，仍存在一些问题，比如部分驾驶员过度依赖智能驾驶系统，在系统提示接管时未能及时响应；还有一些智能驾驶功能在复杂天气条件下表现不佳。请结合材料，分析汽车智能驾驶技术目前面临的挑战，并提出相应的解决措施。（20分）10.材料：汽车智能驾驶技术的发展离不开算法的支持。先进的算法能够对传感器采集的数据进行高效处理，从而实现准确的目标识别、决策制定等功能。例如，深度学习算法在图像识别和目标检测方面取得了显著成果，为智能驾驶中的环境感知提供了有力保障。请围绕材料，论述算法在汽车智能驾驶技术中的重要性以及未来算法发展的趋势。（20分）答案：1.C2.C3.D4.C5.C6.C7.传感器融合的意义在于提高环境感知的准确性和可靠性，减少单一传感器的局限性。常用融合方法有数据层融合，直接将各传感器原始数据融合；特征层融合，先提取传感器数据特征再融合；决策层融合，各传感器独立处理数据后在决策阶段融合。8.路径规划原理是根据车辆当前位置、目标位置及环境信息，寻找一条安全、高效的行驶路径。主要步骤包括环境建模，构建包含道路、障碍物等信息的模型；目标设定，确定行驶目标；路径搜索，运用搜索算法如A算法等寻找可行路径；路径优化，对找到的路径进行平滑等优化处理。9.挑战：驾驶员过度依赖导致接管不及时；复杂天气下智能驾驶功能表现不佳。措施：加强对驾驶员的教育，提高其对智能驾驶系统局限性的认识；研发更适应复杂天气的传感器和算法，提升智能驾驶系统在各种环境下的性能。10.算法在汽车智能驾驶技术中至关重要，它是实现准确环境感知、目标识别和决策制定的核心。通过高效处理传感器数据，为智能驾驶提供关键支持