2026年无人驾驶汽车技术原理与性能评估考核题

2026年无人驾驶汽车技术原理与性能评估考核题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）考察内容：无人驾驶汽车基础技术原理1.下列哪种传感器在无人驾驶汽车的近距离障碍物检测中应用最广泛？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达（Radar）C.红外传感器D.摄像头2.自动驾驶系统中，负责高精度地图构建的核心技术是？A.GPS定位技术B.惯性导航系统（INS）C.SLAM（同步定位与建图）D.车载通信技术（V2X）3.在无人驾驶汽车的感知融合算法中，以下哪项技术主要用于解决不同传感器数据的时间戳对齐问题？A.卡尔曼滤波B.雷达信号处理C.点云配准D.卷积神经网络（CNN）4.无人驾驶汽车在极端天气（如暴雨）下，最可能受影响的传感器是？A.毫米波雷达B.激光雷达C.摄像头D.超声波传感器5.自动驾驶系统中的“行为决策”模块主要依赖哪种算法框架？A.遗传算法B.强化学习C.贝叶斯网络D.谱聚类6.在自动驾驶汽车的“规划与控制”阶段，以下哪项技术用于实现车辆轨迹的平滑跟踪？A.PID控制B.神经网络控制C.粒子滤波D.机器学习7.无人驾驶汽车的高精度定位系统通常采用以下哪种组合技术？A.GPS+INSB.GPS+摄像头C.LiDAR+摄像头D.毫米波雷达+超声波传感器8.在自动驾驶系统中，以下哪项技术主要用于解决“长尾问题”（罕见场景识别）？A.传统机器学习B.深度强化学习C.迁移学习D.半监督学习9.自动驾驶汽车的“安全冗余”设计主要依赖以下哪种机制？A.多传感器融合B.传感器冗余备份C.线性控制算法D.通信链路备份10.无人驾驶汽车在城市道路场景中，最常使用的导航模式是？A.GPS全球导航B.基于高精度地图的定位C.卫星导航D.基于V2X的实时导航二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）考察内容：无人驾驶汽车关键技术及其应用场景1.以下哪些技术属于无人驾驶汽车的“环境感知”范畴？A.LiDAR点云处理B.视觉特征提取C.车辆轨迹预测D.毫米波雷达信号分析2.自动驾驶系统的“传感器标定”过程主要包括哪些内容？A.相机内参标定B.LiDAR外参标定C.雷达与相机融合校准D.控制器参数调整3.在自动驾驶汽车的“决策控制”阶段，以下哪些算法框架可能被采用？A.A路径规划B.深度Q学习（DQN）C.滑模控制D.贝叶斯决策理论4.无人驾驶汽车在城市道路中面临的主要挑战包括？A.交通参与者行为不确定性B.高精度地图更新延迟C.传感器噪声干扰D.法律法规不完善5.以下哪些技术属于无人驾驶汽车的“网络安全”范畴？A.车载防火墙B.数据加密传输C.入侵检测系统D.车辆固件升级三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）考察内容：无人驾驶汽车技术原理的正确性判断1.激光雷达（LiDAR）在雨雪天气下的性能优于毫米波雷达。（×）2.自动驾驶汽车的“功能安全”（ISO26262）要求达到L5级别的可靠性。（×）3.无人驾驶汽车的“V2X”技术可以实现车辆与交通信号灯的实时通信。（√）4.深度学习算法在无人驾驶汽车的“目标检测”任务中具有绝对优势。（√）5.自动驾驶汽车的“传感器融合”可以提高感知精度，但会降低系统鲁棒性。（×）6.在中国高速公路场景中，基于GPS的定位精度通常优于5米。（√）7.无人驾驶汽车的“行为决策”模块需要考虑伦理决策问题。（√）8.毫米波雷达在穿透雨雪时的性能优于摄像头。（√）9.自动驾驶汽车的“长尾问题”主要指传感器故障导致的罕见场景。（×）10.无人驾驶汽车的“网络安全”问题主要指黑客攻击。（√）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）考察内容：无人驾驶汽车技术原理的深度理解1.简述无人驾驶汽车的“感知融合”技术及其在提升感知精度中的作用。2.解释“SLAM”技术在无人驾驶汽车高精度地图构建中的工作原理。3.描述自动驾驶汽车的“行为决策”模块如何处理交通信号灯的变化。4.说明无人驾驶汽车的“网络安全”威胁有哪些，并列举应对措施。5.比较LiDAR和毫米波雷达在无人驾驶汽车环境感知中的优缺点。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）考察内容：无人驾驶汽车技术原理的综合应用1.结合中国高速公路场景的特点，分析无人驾驶汽车如何通过传感器融合技术提升安全性。2.探讨无人驾驶汽车在城市道路中的“长尾问题”及其解决方案，并举例说明。六、计算题（共2题，每题10分，合计20分）考察内容：无人驾驶汽车技术原理的量化分析1.假设某无人驾驶汽车在高速公路上行驶，LiDAR的测量误差为±2cm，INS的累积误差为±5m/小时。请计算组合导航系统（卡尔曼滤波）在1小时后的定位精度。2.某自动驾驶系统的摄像头分辨率为1920×1080，帧率为30fps。请计算每秒处理的数据量（像素），并说明如何通过边缘计算技术实现实时处理。答案与解析一、单选题答案1.B（毫米波雷达在恶劣天气下抗干扰能力强）2.C（SLAM通过实时定位与地图构建实现高精度导航）3.A（卡尔曼滤波用于数据融合的时间戳对齐）4.C（摄像头在暴雨时受能见度影响最大）5.B（强化学习适用于动态决策场景）6.A（PID控制用于轨迹平滑跟踪）7.A（GPS+INS组合实现高精度定位）8.C（迁移学习适用于罕见场景优化）9.B（传感器冗余备份提高系统可靠性）10.B（高精度地图导航适用于城市道路）二、多选题答案1.A、B、D（LiDAR、视觉、雷达属于感知范畴）2.A、B、C（相机、LiDAR、雷达融合校准是标定核心）3.A、B、C（A、DQN、滑模控制用于决策控制）4.A、B、C（交通行为、地图更新、传感器噪声是城市挑战）5.A、B、C、D（防火墙、加密、入侵检测、固件升级均属网络安全）三、判断题答案1.×（毫米波雷达抗天气干扰更强）2.×（L4级别需满足功能安全，L5无需严格安全标准）3.√（V2X可交互信号灯）4.√（深度学习在目标检测中效果显著）5.×（融合技术同时提升精度和鲁棒性）6.√（中国高速GPS精度可达5米级）7.√（伦理决策是L4/L5级别必解问题）8.√（毫米波雷达穿透性优于摄像头）9.×（长尾问题指罕见场景处理，非传感器故障）10.√（网络安全主要防黑客攻击）四、简答题答案1.感知融合技术：通过融合LiDAR、摄像头、雷达等多源传感器数据，利用算法（如卡尔曼滤波）消除单一传感器误差，提升环境感知的准确性和鲁棒性。例如，摄像头提供纹理信息，LiDAR提供距离数据，融合后可更可靠地识别障碍物。2.SLAM原理：通过摄像头或LiDAR实时测量车辆位置，同时构建周围环境地图。关键步骤包括：特征提取（如边缘、角点）、位姿估计（IMU辅助）、地图更新（动态物体剔除）。3.行为决策处理信号灯：系统通过摄像头或V2X接收信号灯状态，结合车辆位置和规划路径，动态调整车速或停车。例如，若信号灯变红且车辆未到停止线，则触发制动。4.网络安全威胁与对策：威胁包括黑客入侵（远程控制）、数据篡改（导航欺骗）、传感器伪造。对策包括：车载防火墙（阻断攻击）、加密通信（保护数据）、入侵检测系统（实时监控异常）。5.LiDARvs毫米波雷达：LiDAR精度高、分辨率强，但成本高、抗雨雪弱；毫米波雷达成本低、抗干扰强，但分辨率低、易受金属反射干扰。五、论述题答案1.中国高速公路场景的传感器融合：中国高速车流密集，传感器融合可通过：①毫米波雷达实时跟踪前车速度，避免碰撞；②LiDAR精确识别护栏和车道线，保证车道保持；③摄像头辅助识别可变限速标志，动态调整车速。这些融合策略可显著提升高速场景的安全性。2.长尾问题与解决方案：长尾问题指罕见场景（如施工区域、异形障碍物）的处理困难。解决方案包括：①迁移学习（利用其他场景数据增强罕见场景识别）；②强化学习（通过模拟训练优化决策）；③专家知识注入（如规则约束罕见场景行为）。例如，通过模拟施工区域场景训练模型，提高应对能力。六、计算题答案1.组合导航精度：LiDAR误差=2cm=0.02m，INS误差=5m/小时，1小时