2026机器人算法工程师招聘面试题及答案

2026机器人算法工程师招聘面试题及答案

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.K-近邻算法B.A算法C.决策树算法D.支持向量机2.机器人视觉中，常用的边缘检测算子是？A.高斯算子B.拉普拉斯算子C.傅里叶算子D.霍夫算子3.强化学习中，智能体的目标是？A.最大化短期奖励B.最大化长期累积奖励C.最小化损失函数D.最小化预测误差4.以下不属于机器人传感器的是？A.激光雷达B.摄像头C.微处理器D.陀螺仪5.机器人运动学中，正运动学是指？A.根据关节角度求末端执行器位置B.根据末端执行器位置求关节角度C.计算机器人的动力学参数D.分析机器人的稳定性6.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？A.梯度提升树B.主成分分析C.逻辑回归D.线性判别分析7.用于描述机器人关节之间运动关系的是？A.Denavit-Hartenberg参数B.牛顿-欧拉方程C.卡尔曼滤波方程D.拉格朗日方程8.在机器人导航中，局部地图构建常用的算法是？A.RRT算法B.LIDAR-SLAM算法C.BP神经网络算法D.遗传算法9.机器人控制中，PID控制器的三个参数不包括？A.比例系数B.积分系数C.微分系数D.指数系数10.以下哪种算法可用于机器人的姿态估计？A.卡尔曼滤波B.蚁群算法C.模拟退火算法D.粒子群算法多项选择题（每题2分，共10题）1.机器人算法中常用的数据结构有？A.队列B.栈C.图D.哈希表2.以下属于机器人动力学建模方法的有？A.牛顿-欧拉法B.拉格朗日法C.有限元法D.蒙特卡罗法3.机器人视觉处理流程通常包括？A.图像采集B.图像预处理C.特征提取D.目标识别4.强化学习的基本要素有？A.智能体B.环境C.状态D.动作与奖励5.机器人路径规划算法需要考虑的因素有？A.障碍物B.路径长度C.运动平滑性D.能量消耗6.以下可以用于机器人定位的技术有？A.GPSB.UWBC.视觉SLAMD.惯性导航7.机器学习中常用的优化算法有？A.随机梯度下降B.正则化C.Adam优化器D.梯度提升8.机器人的关节类型通常有？A.旋转关节B.移动关节C.螺旋关节D.球面关节9.机器人算法中，可能用到的数学工具包括？A.线性代数B.概率论与数理统计C.微积分D.图论10.以下哪些算法可用于机器人的目标跟踪？A.KCF算法B.CSRT算法C.YOLO算法D.SIFT算法判断题（每题2分，共10题）1.机器人算法只涉及到机器学习和深度学习。（）2.A算法在路径规划中一定能找到最优路径。（）3.卡尔曼滤波只能用于线性系统的状态估计。（）4.机器人的动力学建模主要关注机器人的运动轨迹。（）5.无监督学习不需要标注数据。（）6.在机器人控制中，PID控制器的积分项主要用于消除稳态误差。（）7.机器人视觉中的特征提取是为了减少数据量和突出目标信息。（）8.强化学习中的奖励函数可以随意设计。（）9.机器人的路径规划算法不需要考虑机器人的动力学约束。（）10.主成分分析是一种有监督的降维算法。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述A算法在机器人路径规划中的原理。2.什么是机器人的运动学建模，有什么作用？3.简述强化学习中智能体与环境的交互过程。4.机器人视觉中常用的特征提取方法有哪些？讨论题（每题5分，共4题）1.讨论在复杂环境下机器人路径规划算法面临的挑战及解决方案。2.谈谈机器人算法中机器学习和深度学习的应用区别与联系。3.分析机器人定位技术的优缺点及适用场景。4.探讨机器人算法的发展趋势对未来机器人应用的影响。答案单项选择题答案1.B2.B3.B4.C5.A6.B7.A8.B9.D10.A多项选择题答案1.ABCD2.AB3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.AC8.ABCD9.ABCD10.AB判断题答案1.×2.×3.√4.×5.√6.√7.√8.×9.×10.×简答题答案1.A算法结合了Dijkstra算法的最优性和贪心最佳优先搜索的高效性，利用启发函数评估每个节点到目标节点的代价，扩展代价最小的节点，直至找到目标路径。2.运动学建模是描述机器人关节运动与末端执行器位置和姿态关系的数学模型。其作用是求解正逆运动学问题，为机器人运动规划和控制提供基础。3.智能体在环境中感知当前状态，根据策略选择动作执行，环境根据动作更新状态并给予奖励，智能体根据奖励调整策略，循环交互以最大化长期奖励。4.常用方法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）、ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）等。讨论题答案1.挑战包括环境复杂性和实时性要求。可先进行环境建模，采用多算法融合，并行计算以提高规划速度。2.机器学习依赖人工特征，适用样本少场景，深度学习自动提取特征，适合大数据。二者都用于机器人感知