2026年一汽集团智能网联岗面试车路协同技术问题含答案

2026年一汽集团智能网联岗面试车路协同技术问题含答案一、单选题（每题2分，共10题）1.车路协同系统中，V2X通信的主要频段不包括以下哪一项？A.5.9GHz专用短程通信（DSRC）B.77GHz毫米波通信C.24GHz微波通信D.2.4GHz蓝牙通信2.在车路协同环境中，以下哪项技术不属于边缘计算范畴？A.车辆本地环境感知与决策B.基于路侧单元（RSU）的实时交通信息发布C.车辆与云端的数据交互D.路侧信号处理与协同控制3.车路协同系统中，用于车辆与基础设施（V2I）通信的关键协议是？A.MQTTB.CoAPC.IEEE802.11pD.OPCUA4.以下哪项技术主要用于提升车路协同系统的鲁棒性和抗干扰能力？A.5G通信技术B.LDPC编码C.V2X身份认证D.车辆动态轨迹预测5.车路协同系统中，以下哪项场景最能体现“协同感知”的优势？A.车辆自主超车B.隧道内车辆盲区监测C.交通信号灯协同控制D.停车辅助系统6.车路协同系统中，RSU（路侧单元）的主要功能不包括？A.收集车辆动态信息B.发布实时交通状态C.直接执行车辆控制指令D.与云端平台数据交互7.车路协同系统中，用于实现车辆与行人（V2P）通信的关键技术是？A.地图匹配算法B.传感器融合技术C.低功耗蓝牙（BLE）D.多媒体传输协议8.车路协同系统中，以下哪项技术不属于高精度定位范畴？A.卫星导航（GNSS）B.车载北斗高精度模块C.车路协同基站辅助定位D.传统GPS单点定位9.车路协同系统中，用于实现多车协同决策的关键算法是？A.机器学习模型B.遥感图像处理C.光学字符识别（OCR）D.传统信号处理10.车路协同系统中，以下哪项场景最能体现“数据融合”的优势？A.车辆自主导航B.交通拥堵预测C.车辆自动泊车D.停车场空位检测二、多选题（每题3分，共5题）1.车路协同系统中，V2X通信的主要应用场景包括哪些？A.实时交通信息共享B.车辆紧急制动预警C.停车辅助系统D.交通信号灯协同控制E.车辆远程诊断2.车路协同系统中，边缘计算的主要优势包括哪些？A.低延迟B.高可靠性C.大带宽D.数据隐私保护E.高计算密度3.车路协同系统中，RSU（路侧单元）的主要技术指标包括哪些？A.通信范围B.数据处理能力C.功耗水平D.防护等级E.通信协议兼容性4.车路协同系统中，高精度定位技术的主要应用包括哪些？A.车辆导航B.停车辅助C.交通事故责任判定D.车辆轨迹回放E.车联网身份认证5.车路协同系统中，多车协同决策的主要技术手段包括哪些？A.分布式协同控制B.机器学习优化C.传感器融合D.基于规则的决策算法E.通信网络优化三、判断题（每题1分，共10题）1.车路协同系统的主要目的是提升车辆自主驾驶能力。（正确/错误）2.V2X通信主要依赖5G通信技术实现。（正确/错误）3.RSU（路侧单元）的主要功能是收集车辆动态信息。（正确/错误）4.车路协同系统中的边缘计算主要依赖云端平台。（正确/错误）5.高精度定位技术主要依赖卫星导航系统实现。（正确/错误）6.车路协同系统中的数据融合主要依赖机器学习算法。（正确/错误）7.V2P（车辆与行人）通信主要依赖蓝牙技术实现。（正确/错误）8.车路协同系统中的多车协同决策主要依赖通信网络优化。（正确/错误）9.车路协同系统的主要优势是提升交通效率。（正确/错误）10.车路协同系统中的数据安全主要依赖加密算法实现。（正确/错误）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述车路协同系统中V2X通信的主要技术特点。2.简述车路协同系统中边缘计算的主要作用。3.简述车路协同系统中高精度定位技术的主要挑战。4.简述车路协同系统中多车协同决策的主要流程。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国交通现状，论述车路协同系统在解决交通拥堵问题中的具体应用场景。2.结合未来技术发展趋势，论述车路协同系统在自动驾驶领域的演进方向。答案与解析单选题1.D2.C3.C4.B5.B6.C7.C8.D9.A10.B解析：-5G通信技术是车路协同系统的重要支撑，但并非V2X通信的主要频段，V2X主要依赖5.9GHz、77GHz等专用频段。-边缘计算强调本地实时处理，而车辆与云端数据交互属于云计算范畴。-V2I通信主要依赖IEEE802.11p协议，该协议专为车联网设计。-LDPC编码主要用于提升通信抗干扰能力，其他选项均与通信或感知相关。-协同感知强调多源信息融合，隧道内盲区监测主要依赖车辆自身传感器。-RSU主要收集和发布信息，无法直接控制车辆。-V2P通信主要依赖低功耗蓝牙（BLE），其他选项与通信或定位相关。-传统GPS单点定位精度较低，不属于高精度定位范畴。-多车协同决策主要依赖机器学习模型优化决策算法。-交通拥堵预测需要融合多车数据，体现数据融合优势。多选题1.A、B、D2.A、B、D3.A、B、C、D4.A、B、C、D5.A、B、C、D解析：-V2X通信主要应用场景包括交通信息共享、紧急制动预警、信号灯协同控制等。-边缘计算优势在于低延迟、高可靠性和数据隐私保护。-RSU技术指标包括通信范围、数据处理能力、功耗和防护等级。-高精度定位技术应用包括导航、停车辅助、事故判定和轨迹回放。-多车协同决策主要依赖分布式控制、机器学习优化、传感器融合和通信网络优化。判断题1.错误2.错误3.正确4.错误5.正确6.正确7.正确8.错误9.正确10.正确解析：-车路协同系统的主要目的是提升交通效率和安全性，而非仅提升车辆自主驾驶能力。-V2X通信主要依赖5.9GHz、77GHz等专用频段，而非5G。-RSU主要功能是收集和发布车辆动态信息。-边缘计算强调本地实时处理，而非依赖云端。-高精度定位主要依赖卫星导航系统辅助定位。-数据融合主要依赖机器学习算法实现。-V2P通信主要依赖低功耗蓝牙技术。-多车协同决策主要依赖分布式控制算法。-车路协同系统优势包括提升交通效率、安全性等。-数据安全主要依赖加密算法和身份认证技术。简答题1.V2X通信的主要技术特点：-专用频段：5.9GHz、77GHz等专用频段，抗干扰能力强。-低延迟：通信延迟小于100ms，满足实时性需求。-高可靠性：采用冗余传输和错误校验技术，确保数据传输可靠性。-动态性：支持车辆和路侧设备的动态通信。2.边缘计算的主要作用：-实时数据处理：本地实时处理传感器数据，降低延迟。-数据隐私保护：本地处理敏感数据，减少云端传输风险。-网络负载均衡：减轻云端平台压力，提升系统扩展性。3.高精度定位技术的主要挑战：-信号遮挡：高楼、隧道等环境导致信号弱或丢失。-误差累积：多源数据融合时误差累积问题。-动态环境：车辆高速运动时定位精度受影响。4.多车协同决策的主要流程：-数据采集：多车传感器数据采集。-数据融合：多源数据融合处理。-协同决策：基于优化算法生成协同控制策略。-执行控制：执行协同控制指令。论述题1.车路协同系统在解决交通拥堵问题中的具体应用场景：-交通信号灯协同控制：路侧单元根据实时车流动态调整信号灯周期，减少排队时间。-车辆队列协同：前方车辆异常停车时，后方车辆通过V2V通信提前预警，避免连锁拥堵。-优先通行保障：为紧急车辆（如救护车）提供优先通行权