2025年中职（智能网联汽车技术）车载传感器应用阶段测试题及答案

2025年中职（智能网联汽车技术）车载传感器应用阶段测试题及答案

（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括号内。1.智能网联汽车中，用于感知车辆周围环境信息的传感器是（）A.发动机传感器B.底盘传感器C.车载传感器D.车身传感器2.以下哪种传感器不属于车载视觉传感器（）A.摄像头B.激光雷达C.毫米波雷达D.超声波雷达3.车载传感器能够实时监测车辆的速度、加速度等信息，这属于传感器的（）功能。A.数据采集B.数据处理C.数据传输D.数据分析4.智能网联汽车实现自动驾驶功能，主要依赖于（）传感器提供的精确数据。A.单一类型B.多种类型组合C.任意一种D.不需要传感器5.激光雷达通过发射（）来感知周围物体的距离和形状。A.超声波B.电磁波C.激光束D.红外线6.毫米波雷达工作在（）频段。A.低频B.中频C.高频毫米波D.超高频7.超声波雷达常用于检测车辆的（）。A.前方远距离障碍物B.后方远距离障碍物C.近距离障碍物D.侧方远距离障碍物8.车载摄像头的分辨率越高，其（）能力越强。A.数据采集B.图像识别C.数据传输D.数据分析9.在智能网联汽车中，传感器的数据融合是为了（）。A.增加数据量B.减少传感器数量C.提高信息的准确性和可靠性D.降低成本10.以下关于车载传感器的安装位置，说法错误的是（）A.摄像头通常安装在车辆前方、后方和侧面B.激光雷达一般安装在车辆顶部C.毫米波雷达可安装在车辆保险杠两侧D.超声波雷达只能安装在车辆前部11.智能网联汽车在夜间行驶时，（）传感器可能会受到光线影响。A.激光雷达B.毫米波雷达C.超声波雷达D.车载摄像头12.当车载传感器出现故障时，车辆可能会（）。A.正常行驶B.发出故障警报C.自动修复D.不受影响13.为了确保车载传感器的正常工作，需要定期对其进行（）。A.清洁B.更换C.升级D.校准14.智能网联汽车的传感器数据可以通过（）传输到车辆控制系统。A.蓝牙B.无线网络C.有线网络D.以上都可以15.以下哪种传感器技术在恶劣天气条件下（如暴雨、浓雾）性能会受到较大影响（）A.激光雷达B.毫米波雷达C.车载摄像头D.超声波雷达16.车载传感器的精度会直接影响智能网联汽车的（）。A.外观设计B.动力性能C.安全性能D.舒适性17.随着智能网联汽车技术的发展，车载传感器的（）也在不断提高。A.价格B.体积C.功耗D.性能答案：1.C2.B3.A4.B5.C6.C7.C8.B9.C10.D11.D12.B13.D14.D15.C16.C17.D第II卷（非选择题，共60分）二、填空题（每空2分，共20分）答题要求：请在横线上填写正确答案。1.车载传感器主要包括______传感器、______传感器、______传感器等。2.激光雷达的工作原理是通过发射激光束并测量______来确定物体的位置和形状。3.毫米波雷达利用毫米波的______特性来检测目标物体的距离、速度和角度。4.超声波雷达通过发射和接收超声波来检测______。5.车载摄像头可以采集车辆周围的______信息，并通过图像处理技术进行分析。三、简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰。1.简述激光雷达的优缺点。2.说明车载传感器数据融合的常用方法。四、材料分析题（每题10分，共20分）答题要求：阅读材料，回答问题。材料：在一次智能网联汽车的测试中，车辆配备了多种车载传感器。在行驶过程中，摄像头发现前方有一个障碍物，但由于光线较暗，图像不太清晰。毫米波雷达也检测到了该障碍物，并提供了距离和速度信息。激光雷达则精确地绘制出了障碍物的形状。通过数据融合技术，车辆控制系统准确地判断出障碍物的位置和性质，并采取了相应的制动措施，避免了碰撞事故的发生。1.请分析各种传感器在此次事件中所起的作用。2.数据融合技术在智能网联汽车中起到了怎样的关键作用？五、案例分析题（每题10分，共20分）答题要求：阅读案例，分析并回答问题。案例：某智能网联汽车在行驶过程中出现了传感器故障报警。经检查发现，超声波雷达出现了误报情况，导致车辆频繁制动。维修人员对超声波雷达进行了检测和调试，发现是由于雷达表面被污垢覆盖，影响了其正常工作。1.请分析超声波雷达误报对车辆行驶安全的影响。2.针对此案例，提出预防车载传感器故障的措施。答案：二、填空题1.视觉、毫米波雷达、超声波2.反射光的时间3.反射4.近距离物体5.图像三、简答题1.优点：精度高、能提供三维信息、抗干扰能力强。缺点：成本高、受天气影响较大、数据处理复杂。2.常用方法：加权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。加权平均法是将多个传感器的数据进行加权求和；卡尔曼滤波法利用状态方程和观测方程对数据进行最优估计；神经网络法通过训练神经网络来融合多传感器数据。四、材料分析题1.摄像头发现前方障碍物，但因光线问题图像不清晰；毫米波雷达提供距离和速度信息；激光雷达精确绘制障碍物形状。2.数据融合技术能综合各传感器的优势，弥补单一传感器的不足，使车辆控制系统获得更准确、全面的信息，从而准确判断障碍物情况并采取正确措施，保障行驶安全。五、案例分析题1.超声波雷达误报导致车辆频繁制动，影响正常行驶节奏