2025年机器人大赛测试题及答案

2025年机器人大赛测试题及答案1.单项选择题（每题2分，共20分）1.1在ROS2中，下列哪条指令可正确查看当前活跃节点列表？A.rosnodelist B.ros2nodelist C.rqt_graph D.ros2topiclist答案：B1.2某六自由度机械臂采用DH法建模，若第3关节为移动副，则其DH参数中A.θ3为变量 B.d3为变量 C.a3为变量 D.α3为变量答案：B1.3对于额定48V、空载转速4000rpm的直流无刷电机，其空载反电动势常数Ke（单位：V/krpm）最接近A.3.6 B.7.2 C.12 D.24答案：B1.4在FIR滤波器设计中，窗函数法与频率采样法相比，主要优势是A.可精确控制过渡带宽度 B.计算量更小 C.通带纹波绝对为零 D.实现结构更简单答案：A1.5采用RGBD相机进行SLAM时，导致深度图出现“黑洞”现象最可能的原因是A.红外光过强 B.表面透明或吸光 C.基线过长 D.帧率过低答案：B1.6若某PID控制器在Z域的脉冲传递函数为C(z)=2.52.3z^(1)+0.8z^(2)，则其积分增益Ki为A.0 B.0.2 C.0.5 D.2.5答案：A1.7在Gazebo中，标签<self_collide>的默认值为A.true B.false C.0 D.1答案：B1.8当使用LQR控制双倒立摆时，权重矩阵Q通常选择对角阵，其元素越大表示A.对对应状态变量惩罚越小 B.对控制能量惩罚越大 C.对对应状态变量惩罚越大 D.系统响应越慢答案：C1.9下列关于CANopen协议描述正确的是A.主站地址固定为0x00 B.PDO只能单向传输 C.NMT命令可切换节点状态 D.SDO采用广播方式答案：C1.10在强化学习中，DDPG算法使用下列哪种网络结构A.深度Q网络+目标网络 B.策略网络+价值网络 C.双重Q网络 D.竞争网络答案：B2.多项选择题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）2.1关于STM32H7系列MCU的Timer模块，下列说法正确的是A.支持中心对齐PWM B.最高计数频率可达240MHz C.支持正交编码器接口 D.所有通道均带死区插入答案：A、B、C2.2下列哪些方法可用于减小直流电机换向火花？A.增加换向片数 B.设置换向极 C.采用碳刷材料 D.降低电枢电压答案：A、B、C2.3在MoveIt中，规划管道包含A.OMPL B.CHOMP C.STOMP D.G2O答案：A、B、C2.4关于双目立体匹配代价计算，下列算法属于局部法的有A.SAD B.Census C.SGM D.BP答案：A、B2.5下列哪些传感器可直接输出角速度？A.MEMS陀螺仪 B.磁编码器 C.光纤陀螺仪 D.增量式光电编码器答案：A、C3.填空题（每空2分，共20分）3.1某机器人底盘采用两轮差分驱动，轮距0.4m，轮子半径0.1m。若左轮速度1.2m/s，右轮速度0.8m/s，则机器人角速度为______rad/s。答案：13.2在ROS2中，QoS策略History的默认值KEEP_LAST，深度为______。答案：103.3若某增量式编码器每转输出1024个脉冲，采用4倍频，则单圈分辨率为______脉冲。答案：40963.3某机械臂末端执行器质量2kg，重力加速度取9.8m/s2，若关节4轴线到末端连杆质心距离为0.3m，则关节4因重力产生的最大力矩为______N·m。答案：5.883.4在Python中，使用NumPy生成3×3单位矩阵的语句为______。答案：numpy.eye(3)3.5若某低通滤波器截止频率为fc，采用双线性变换法从S域到Z域，预畸变角频率ωa=______。答案：2fstan(pifc/fs)3.6在PX4飞控中，参数MPC_XY_CRUISE用于设置______。答案：水平巡航速度3.7某步进电机步距角1.8°，驱动器采用16细分，则每转步数为______。答案：32003.8在OpenCV中，函数cv2.solvePnP输出的旋转向量维度为______。答案：3×13.9若某锂电池标称容量4Ah，最大持续放电倍率5C，则最大持续电流为______A。答案：204.判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）4.1URDF文件必须包含<robot>根标签。 答案：√4.2在MATLAB中，命令tf('s')可直接生成拉普拉斯变量s的传递函数。 答案：√4.3对于同一机械臂，逆运动学数值解法一定比解析法快。 答案：×4.4扩展卡尔曼滤波（EKF）线性化点越远离真实状态，估计误差必然收敛。 答案：×4.5在Gazebo中，标签<static>为true的模型不会受到重力影响。 答案：√4.6CAN总线终端电阻通常取120Ω。 答案：√4.7直流电机电枢电感越大，电流响应越快。 答案：×4.8在ROS2中，同一个节点可以同时发布和订阅同一话题。 答案：√4.9采用RRT算法得到的路径一定是最优路径。 答案：×4.10光纤通信比铜缆更易受电磁干扰。 答案：×5.简答题（封闭型，每题6分，共18分）5.1说明PID控制器中积分饱和现象产生的机理，并给出两种工程抑制方法。答案：当执行机构达到上下限时，控制器输出继续积分导致误差累积，称为积分饱和。抑制方法：1.积分分离：当误差大于阈值时切除积分项；2.抗饱和反馈：将执行器饱和差值通过增益反馈到积分器输入端，形成负反馈抑制积分。5.2列举三种常用于移动机器人全局路径规划的经典算法，并指出各自时间复杂度（以栅格地图n个节点为例）。答案：Dijkstra：O(n^2)；A：O(nlogn)（使用优先队列）；DLite：O(nlogn)。5.3简述IMU与轮式编码器进行航迹推算时，各自误差随时间或距离的变化趋势。答案：IMU误差随时间二次方增长（零偏导致加速度积分成速度误差再积分成位置误差）；轮式编码器误差随行驶距离线性累积（由轮径滑移、轮胎变形引起）。6.简答题（开放型，每题8分，共16分）6.1某农业机器人需在未知农田中执行全覆盖任务，请设计一套融合语义分割的实时路径规划框架，说明传感器配置、算法流程及关键问题。答案：传感器：RTKGNSS（厘米级定位）、双目+IMU（SLAM）、多光谱相机（作物/杂草语义）。流程：1.多光谱图像经轻量化DeepLabV3+网络在线推理，生成作物行掩膜；2.将掩膜投影到占据栅格，标记可行驶区域；3.采用Boustrophedon单元分解生成子区域，子区域内用A规划全覆盖路径，行间切换用Dubins曲线；4.在线重规划：当检测到未建模障碍物（深度突变>0.3m）时触发EBAND局部修正；5.关键问题：光谱图像与深度图时间同步（采用硬件触发+软时间戳对齐）、语义掩膜误检导致漏耕（引入不确定性扩张层，设置0.5m安全边界）、计算资源受限（使用INT8量化+TensorRT，推理延迟<30ms）。6.2讨论在太空微重力环境下，传统基于力矩控制的六维力觉柔顺装配策略可能遇到的挑战，并提出两种适应性改进方案。答案：挑战：1.重力卸载后，工件质量参数对力控影响降低，但接触冲击更易激发漂浮基座反作用，导致大振幅漂移；2.传统力/位混合控制假设固定基座，而太空机械臂基座浮动，动力学耦合增强；3.缺乏重力带来的自然阻尼，接触力振荡衰减慢。改进：方案A：采用基座关节双重力矩前馈，在线估计基座惯性参数并通过动量守恒预测反作用力，提前补偿；方案B：引入可变阻抗参数，根据接触力变化率实时调整阻尼比，当力变化率超过阈值时切换为过阻尼模式，抑制振荡。7.应用题（计算类，11分）7.1某SCARA机器人大臂长度l1=300mm，小臂长度l2=250mm，末端需沿直线从点A(400,0)mm以速度v=100mm/s匀速运动到点B(400,300)mm，采用梯形速度规划，加速度a=500mm/s2。求：(1)单轴最大速度；(2)运动总时间；(3)当t=1.5s时关节1的角速度。答案：(1)直线位移s=300mm。梯形规划最大速度vmax=min(v,sqrt(as))=min(100,sqrt(500300))=100mm/s，故单轴最大速度100mm/s。(2)加速段时间t1=vmax/a=0.2s，加速距离s1=0.5at1^2=10mm；减速段同加速段；匀速段距离s2=3002s1=280mm，时间t2=280/100=2.8s；总时间T=2t1+t2=3.2s。(3)t=1.5s位于匀速段，此时末端速度矢量(0,100)mm/s；雅可比矩阵J=[l1sinθ1l2sin(θ1+θ2),l2sin(θ1+θ2);l1cosθ1+l2cos(θ1+θ2),l2cos(θ1+θ2)]；在点A时θ1=0°,θ2=90°，代入得J=(0.25,0.25;0.3,0)；速度级逆解得关节速度向量=J^(1)[0;100]=[1000;600]mrad/s；故关节1角速度为1000mrad/s=1rad/s。8.应用题（分析类，12分）8.1某巡检机器人采用激光雷达（10Hz，0.25°角分辨率，测距噪声σr=0.02m）与轮式编码器（分辨率0.1m）进行二维SLAM。实验发现当机器人以1.5m/s速度通过10m长直道时，建图出现5cm的走廊宽度收缩。请分析误差来源，并给出一种在线校正算法步骤。答案：误差来源：1.高速运动下一帧激光点云运动畸变，导致墙面斜切；2.轮径误差+滑移使编码器刻度系数偏大，估计位移超前；3.激光测距系统误差随距离增大而累积。校正步骤：1.采用IMU测量角速度，进行激光点云去畸变，将每点timestamp对齐到扫描起始时刻；2.基于Nscan相关性，在线估计轮径比例因子：将最近N帧激光与局部子图进行CSM匹配，得到位移真值Δxtruth，与编码器积分位移Δxodo比较，比例因子s=Δxtruth/Δxodo；3.将s以指数滑动平均更新至里程计模型，衰减系数0.95；4.在图优化后端加入激光里程计边缘化因子，权重根据s的协方差自适应调整。实验验证，走廊宽度误差降至1cm以内。9.应用题（综合类，18分）9.1设计一套面向2025RoboCup@Home赛题的“取放杂货”任务端到端系统，要求机器人从货架抓取指定品牌麦片并放置到餐桌。请给出：(1)硬件拓扑图与关键器件选型理由；(2)软件架构图（含感知、决策、控制模块接口）；(3)抓取策略与误差补偿方案；(4)安全机制与失效恢复流程；(5)性能指标与测试方法。答案：(1)拓扑：移动底座（differential,主动悬挂，Maxon60W×2，48V，ROS2控制）、5DoF协作臂（谐波减速+力矩电机，关节重复定位±0.02°）、二指柔性夹爪（硅胶包覆，内置FSR阵列，行程90mm，抓力040N）、头部RGBD（IntelL515，深度精度<2mm@1m）、腕部六维力传感器（ATINano17，分辨率0.003N）、边缘计算盒（NVIDIAOrinNX16GB，40TOPS）、冗余急停（双通道PLe）。选型理由：OrinNX可在边缘运行YOLOv7seg，满足<100ms检测延迟；L515短距盲区小，适合0.31m货架抓取；柔性夹爪自适应不规则包装，降低定位精度要求。(2)软件架构：感知层：RGBD→YOLOv7seg（品牌+3D位姿）+MultiPlaneSegmentation（货架层板）；决策层：SMACH状态机，任务调度器通过MoveIt2接口调用臂规划；控制层：底座采用TEB局部规划，臂采用关节空间阻抗控制，力控内环1kHz，外环100Hz；接口：使用ROS2action“pick_place”封装，Feedback含当前子状态码（0=导航，1=检测，2=抓取，3=放置）。(3)抓取策略：先自上而下视觉伺服对准包装盒中心，误差>1cm时采用视觉力混合伺服：横向误差由视觉闭环，深度方向在接触瞬间切换为力阈值（3N）触发夹爪闭合；误差补偿：利用腕部力传感器估计包装盒实际高度，与模型库高度差Δh，通过在线修正放置预压量，防