2026机器人算法工程师招聘笔试题及答案

2026机器人算法工程师招聘笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法常用于机器人路径规划？A.冒泡排序B.A算法C.卷积算法D.梯度下降法2.机器人视觉中，SIFT算法主要用于？A.图像分割B.特征提取C.目标检测D.图像滤波3.强化学习中，智能体与环境交互的目的是？A.最小化奖励B.最大化奖励C.保持奖励不变D.随机获取奖励4.以下哪种传感器常用于机器人的距离测量？A.加速度计B.陀螺仪C.激光雷达D.麦克风5.机器人运动学中，正运动学是指？A.已知关节角度求末端位置B.已知末端位置求关节角度C.计算关节速度D.计算末端速度6.决策树算法属于？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习7.机器人避障常用的算法是？A.卡尔曼滤波B.粒子滤波C.人工势场法D.主成分分析8.以下哪种神经网络结构常用于图像识别？A.RNNB.LSTMC.CNND.MLP9.机器人的自由度是指？A.机器人可移动的方向数量B.机器人关节的数量C.机器人能够独立运动的参数数量D.机器人的工作空间大小10.遗传算法的基本操作不包括？A.选择B.交叉C.变异D.回归多项选择题（每题2分，共10题）1.机器人常用的运动控制算法有？A.PID控制B.模糊控制C.自适应控制D.神经网络控制2.以下属于机器人传感器的有？A.超声波传感器B.红外传感器C.温度传感器D.压力传感器3.机器学习中的分类算法有？A.支持向量机B.朴素贝叶斯C.K近邻算法D.线性回归4.机器人的工作空间包括？A.可达工作空间B.灵活工作空间C.最大工作空间D.最小工作空间5.强化学习的要素有？A.智能体B.环境C.状态D.动作E.奖励6.机器人视觉中的目标检测算法有？A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.MaskR-CNN7.深度学习中的优化算法有？A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp8.机器人路径规划的目标包括？A.最短路径B.最少时间C.避免碰撞D.平滑运动9.以下哪些是机器人的应用领域？A.工业制造B.医疗服务C.物流配送D.家庭服务10.机器人的动力学模型主要考虑哪些因素？A.质量B.惯性C.摩擦力D.驱动力判断题（每题2分，共10题）1.梯度下降法只能用于线性回归问题。（）2.机器人的视觉系统可以完全替代人类视觉。（）3.无监督学习不需要标签数据。（）4.卡尔曼滤波主要用于信号滤波和状态估计。（）5.机器人的自由度越多，其工作能力越强。（）6.卷积神经网络只能处理图像数据。（）7.强化学习的奖励函数可以随意设计。（）8.机器人的运动规划和路径规划是同一个概念。（）9.遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。（）10.机器人的传感器精度越高，其性能就一定越好。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述A算法的基本原理。A算法结合了Dijkstra算法的最优路径搜索和贪心最佳优先搜索的启发式搜索。通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)，g(n)是从起点到节点n的实际代价，h(n)是从节点n到目标节点的预估代价，不断扩展f(n)值最小的节点，直到找到目标节点。2.什么是机器人的正逆运动学？正运动学是已知机器人各关节的角度，求解末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态；逆运动学则相反，是已知末端执行器的位置和姿态，求解各关节的角度。3.简述强化学习中智能体与环境的交互过程。智能体在环境中感知当前状态，根据策略选择动作并执行，环境根据动作转移到新状态，并给予智能体相应奖励。智能体根据奖励和新状态调整策略，不断重复此过程以最大化累积奖励。4.简述机器人视觉中特征提取的作用。特征提取可从图像中提取具有代表性的信息，减少数据量，提高处理效率。这些特征能用于目标识别、图像匹配、分类等任务，帮助机器人更好地理解和分析视觉场景。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论机器人算法在工业制造中的应用挑战及解决方案。挑战有环境复杂、精度要求高、实时性要求强等。解决方案可采用多传感器融合提高环境感知能力，优化算法提高精度和实时性，结合机器学习算法增强机器人适应性。2.探讨深度学习算法在机器人视觉中的优势和局限性。优势是能自动提取复杂特征，在图像分类、目标检测等任务中表现出色。局限性在于需要大量数据训练，计算资源需求大，模型解释性差。3.讨论机器人路径规划算法在动态环境中的应用难点及应对策略。难点在于环境动态变化，难以预测障碍物移动。应对策略可采用实时传感器数据更新环境模型，结合在线规划算法，如RRT等，根据动态信息实时调整路径。4.谈谈强化学习在机器人自主决策中的应用前景和潜在问题。前景是可让机器人在复杂环境中自主学习决策，适应不同任务。潜在问题是训练时间长、奖励函数设计困难、易陷入局部最优等。答案单项选择题1.B2.B3.B4.C5.A6.A7.C8.C9.C10.D多项选择