2025年机器人编程竞赛题库及答案

2025年机器人编程竞赛题库及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种坐标系是机器人控制系统中默认的绝对参考系？A.基坐标系（BaseFrame）B.世界坐标系（WorldFrame）C.工具坐标系（ToolFrame）D.用户坐标系（UserFrame）答案：B2.机器人使用超声波传感器测距时，若声波在空气中传播速度约为340m/s，测得回波时间为2ms，则目标距离约为？A.0.34mB.0.68mC.1.36mD.3.4m答案：A（公式：距离=速度×时间/2=340×0.002/2=0.34m）3.以下哪种编程范式最适合机器人实时运动控制？A.面向对象编程（OOP）B.函数式编程（FP）C.事件驱动编程（EDP）D.过程式编程（PP）答案：C（实时控制需快速响应外部事件）4.在ROS（机器人操作系统）中，节点（Node）之间通过哪种机制实现异步通信？A.服务（Service）B.参数服务器（ParameterServer）C.话题（Topic）D.动作（Action）答案：C（话题采用发布订阅模式，支持异步通信）5.差速驱动机器人（如两轮平衡车）转向时，左右轮的运动关系为？A.左轮正转、右轮反转B.左轮速度大于右轮速度C.左轮速度小于右轮速度D.两轮速度方向相同但大小不同答案：D（差速转向通过两轮速度差实现）6.以下哪种传感器常用于机器人SLAM（同步定位与地图构建）中的环境特征提取？A.红外测距传感器（IR）B.激光雷达（LiDAR）C.加速度计（Accelerometer）D.陀螺仪（Gyroscope）答案：B（激光雷达可提供高精度环境点云）7.机器人路径规划中，A算法的核心是通过评估函数F=G+H选择下一个节点，其中H表示？A.起点到当前节点的实际代价B.当前节点到终点的估计代价C.起点到终点的总代价D.路径的转弯次数答案：B（G是实际代价，H是启发式估计代价）8.在Arduino编程中，若要控制舵机旋转到90度，应调用以下哪个函数？A.digitalWrite(pin,90)B.analogWrite(pin,90)C.servo.write(90)D.pwmWrite(pin,90)答案：C（舵机库函数servo.write()用于角度控制）9.以下哪种通信协议支持机器人多传感器的高速、同步数据传输？A.I2CB.SPIC.UARTD.CAN答案：D（CAN总线支持多节点、高可靠性实时通信）10.机器人步态规划中，四足机器人“对角小跑”模式的特征是？A.前左与后右同时着地，前右与后左同时着地B.前两足先动，后两足跟随C.四足依次交替着地D.两前足同时抬起，两后足支撑答案：A（对角小跑的对称腿同时动作）二、多项选择题（每题3分，共15分，少选得1分，错选不得分）1.以下属于机器人感知层核心组件的有？A.电机驱动器B.摄像头C.惯性测量单元（IMU）D.减速器答案：B、C（感知层负责环境信息采集，电机驱动器和减速器属于执行层）2.关于PID控制参数的作用，以下描述正确的有？A.比例系数（Kp）增大可加快系统响应速度，但可能导致超调B.积分系数（Ki）增大可消除静差，但可能引发积分饱和C.微分系数（Kd）增大可抑制高频噪声D.微分系数（Kd）增大可减小系统超调答案：A、B、D（微分环节抑制变化率，可减小超调，但对噪声敏感）3.以下ROS功能包中，常用于机器人导航的有？A.move_baseB.gmappingC.rvizD.openni2_camera答案：A、B（move_base负责路径规划与执行，gmapping用于建图；rviz是可视化工具，openni2_camera是摄像头驱动）4.机器人机械臂逆运动学求解时，可能遇到的问题包括？A.奇异性（Singularity）B.多解性（MultipleSolutions）C.计算复杂度高D.传感器噪声干扰答案：A、B、C（逆运动学是数学求解问题，传感器噪声属于感知层问题）5.以下Python库中，适用于机器人算法开发的有？A.OpenCV（计算机视觉）B.NumPy（数值计算）C.Matplotlib（数据可视化）D.Pygame（游戏开发）答案：A、B、C（Pygame主要用于游戏，非机器人专用）三、填空题（每空2分，共20分）1.机器人坐标系变换中，齐次变换矩阵的维度是____×____。（答案：4×4）2.超声波传感器的有效测距范围通常为____cm至____cm（典型值）。（答案：2；400）3.在ROS中，话题通信的消息类型需要通过____文件定义。（答案：msg）4.差速驱动机器人的运动学模型中，线速度v与左右轮速vl、vr的关系为v=____。（答案：(vl+vr)/2）5.卡尔曼滤波的核心步骤包括____和____。（答案：预测；更新）6.Arduino开发中，模拟输入引脚（AnalogInput）的分辨率通常为____位（默认）。（答案：10）7.激光雷达的关键参数包括____、____和测量精度。（答案：扫描频率；测距范围）8.机器人路径规划算法中，DWA（动态窗口法）主要用于____阶段。（答案：局部路径规划）四、简答题（每题6分，共30分）1.简述差速驱动机器人的转向原理，并推导其角速度ω与左右轮速vl、vr的关系（假设轮距为L）。答案：差速驱动机器人通过左右轮的速度差实现转向。当左右轮速不同时，机器人绕瞬时中心旋转。角速度ω的计算公式为：ω=(vrvl)/L（vl、vr为左右轮线速度，L为两轮中心间距）。2.比较Python与C++在机器人编程中的优缺点（各列举2点）。答案：Python优点：开发效率高（语法简洁）、库丰富（如OpenCV、NumPy）；缺点：执行效率低（解释型语言）、实时性差（不适合硬实时控制）。C++优点：执行效率高（编译型语言）、支持多线程实时控制；缺点：开发周期长（语法复杂）、调试难度大（内存管理需手动）。3.说明机器人避障系统的典型工作流程（至少4步）。答案：①传感器数据采集（如激光雷达、超声波）；②障碍物检测与定位（通过点云聚类或阈值判断）；③局部路径规划（如DWA算法生成避障路径）；④运动控制（输出轮速/关节角指令）；⑤闭环反馈（实时调整路径）。4.什么是机器人的“奇异性”？举例说明机械臂处于奇异性时的表现。答案：奇异性指机械臂雅可比矩阵行列式为零的状态，此时机械臂失去一个或多个自由度。例如，六自由度机械臂的腕部关节与肩部关节共线时（如“肘锁死”），无法沿某一方向移动末端执行器，导致无法完成特定轨迹。5.简述PID控制器中积分饱和的产生原因及解决方法。答案：积分饱和是由于系统存在较大静差时，积分项持续累积（如执行器饱和限制输出），导致误差消除后积分项仍需长时间释放的现象。解决方法：①抗积分饱和（当输出达到限幅时，停止积分项更新）；②积分分离（误差较大时禁用积分项，误差较小时启用）。五、应用题（共35分）1.路径规划算法实现（12分）问题描述：在20×20的网格地图中，机器人起点为(0,0)，终点为(19,19)，障碍物坐标为{(5,5),(5,6),(6,5),(6,6),(10,10)}。要求使用A算法规划一条从起点到终点的最短路径（启发函数H采用曼哈顿距离）。任务：（1）写出A算法的核心步骤（4分）；（2）计算起点(0,0)到相邻节点(0,1)的F值（G=1，H=曼哈顿距离）（2分）；（3）画出路径的大致走向（用文字描述关键转折点）（6分）。答案：（1）核心步骤：①初始化开放列表（OpenList）和关闭列表（ClosedList），将起点加入OpenList；②从OpenList中选取F值最小的节点作为当前节点，加入ClosedList；③遍历当前节点的相邻节点（上下左右及对角线，本题假设仅四邻域），计算其G（父节点G+移动代价）、H（曼哈顿距离：|x终点x|+|y终点y|）、F=G+H；④若相邻节点未在Open/ClosedList或找到更小F值，则更新父节点并加入OpenList；⑤重复步骤②④，直到终点加入ClosedList，回溯路径。（2）节点(0,1)的H=|190|+|191|=19+18=37，F=G+H=1+37=38。（3）路径需避开(5,5)(6,6)的方形障碍物及(10,10)的单点障碍物。关键转折点：(0,0)→(0,1)→…→(4,4)→(4,5)→(4,6)→(5,7)→…→(9,9)→(9,10)→(10,11)→…→(18,18)→(19,19)（具体路径需绕过(5,5)(6,6)区域，从上方或右方绕行，避开(10,10)）。2.PID控制参数调试（12分）问题描述：某机器人温度控制系统的阶跃响应曲线如下（假设）：初始温度20℃，目标温度50℃，Kp=2时，超调量30%，调节时间10s；Kp=5时，超调量50%，调节时间5s；Kp=0.5时，超调量10%，调节时间20s。任务：（1）分析比例系数Kp对系统性能的影响（4分）；（2）若需将超调量降至15%且调节时间控制在8s内，应如何调整Kp并引入积分/微分环节？（8分）答案：（1）Kp增大：系统响应速度加快（调节时间缩短），但超调量增大（稳定性下降）；Kp减小：响应变慢（调节时间延长），超调量减小（稳定性提高）。（2）调整策略：①降低Kp至1~2之间（如Kp=1.5），减少超调；②引入微分环节（Kd>0），通过抑制误差变化率进一步减小超调（微分作用可预测误差变化趋势，提前产生制动信号）；③若存在静差（如最终温度未达50℃），加入积分环节（Ki>0），通过累积误差消除静差（但需避免积分饱和）。例如，设置Kp=1.5，Kd=0.3，Ki=0.05，可平衡超调（约15%）与调节时间（约8s）。3.传感器数据融合（11分）问题描述：机器人同时搭载超声波传感器（测距误差±5cm）和激光雷达（测距误差±1cm），需融合两者数据以提高测距精度。任务：（1）说明选择卡尔曼滤波进行融合的原因（3分）；（2）设计卡尔曼滤波的状态变量和观测模型（4分）；（3）写出卡尔曼滤波的预测方程和更新方程（4分）。答案：（1）原因：卡尔曼滤波适用于线性系统的最优状态估计，可通过递归计算融合多传感器的噪声数据（超声波噪声大，激光雷达噪声小），输出比单一传感器更精确的估计值。（2）状态变量：设x_k为k时刻的真实距离，则状态向量可表示为[x_k,v_k]^T（v_k为距离变化率，假设匀速运动）。观测模型：超声波测量值z1_k=x_k+w1_k（w1_k~N(0,σ1²)，σ1=5cm）；激光雷达测量值z2_k=x_k+w2_k（w2_k~N(0,σ2²)，σ2=1cm）。（3）预测方程：状态预测：x̂_k|k1=F·x̂_k1|k1+B·u_k（F为状态转移矩阵，假设匀速运动则F=[[1,Δt],[0,1]]；