2025无人驾驶汽车传感器技术原理模拟考试试题及解析

2025无人驾驶汽车传感器技术原理模拟考试试题及解析2025年无人驾驶汽车传感器技术原理模拟考试试题一、单项选择题（每题2分，共20分）1.激光雷达常用的两种核心波长（905nm和1550nm）中，1550nm波长的主要优势是：A.成本更低B.抗干扰能力更强C.人眼安全性更高D.探测精度更高2.77GHz毫米波雷达的典型最大探测距离约为：A.50米B.150米C.200米D.300米3.单目摄像头无法直接获取的环境信息是：A.物体颜色B.物体运动方向C.物体绝对深度D.交通信号灯状态4.超声波雷达在无人驾驶中主要用于：A.高速场景下的远距离探测B.泊车场景下的近距离障碍物检测C.雨雾天气的全天候感知D.高精度地图构建5.惯性导航系统（IMU）的核心测量参数是：A.位置和速度B.加速度和角速度C.温度和气压D.磁场强度和方向6.摄像头动态范围的常用量化单位是：A.流明（lm）B.分贝（dB）C.勒克斯（lx）D.赫兹（Hz）7.以下传感器中，对光照变化最敏感的是：A.毫米波雷达B.激光雷达C.摄像头D.超声波雷达8.多线激光雷达的“线数”直接影响其：A.探测距离B.角分辨率C.抗干扰能力D.功耗水平9.北斗卫星导航系统（BDS）在无人驾驶中主要用于：A.厘米级定位（需差分技术）B.绝对时间同步C.障碍物识别D.车辆姿态估计10.以下哪种技术不属于被动式传感器：A.单目摄像头B.毫米波雷达C.双目摄像头D.红外热成像仪二、多项选择题（每题3分，共15分，少选得1分，错选不得分）1.雨雾天气下，性能会显著下降的传感器包括：A.905nm激光雷达B.77GHz毫米波雷达C.单目摄像头D.超声波雷达2.多传感器融合的典型方法包括：A.卡尔曼滤波B.贝叶斯网络C.支持向量机（SVM）D.深度学习（如CNN、Transformer）3.激光雷达的核心性能指标包括：A.线束（通道数）B.角分辨率（水平/垂直）C.最远探测距离（10%反射率目标）D.工作温度范围4.摄像头在无人驾驶中的典型应用场景包括：A.交通标志识别（TSR）B.车道线检测（LDW）C.行人检测（PD）D.高精度三维建模5.关于超声波雷达的描述，正确的有：A.工作频率通常为20kHz200kHzB.探测距离一般小于10米C.易受环境温度影响（声速变化）D.可直接测量目标速度三、填空题（每空2分，共20分）1.毫米波雷达的工作频段主要为______GHz（民用无人驾驶领域）。2.激光雷达通过测量发射与接收激光的______差来计算目标距离（TOF原理）。3.摄像头的成像过程中，将光信号转换为电信号的核心器件是______（填缩写）。4.惯性导航系统（IMU）的误差会随时间积累，通常需与______或______传感器融合以抑制漂移。5.多传感器融合的三个层级是：______层、特征层、决策层。6.超声波雷达的探测精度通常为______（填写数量级）。7.1550nm激光雷达相比905nm的主要劣势是______。四、简答题（共30分）1.（封闭型，8分）简述毫米波雷达的工作原理，并说明其在无人驾驶中的核心优势。2.（封闭型，8分）解释单目摄像头如何通过“运动恢复结构（SfM）”技术实现深度估计。3.（开放型，14分）分析多传感器融合在无人驾驶中的必要性，需结合至少三种传感器的优缺点展开论述。五、应用题（共25分）1.（计算类，7分）某激光雷达发射脉冲信号，接收回波的时间差为120ns（纳秒）。假设光速c=3×10⁸m/s，计算目标与雷达的距离（保留两位小数）。2.（分析类，8分）在高速公路场景下，主激光雷达突发故障（完全失效），设计一套备用感知方案，并说明各传感器的互补逻辑。3.（综合类，10分）设计城市道路无人驾驶的传感器配置方案（需包含传感器类型、数量、安装位置及选择依据）。2025年无人驾驶汽车传感器技术原理模拟考试解析一、单项选择题解析1.答案：C解析：1550nm激光的光子能量更低（E=hc/λ），人眼晶状体对其吸收率低，因此人眼安全性更高（905nm激光可能损伤视网膜）。2.答案：C解析：77GHz毫米波雷达的典型最大探测距离约为200米（10%反射率目标），高于24GHz雷达（约100米），适合高速场景。3.答案：C解析：单目摄像头通过二维投影成像，无法直接获取绝对深度（需通过先验知识或运动视差间接估计），而双目/多目摄像头可通过视差计算深度。4.答案：B解析：超声波雷达探测距离短（通常<10米）、精度高（±2cm），主要用于泊车场景的近距离障碍物检测。5.答案：B解析：IMU通过加速度计测量线加速度，陀螺仪测量角速度，结合积分计算速度和姿态，但无法直接输出位置或速度。6.答案：B解析：动态范围（DR）定义为最大可检测信号与最小可检测信号的比值，常用分贝（dB）表示（DR=20log(Vmax/Vmin)）。7.答案：C解析：摄像头依赖可见光反射成像，光照过强（如逆光）或过弱（如夜间）会导致图像过曝或欠曝，性能下降显著。8.答案：B解析：多线激光雷达的线数（如16线、64线）决定垂直方向的光束数量，线数越多，垂直角分辨率越高（如64线垂直分辨率约0.4°，16线约1.3°）。9.答案：A解析：BDS单系统定位精度约米级，需结合RTK（实时动态差分）技术实现厘米级定位，用于无人驾驶的全局定位。10.答案：B解析：被动式传感器不主动发射信号（如摄像头接收环境光），毫米波雷达主动发射电磁波，属于主动式传感器。二、多项选择题解析1.答案：A、C解析：905nm激光易被雨雾中的水滴散射（米氏散射），探测距离缩短；摄像头因能见度降低（如雾天）导致图像模糊。毫米波雷达（波长4mm）穿透性强，超声波雷达（波长1.7cm）受雨雾影响较小。2.答案：A、B、D解析：多传感器融合方法包括滤波类（卡尔曼滤波）、概率推理类（贝叶斯网络）、学习类（深度学习）。SVM主要用于分类，非融合方法。3.答案：A、B、C解析：激光雷达的核心指标包括线束（通道数）、角分辨率（决定点云密度）、最远探测距离（10%反射率目标是关键测试条件）。工作温度范围属于环境适应性指标，非核心性能。4.答案：A、B、C解析：摄像头擅长二维语义理解（如交通标志、车道线、行人），但三维建模需多目或与激光雷达融合，单目摄像头无法直接实现高精度三维建模。5.答案：A、B、C解析：超声波雷达通过测量声波飞行时间测距，无法直接测速度（需多帧差分）；工作频率20kHz200kHz（高于人耳可听范围），探测距离<10米，声速受温度影响（v=331+0.6T），需温度补偿。三、填空题解析1.77（或7681）解析：民用无人驾驶主要使用77GHz（7681GHz）毫米波雷达，相比24GHz（21.6526.65GHz）具有更高分辨率和更远探测距离。2.时间（或飞行时间/TOF）解析：激光雷达基于TOF（TimeofFlight）原理，距离计算公式为d=c×Δt/2（c为光速，Δt为时间差）。3.CMOS（或CCD）解析：摄像头的图像传感器主要有CMOS（互补金属氧化物半导体）和CCD（电荷耦合器件），CMOS因低功耗、低成本更广泛应用。4.GNSS（或卫星导航）、视觉（或激光雷达）解析：IMU误差随时间积累（如积分漂移），需通过GNSS（提供绝对位置）或视觉/激光雷达（提供相对位置）进行修正。5.数据（或原始数据）解析：多传感器融合层级包括数据层（直接融合原始数据）、特征层（融合提取的特征）、决策层（融合各传感器的独立决策）。6.厘米级（或±2cm）解析：超声波雷达的探测精度通常为±2cm，适合近距离精确定位（如泊车）。7.成本更高（或功耗更大）解析：1550nm激光需使用光纤激光器和APD（雪崩光电二极管）探测器，成本高于905nm的VCSEL（垂直腔面发射激光器）+SPAD（单光子雪崩二极管）方案。四、简答题解析1.参考答案：毫米波雷达工作原理：主动发射毫米波（波长110mm，对应频率30300GHz），接收目标反射回波；通过计算发射与回波的时间差（Δt）得到距离（d=c×Δt/2），利用多普勒频移（Δf=2v/λ）计算目标相对速度（v=Δf×λ/2）。核心优势：①全天候工作（雨雾、沙尘穿透性强）；②可直接测量速度；③成本低于激光雷达；④探测距离远（77GHz可达200米）。2.参考答案：运动恢复结构（SfM）通过单目摄像头在不同位置（如车辆行驶时）采集多帧图像，利用特征点匹配（如SIFT、ORB）获取同一物体在不同帧中的像素位移（视差）。结合摄像头内参（焦距、主点）和外参（相邻帧的位姿变化），通过三角测量原理计算特征点的三维坐标，从而恢复场景深度。3.参考答案：必要性分析需结合传感器优缺点（示例）：激光雷达：优势是高精度三维点云（厘米级精度）、高分辨率（64线角分辨率<0.5°）；劣势是成本高、雨雾场景性能下降（905nm）、无法识别颜色。摄像头：优势是丰富的语义信息（颜色、交通标志）、成本低；劣势是依赖光照、无法直接获取深度、易受遮挡干扰。毫米波雷达：优势是全天候工作、可测速度、穿透性强；劣势是分辨率低（点云稀疏）、无法识别物体类别。融合必要性：单一传感器无法满足所有场景需求（如夜间摄像头失效，激光雷达雨雾失效）；融合后可互补（激光雷达提供三维结构，摄像头补充语义，毫米波雷达保障全天候），提升感知鲁棒性（如目标检测召回率）、定位精度（多源数据融合抑制误差）、场景理解能力（如区分路沿与护栏）。五、应用题解析1.计算过程：距离公式：d=c×Δt/2已知c=3×10⁸m/s，Δt=120ns=120×10⁻⁹s代入得：d=3×10⁸×120×10⁻⁹/2=(3×120×10⁻¹)/2=36/2=18.00米答案：18.00米2.备用方案设计：方案：以毫米波雷达为主，结合前向摄像头和IMU。互补逻辑：毫米波雷达：探测远距离目标（200米），提供目标距离、速度信息（抗雨雾），弥补激光雷达失效后的三维定位缺失。前向摄像头：通过视觉算法（如YOLO、FasterRCNN）检测车辆、行人等目标，补充语义信息（如车辆类型、交通标志）。IMU：通过加速度和角速度测量车辆姿态变化，结合轮速计估计自身位置，抑制定位漂移（需与摄像头的视觉里程计融合）。备注：需降低车速（如限速80km/h），扩大安全距离，依赖高精度地图辅助定位。3.城市道路传感器配置方案（示例）：|传感器类型|数量|安装位置|选择依据|||||||128线激光雷达|1|车顶（高度1.52米）|360°覆盖，高分辨率点云（垂直角分辨率0.1°），用于高精度障碍物检测和建图。||77GHz毫米波雷达|5|前保险杠（2）、后保险杠（2）、侧裙（1×2）|前向雷达（200米探测）用于远距目标，侧后雷达（100米）用于变道辅助，全天候工作。||800万像素摄像头|6|前挡风（1）、左右后视镜（2）、后挡风（1）、侧裙（2）|前视摄像头（长焦距）检测交通灯，环视摄像头（广角）覆盖盲区，提供语义信息。||超声波雷达