2025年机器人技术与应用考生能力测试试题及答案

2025年机器人技术与应用考生能力测试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种机器人属于并联机器人典型结构？A.ABBIRB120（六轴关节型）B.史陶比尔TX2-60（六轴协作型）C.Delta机器人（空间并联型）D.SCARA机器人（水平多关节型）2.激光雷达（LiDAR）通过哪种方式实现环境感知？A.发射并接收超声波信号B.发射并接收激光脉冲，计算飞行时间（TOF）C.基于双目视觉的视差计算D.利用红外热成像原理3.在机器人坐标系转换中，已知基坐标系{B}到工具坐标系{T}的齐次变换矩阵为$^B_TM$，则工具坐标系{T}到基坐标系{B}的变换矩阵为？A.$^T_BM=(^B_TM)^{-1}$B.$^T_BM=(^B_TM)^T$C.$^T_BM=^B_TM$D.$^T_BM=\text{旋转矩阵部分取反，平移向量不变}$4.工业机器人运动学中，正运动学（ForwardKinematics）的核心任务是？A.已知末端位姿，求解各关节角度B.已知各关节角度，求解末端位姿C.计算机器人工作空间边界D.优化轨迹规划的平滑性5.以下哪种传感器常用于机器人触觉感知？A.惯性测量单元（IMU）B.电阻式柔性压力传感器C.单线激光雷达D.工业相机（CCD）6.协作机器人（Cobot）区别于传统工业机器人的核心特征是？A.更高的重复定位精度B.支持人机共融作业的安全设计C.更大的负载重量比D.支持离线编程7.在机器人控制中，“阻抗控制”主要用于解决哪种场景需求？A.高速轨迹跟踪B.未知环境下的柔顺交互C.多机器人协同定位D.视觉伺服的实时性优化8.SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术的主要目标是？A.实现机器人路径规划B.在未知环境中同步构建地图并确定自身位置C.优化机械臂逆运动学求解D.提升传感器数据融合精度9.以下哪种算法属于机器人路径规划中的全局规划方法？A.动态窗口法（DWA）B.A算法C.人工势场法（APF）D.模糊逻辑控制10.工业机器人的重复定位精度（Repeatability）通常用什么单位表示？A.度（°）B.毫米（mm）C.牛（N）D.赫兹（Hz）二、填空题（每空2分，共20分）1.机器人运动学建模中，DH参数（Denavit-HartenbergParameters）用于描述相邻关节的________关系，包含四个参数：关节偏置（d）、关节角度（θ）、连杆长度（a）和________（α）。2.服务机器人导航中，常用的定位方法包括基于激光的________（如AMCL算法）和基于视觉的________（如ORB-SLAM）。3.工业机器人的控制模式主要分为位置控制、________控制和力/位混合控制；其中________控制适用于需要与环境接触的作业（如装配、打磨）。4.协作机器人的安全技术体系通常包括________（如力矩传感器）、________（如速度限制）和软件安全策略（如碰撞检测算法）。5.机器人操作系统（ROS）的核心设计思想是________，通过节点（Node）、话题（Topic）和服务（Service）实现模块化通信。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述串联机器人与并联机器人的结构特点及典型应用场景。2.解释“视觉伺服控制”的定义，并说明基于位置的视觉伺服（Position-BasedVisualServoing）与基于图像的视觉伺服（Image-BasedVisualServoing）的区别。3.说明ROS2.0相较于ROS1.0的主要改进（至少列举3项）。4.分析协作机器人实现“人机安全共融”需要解决的关键技术问题（至少4项）。5.比较机器人路径规划中“全局规划”与“局部规划”的目标、输入及典型算法。四、综合分析题（每题15分，共30分）1.某汽车制造厂的六轴工业机械臂在执行焊接任务时出现“末端轨迹偏差超差”故障，可能的原因有哪些？请从机械结构、传感器、控制算法三个层面展开分析，并提出排查与改进方案。2.设计一款用于医院导诊的服务机器人导航方案，需包含环境感知、定位、路径规划和避障模块。要求：（1）说明各模块的核心传感器与算法；（2）分析医院场景对导航系统的特殊需求（如人流密集、动态障碍物多）；（3）提出提升导航鲁棒性的优化策略。五、编程题（20分）使用Python编写一个简化的机器人PID控制器类（PIDController），要求：（1）包含初始化方法（__init__），接收比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd、最大输出限幅（output_limit）参数；（2）包含计算控制量的方法（compute），输入当前误差（error）和时间间隔（dt），输出控制量（需考虑积分饱和与微分噪声抑制）；（3）给出一个示例调用过程（如温度控制场景），并打印前5步的控制量输出。答案一、单项选择题1.C2.B3.A4.B5.B6.B7.B8.B9.B10.B二、填空题1.位姿（或“空间位姿”）；连杆扭转角2.蒙特卡洛定位；视觉SLAM3.力（或“力矩”）；力（或“力矩”）4.硬件安全设计（或“物理安全装置”）；运动限制（或“速度/力矩限制”）5.分布式计算（或“模块化、松耦合”）三、简答题1.串联机器人：结构为开链，各关节通过连杆依次连接，末端自由度高（如六轴机械臂）；优点是工作空间大、灵活性高，适用于焊接、搬运等需要大范围运动的场景；缺点是刚度较低，高速运动时易产生振动。并联机器人：结构为闭链，多个分支连杆共同支撑末端执行器（如Delta机器人）；优点是刚度大、精度高、负载能力强，适用于高速分拣、精密装配等场景；缺点是工作空间较小，逆运动学求解复杂。2.视觉伺服控制是利用视觉传感器反馈的图像信息直接或间接调节机器人运动的控制方法。基于位置的视觉伺服：将图像特征转换为笛卡尔空间位姿，计算期望位姿与实际位姿的误差，输出关节控制量；优点是误差在笛卡尔空间直观，缺点是依赖相机标定精度，对图像噪声敏感。基于图像的视觉伺服：直接在图像空间定义误差（如图像特征的位置、形状），通过雅可比矩阵将图像误差映射到关节速度；优点是无需精确三维信息，缺点是可能存在局部极小值，稳定性依赖控制器设计。3.ROS2.0的主要改进：（1）采用DDS（数据分发服务）作为通信中间件，支持实时性与分布式通信；（2）增强了多操作系统兼容性（支持Windows、Linux、RTOS）；（3）引入“生命周期管理”（LifecycleManagement），提升节点可靠性；（4）改进了安全机制（如加密通信、权限管理）；（5）优化了API设计，减少对Python2的依赖（全面支持Python3）。4.协作机器人安全共融的关键技术：（1）力感知与碰撞检测：通过关节力矩传感器或皮肤传感器实时监测接触力，结合阈值判断碰撞；（2）动态速度/力矩限制：根据人机距离动态调整运动速度（如ISO10218标准）；（3）安全等级切换：支持手动引导（Teaching）、低速示教、高速作业等模式的安全切换；（4）冗余设计：关键传感器（如编码器）采用双备份，避免单点故障；（5）人机交互界面：通过视觉（如LED状态灯）、听觉（语音提示）传递机器人意图，降低操作风险。5.全局规划：目标是在已知全局地图中寻找从起点到终点的最优路径（如最短路径、最小能耗）；输入为全局静态地图（如栅格地图、拓扑地图）；典型算法包括A算法、Dijkstra算法、RRT（快速随机树）。局部规划：目标是在动态环境中实时调整路径，避开突发障碍物；输入为传感器实时数据（如激光雷达点云、摄像头图像）；典型算法包括动态窗口法（DWA）、人工势场法（APF）、轨迹滚动优化（TrajectoryRollout）。二者联系：全局规划提供全局路径参考，局部规划在此基础上处理动态障碍物，形成完整导航策略。四、综合分析题1.故障原因分析：-机械结构层面：关节间隙过大（如减速器磨损）、连杆变形（长期负载导致金属疲劳）、末端执行器安装松动（焊接枪与法兰连接不紧）。-传感器层面：编码器信号丢失（线缆接触不良）、力矩传感器校准误差（导致力补偿失效）、视觉引导系统（如焊缝跟踪相机）标定偏差（实际轨迹与规划轨迹不一致）。-控制算法层面：轨迹规划参数设置不合理（如加速度过大导致振动）、PID参数未自适应调整（负载变化后控制增益未更新）、逆运动学求解存在多解（未选择最优关节角组合）。排查与改进方案：-机械排查：使用激光跟踪仪测量各关节定位精度，检查减速器油位与磨损情况；紧固末端执行器，重新校准法兰与工具坐标系。-传感器排查：通过示波器检测编码器信号稳定性，重新标定力矩传感器零点；用棋盘格标定板校准视觉系统内参、外参。-算法优化：引入自适应PID控制（根据负载实时调整Kp/Ki/Kd）；在轨迹规划中增加加加速度（Jerk）限制，减少振动；采用冗余关节优化（如最小关节速度准则）选择逆解。2.导航方案设计：（1）模块组成：-环境感知：激光雷达（16线或32线，覆盖2D/3D环境）+深度相机（如IntelRealSenseD455，检测人体高度障碍物）；算法：点云聚类（分离静态/动态障碍物）、图像语义分割（识别“楼梯”“电梯”等关键区域）。-定位：多传感器融合（激光SLAM建图+AMCL定位为主，视觉定位为辅）；算法：扩展卡尔曼滤波（EKF）融合IMU、轮式里程计、激光点云匹配结果。-路径规划：全局规划（A算法生成拓扑路径）+局部规划（DWA算法实时调整）；算法：结合医院地图语义信息（如“病房区限速0.5m/s”“走廊中心优先”）优化代价函数。-避障：基于动态窗口法的实时避障（预测行人运动轨迹）+紧急制动（检测到距离<0.3m时触发软停）；算法：社会力模型（SocialForceModel）模拟行人移动趋势。（2）医院场景特殊需求：-动态障碍物多（行人、推车、病床），需支持实时轨迹预测；-环境结构复杂（走廊狭窄、多交叉路口），要求路径平滑性（避免急转）；-需遵守医疗规范（如避开ICU、手术室等敏感区域），需语义地图支持区域权限管理；-低噪声需求（避免干扰患者），需优化电机控制算法降低运行噪音。（3）鲁棒性优化策略：-多源定位冗余：增加UWB（超宽带）定位作为备份，避免激光/视觉受遮挡（如人群密集时）；-动态地图更新：通过在线SLAM实时更新临时障碍物（如移动的输液架）；-人机交互优化：通过语音提示（“前方有行人，将减速避让”）和LED灯语（绿色表示正常，红色表示暂停）告知行人意图，减少冲突；-容错设计：关键模块（如定位、规划）采用双线程运行，检测到异常时切换至备份算法。五、编程题```pythonclassPIDController:def__init__(self,Kp,Ki,Kd,output_limit):self.Kp=Kp比例系数self.Ki=Ki积分系数self.Kd=Kd微分系数self.output_limit=output_limit输出限幅（绝对值）egral=0.0积分项累计值self.last_error=0.0上一时刻误差（用于微分计算）defcompute(self,error,dt):比例项p_term=self.Kperror积分项（带抗饱和处理）egral+=errordt积分限幅：若当前输出未饱和，才允许积分累计ifabs(p_term+self.Kiegral)>self.output_limit:egral-=errordt回退本次积分i_term=self.Kiegral微分项（带噪声抑制，采用误差变化率而非测量值微分）ifdt>0:d_term=self.Kd(error-self.last_error)/dtelse:d_term=0.0self.last_error=error更新上一时刻误差总控制量output=p_term+i_term+d_term输出限幅output=max(min(output,self.output_limit),-self.output_limit)returnoutput示例调用（温度控制场景）if__name__=="__main__":初始化PID控制器（参数示例）pid=PIDController(Kp=2.0,Ki=0.5,Kd=0.1,output_limit=10.0)模拟温度误差（设定值-实际值）随时间变化errors=[5.0,3.0,1.5,0.5,-0.2]假设每步时间间隔dt=1秒