车载激光雷达点云数据校准技师（高级）考试试卷及答案

车载激光雷达点云数据校准技师（高级）考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.车载激光雷达常用坐标系包括车辆坐标系、______和世界坐标系。2.点云配准的核心是找到两个点集间的______矩阵。3.激光雷达与IMU联合校准时，IMU提供______数据。4.点云去噪常用方法有统计滤波、______滤波。5.激光雷达校准误差含系统误差、随机误差和______误差。6.ICP算法全称是______。7.激光雷达与相机联合校准关键是找两者的______关系。8.校准前需确保激光雷达的______已正确固定。9.点云密度反映单位体积内点云的______。10.激光雷达测距误差与距离、______有关。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下属于点云粗配准方法的是（）A.ICPB.SAC-IAC.NDTD.统计滤波2.激光雷达与GNSS联合校准时，GNSS提供（）A.姿态角B.位置坐标C.角速度D.加速度3.初始位置偏差大的点云，优先用（）A.精配准B.粗配准C.直接ICPD.无需配准4.不属于激光雷达校准必要步骤的是（）A.设备自检B.点云采集C.配准计算D.更换模块5.激光雷达外参校准指（）A.内部参数B.与车辆坐标系的相对关系C.型号参数D.环境参数6.半径滤波基于点的（）A.距离阈值B.数量阈值C.强度阈值D.时间阈值7.ICP迭代终止条件不包括（）A.迭代次数达标B.变换量小于阈值C.点云数量减少D.均方误差达标8.激光雷达与相机联合校准常用标定板是（）A.棋盘格B.圆形阵列C.直线条D.任意形状9.校准精度主要取决于（）A.设备价格B.标定板尺寸C.配准算法D.天气10.属于系统误差的是（）A.随机噪声B.安装偏差C.光照变化D.点云丢失三、多项选择题（共10题，每题2分）1.激光雷达校准内容包括（）A.外参校准B.内参校准C.点云去噪D.性能测试2.点云配准步骤含（）A.粗配准B.精配准C.误差分析D.数据删除3.激光雷达内参参数有（）A.测距误差B.角度分辨率C.安装位置D.发射功率4.激光雷达与IMU联合校准目的是（）A.消除运动畸变B.提高定位精度C.增强抗干扰D.降低成本5.点云去噪工具包括（）A.PCL库B.MATLABC.PythonD.所有选项6.校准误差来源含（）A.设备自身B.标定板C.算法D.人为操作7.配准评价指标有（）A.均方误差B.迭代次数C.配准时间D.点云数量8.激光雷达与GNSS联合校准优势是（）A.绝对位置B.弥补遮挡C.提高动态精度D.无需校准9.粗配准方法有（）A.SAC-IAB.NDTC.特征匹配D.ICP10.校准后验证方法含（）A.重复采集B.对比标定板点云C.道路测试D.误差报告四、判断题（共10题，每题2分）1.激光雷达内参校准无需标定板。（）2.ICP可直接配准初始偏差大的点云。（）3.点云去噪减少数量但提高配准精度。（）4.激光雷达与相机联合校准只需相机内参。（）5.外参校准参数固定不变。（）6.统计滤波适合离群点多的点云。（）7.GNSS位置是绝对坐标。（）8.激光雷达测距误差随距离增加而减小。（）9.精配准比粗配准精度高。（）10.校准后无需定期复检。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述车载激光雷达外参校准基本步骤。2.说明ICP算法的核心原理。3.分析激光雷达与IMU联合校准的必要性。4.列举点云去噪常用方法及适用场景。六、讨论题（共2题，每题5分）1.讨论校准精度对自动驾驶感知系统的影响。2.探讨提高激光雷达校准效率与精度的方法。答案部分一、填空题答案1.激光雷达坐标系2.变换（旋转平移）3.姿态（运动）4.半径5.环境6.迭代最近点7.外参8.安装位置9.数量10.环境反射率二、单项选择题答案1.B2.B3.B4.D5.B6.A7.C8.A9.C10.B三、多项选择题答案1.ABD2.ABC3.AB4.AB5.ABCD6.ABCD7.ABC8.AC9.ABC10.ABCD四、判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.√8.×9.√10.×五、简答题答案1.外参校准步骤：①准备：固定激光雷达与车辆，安装标定板（如棋盘格）；②采集：同步采集激光点云和标定板数据；③粗配准：用SAC-IA找初始变换矩阵；④精配准：ICP优化变换，使点云与标定板匹配；⑤验证：计算均方误差，确认误差达标；⑥固定：将变换矩阵写入设备。2.ICP原理：迭代最近点算法，步骤为：①输入源点集P、目标点集Q；②迭代：a.找P中各点在Q中的最近点；b.计算使P变换后误差最小的旋转R和平移t；c.应用变换到P；d.若误差/迭代次数达标则终止，否则重复。核心是迭代优化变换矩阵，最小化点集误差。3.联合校准必要性：①消除运动畸变：车辆运动时激光点云因IMU姿态变化产生畸变，需修正；②提高定位精度：IMU姿态+激光感知融合，弥补GNSS遮挡缺陷；③增强动态性能：高速场景下辅助点云配准；④支持多传感器融合：是自动驾驶多传感器协同的基础。4.去噪方法及场景：①统计滤波：基于邻域统计去除随机离群点，适合噪声分散场景；②半径滤波：邻域点数量不足则删除，适合孤立噪声点；③双边滤波：结合空间距离和强度相似度，保留边缘，适合强度差异大的点云；④条件滤波：按坐标/强度筛选，适合特定噪声（如地面与非地面分离）。六、讨论题答案1.校准精度对感知系统的影响：①定位偏差：外参误差导致点云与车辆坐标系错位，误判障碍物距离；②融合失效：与相机/IMU联合误差使多传感器数据不匹配，影响目标识别；③动态误判：高速下误差放大，运动畸变修正失效，误判移动物体；④安全隐患：精度不足可能漏检障碍物，引发事故。校准精度是感知系统安全运行的核心保障。2.提高校准效率与精度的方法：①优化标定板：用高精度圆形棋盘格，提升特