2025年大学汽车（智能网联汽车技术）试题及答案

2025年大学汽车（智能网联汽车技术）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。1.智能网联汽车的核心技术不包括以下哪一项（）A.传感器技术B.通信技术C.发动机技术D.人工智能技术2.以下哪种传感器常用于智能网联汽车的环境感知（）A.温度传感器B.压力传感器C.摄像头D.流量传感器3.V2X通信技术中的“X”不包括（）A.车与车B.车与人C.车与基础设施D.车与卫星4.智能网联汽车实现自动驾驶功能的关键在于（）A.高精度地图B.强大的计算能力C.先进的传感器融合D.以上都是5.以下不属于智能网联汽车自动驾驶等级的是（）A.L0B.L1C.L5+D.L56.智能网联汽车的软件架构通常分为（）A.应用层、中间层、硬件层B.感知层、决策层、执行层C.操作系统层、应用层、数据层D.以上都不对7.用于智能网联汽车定位的技术是（）A.GPSB.蓝牙C.Wi-FiD.NFC8.智能网联汽车的信息安全面临的威胁不包括（）A.黑客攻击B.数据泄露C.软件漏洞D.机械故障9.以下哪种通信协议常用于智能网联汽车的短距离通信（）A.TCP/IPB.CANC.ZigBeeD.5G10.智能网联汽车的人机交互界面主要作用不包括（）A.显示车辆信息B.接收用户指令C.控制发动机转速D.提供导航等服务11.智能网联汽车中用于识别车辆周围物体形状和位置的传感器是（）A.毫米波雷达B.超声波雷达C.激光雷达D.红外传感器12.智能网联汽车的决策算法主要基于（）A.传感器数据B.地图信息C.交通规则D.以上都是13.以下哪种技术有助于提高智能网联汽车的可靠性（）A.冗余设计B.轻量化设计C.低风阻设计D.节能设计14.智能网联汽车的OTA技术可以实现（）A.软件升级B.硬件更换C.电池充电D.轮胎更换15.智能网联汽车的云计算平台主要用于（）A.数据存储和处理B.车辆动力控制C.车身电子控制D.底盘调校16.智能网联汽车在复杂路况下实现准确决策的关键在于（）A.丰富的驾驶经验B.先进的算法优化C.高精度传感器D.快速的数据传输17.智能网联汽车的传感器融合技术可以（）A.提高感知精度B.降低成本C.减少体积D.提高通信速度18.以下哪种技术可以让智能网联汽车实现车与基础设施之间的信息交互（）A.DSRCB.4GC.蓝牙5.0D.Wi-Fi619.智能网联汽车的自动驾驶功能在夜间行驶时，对哪种传感器依赖较大（）A.摄像头B.毫米波雷达C.超声波雷达D.激光雷达20.智能网联汽车的发展趋势不包括（）A.更加智能化B.更加环保C.更加复杂的机械结构D.更高的安全性第II卷（非选择题共60分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请将答案填在题中的横线上。21.智能网联汽车的核心是“智能”和“______”的深度融合。22.智能网联汽车的传感器按工作原理可分为物理传感器、化学传感器和______传感器。23.V2X通信技术包括V2V、V2I、V2P和______。24.智能网联汽车的自动驾驶决策系统主要包括路径规划、行为决策和______。25.智能网联汽车的信息安全防护体系包括网络安全防护、数据安全防护和______安全防护。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。26.简述智能网联汽车中传感器融合的主要方法。27.说明智能网联汽车V2X通信技术的优势。28.智能网联汽车的自动驾驶等级划分依据是什么？29.谈谈智能网联汽车信息安全面临的主要挑战及应对措施。四、材料分析题（共15分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：随着智能网联汽车的快速发展，其应用场景越来越丰富。在城市交通中，智能网联汽车可以通过车与车、车与基础设施之间的信息交互，实现更高效的交通流量优化。例如，车辆可以实时获取前方道路的交通状况，提前规划最优路线，避免拥堵。同时，智能网联汽车还能为出行者提供诸如实时公交信息、停车位查询等增值服务。然而，智能网联汽车的广泛应用也带来了一些新问题，如数据隐私保护问题。大量的车辆行驶数据被收集和存储，如果这些数据被泄露，可能会对用户的隐私造成严重威胁。30.智能网联汽车在城市交通中的应用有哪些好处？（5分）31.针对智能网联汽车的数据隐私保护问题，你认为可以采取哪些措施？（10分）五、论述题（共15分）答题要求：本大题共1小题。论述智能网联汽车的发展对未来交通的影响。32.答案：1.C2.C3.D4.D5.C6.B7.A8.D9.C10.C11.C12.D13.A14.A15.A16.B17.A18.A19.A20.C21.网联22.生物23.V2N24.运动控制25.应用26.主要方法有加权平均法，根据各传感器的精度等赋予不同权重后进行融合；卡尔曼滤波法，用于处理动态系统中的数据融合；神经网络法，通过模拟人脑神经元结构进行数据融合等。27.优势有提高交通安全，能提前预警危险；优化交通流量，减少拥堵；提供增值服务，方便出行等。28.依据是车辆对环境的感知能力、决策与执行能力等，从完全无自动化到完全自动化分为L0-L5等不同等级。29.挑战包括黑客攻击、数据泄露、软件漏洞等。应对措施有加强网络安全防护，采用加密技术等；强化数据安全管理，匿名化处理数据等；及时更新软件补丁，修复漏洞。30.好处有实现交通流量优化，提前规划最优路线避免拥堵；能提供实时公交信息、停车位查询等增值服务。31.措施有加强数据加密，对收集存储的数据进行加密处理；严格权限管理，限制对数据的访问；匿名化处理，去除能识别用户身份的数据；建立监管机制，监督数据使用等。32.智能网联汽车的发展将对未来交通产生深远影响。一方面，能显著提