2025年工业机器人运动规划考核试题及答案

2025年工业机器人运动规划考核试题及答案考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.工业机器人运动规划中，以下哪种算法主要用于解决路径规划问题？A.Dijkstra算法B.A算法C.Bellman-Ford算法D.Floyd-Warshall算法2.在机器人运动学中，正向运动学（ForwardKinematics）是指：A.根据关节角度计算末端执行器位置B.根据末端执行器位置反推关节角度C.优化关节速度以避免碰撞D.分析机器人自由度3.工业机器人运动规划中，以下哪种方法属于全局路径规划？A.梯度下降法B.RRT算法C.PID控制D.LQR控制4.以下哪种传感器常用于工业机器人环境感知？A.温度传感器B.超声波传感器C.光电编码器D.压力传感器5.在机器人运动规划中，雅可比矩阵（JacobianMatrix）主要用于：A.计算末端执行器速度B.计算关节扭矩C.规划机器人轨迹D.分析机器人动力学6.工业机器人运动规划中，以下哪种方法属于局部路径规划？A.A算法B.Dijkstra算法C.PRM算法D.RRT算法7.在机器人运动学中，逆向运动学（InverseKinematics）是指：A.根据关节角度计算末端执行器位置B.根据末端执行器位置反推关节角度C.优化关节速度以避免碰撞D.分析机器人自由度8.工业机器人运动规划中，以下哪种算法主要用于解决优化问题？A.Dijkstra算法B.A算法C.Bellman-Ford算法D.Floyd-Warshall算法9.在机器人运动规划中，以下哪种方法属于采样一致性方法？A.Dijkstra算法B.A算法C.PRM算法D.RRT算法10.工业机器人运动规划中，以下哪种方法属于概率路图方法？A.Dijkstra算法B.A算法C.PRM算法D.RRT算法二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.工业机器人运动规划中，______是指根据已知关节角度计算末端执行器位置的过程。2.机器人运动学中，______是指根据末端执行器位置反推关节角度的过程。3.工业机器人运动规划中，______算法是一种常用的全局路径规划算法。4.机器人运动规划中，______矩阵用于计算末端执行器速度与关节速度之间的关系。5.工业机器人运动规划中，______传感器常用于检测机器人周围障碍物。6.机器人运动规划中，______算法是一种基于采样的局部路径规划算法。7.工业机器人运动规划中，______方法属于概率路图方法。8.机器人运动学中，______是指机器人能够独立运动的最低自由度数量。9.工业机器人运动规划中，______算法是一种常用的优化算法。10.机器人运动规划中，______是指机器人从起点到终点的运动轨迹。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.工业机器人运动规划中，Dijkstra算法主要用于解决最短路径问题。（√）2.机器人运动学中，正向运动学（ForwardKinematics）和逆向运动学（InverseKinematics）是互逆的过程。（√）3.工业机器人运动规划中，A算法是一种常用的全局路径规划算法。（√）4.机器人运动规划中，雅可比矩阵（JacobianMatrix）用于计算关节扭矩。（×）5.工业机器人运动规划中，超声波传感器常用于检测机器人周围障碍物。（√）6.机器人运动规划中，RRT算法是一种基于采样的局部路径规划算法。（√）7.工业机器人运动规划中，PRM算法属于概率路图方法。（√）8.机器人运动学中，自由度（DegreesofFreedom,DoF）是指机器人能够独立运动的最低数量。（×）9.工业机器人运动规划中，Bellman-Ford算法是一种常用的优化算法。（×）10.机器人运动规划中，轨迹（Trajectory）是指机器人从起点到终点的运动路径。（√）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述工业机器人运动规划的基本步骤。2.解释什么是雅可比矩阵（JacobianMatrix）及其在机器人运动规划中的作用。3.比较全局路径规划与局部路径规划的特点。五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设一个工业机器人具有3个旋转关节（R1,R2,R3），其正向运动学模型为：x=cos(R1)cos(R2+R3)y=sin(R1)cos(R2+R3)z=sin(R2+R3)请计算当R1=π/4,R2=π/6,R3=π/3时，末端执行器的位置坐标。2.假设一个工业机器人需要从一个起点（x1,y1,z1）移动到终点（x2,y2,z2），路径上存在一个障碍物。请简述如何使用A算法规划一条无碰撞的路径，并说明A算法的基本原理。【标准答案及解析】一、单选题1.B解析：A算法是一种常用的全局路径规划算法，适用于解决机器人路径规划问题。2.A解析：正向运动学（ForwardKinematics）是指根据已知关节角度计算末端执行器位置的过程。3.B解析：RRT算法（Rapidly-exploringRandomTrees）是一种常用的全局路径规划算法。4.B解析：超声波传感器常用于检测机器人周围障碍物，广泛应用于工业机器人环境感知。5.A解析：雅可比矩阵（JacobianMatrix）用于计算末端执行器速度与关节速度之间的关系。6.D解析：RRT算法（Rapidly-exploringRandomTrees）是一种基于采样的局部路径规划算法。7.B解析：逆向运动学（InverseKinematics）是指根据末端执行器位置反推关节角度的过程。8.B解析：A算法是一种常用的优化算法，适用于解决机器人路径规划问题。9.C解析：PRM算法（ProbabilisticRoadmap）是一种基于采样的局部路径规划算法。10.C解析：PRM算法（ProbabilisticRoadmap）是一种概率路图方法。二、填空题1.正向运动学（ForwardKinematics）2.逆向运动学（InverseKinematics）3.A算法4.雅可比矩阵（JacobianMatrix）5.超声波传感器6.RRT算法（Rapidly-exploringRandomTrees）7.PRM算法（ProbabilisticRoadmap）8.自由度（DegreesofFreedom,DoF）9.A算法10.轨迹（Trajectory）三、判断题1.√2.√3.√4.×解析：雅可比矩阵（JacobianMatrix）用于计算末端执行器速度与关节速度之间的关系，而非关节扭矩。5.√6.√7.√8.×解析：自由度（DegreesofFreedom,DoF）是指机器人能够独立运动的最高数量，而非最低数量。9.×解析：Bellman-Ford算法主要用于解决最短路径问题，而非优化问题。10.√四、简答题1.工业机器人运动规划的基本步骤包括：-定义问题：确定机器人运动的目标、约束条件（如避障、时间最优等）。-建立模型：建立机器人的运动学模型和动力学模型。-选择算法：选择合适的路径规划算法（如A、RRT等）。-生成路径：根据算法生成无碰撞的路径。-优化路径：对生成的路径进行优化（如时间、平滑度等）。-执行路径：控制机器人按照规划路径运动。2.雅可比矩阵（JacobianMatrix）及其在机器人运动规划中的作用：-雅可比矩阵是一个线性映射，用于描述机器人关节空间与笛卡尔空间之间的速度关系。-在机器人运动规划中，雅可比矩阵用于计算末端执行器速度与关节速度之间的关系，从而实现速度变换和控制。3.全局路径规划与局部路径规划的特点：-全局路径规划：考虑整个工作空间，生成从起点到终点的无碰撞路径。优点是路径全局最优，缺点是计算复杂度高。-局部路径规划：只考虑机器人当前位置附近的环境，生成局部无碰撞路径。优点是计算简单，缺点是可能无法找到全局最优路径。五、应用题1.计算末端执行器的位置坐标：x=cos(π/4)cos(π/6+π/3)=cos(π/4)cos(π/2)=0y=sin(π/4)cos(π/6+π/3)=sin(π/4)cos(π/2)=0z=sin(π/6+π/3)=sin(π/2)=1因此，末端执行器的位置坐标为（0,0,1）。2.使用A算法规划无碰撞路径：-A算法的基本原理：结合实际代价（g-cost）和启发式代价（h-cost）来选择最优路径。-规划步骤：1.初始化开放列表（OpenList）和封闭列表（ClosedList）。2.将起点加入开放列表，并设置其g-cost为0，h-cost为起点到终点的启发式代价。3.从开放列表中选择g-cost+h-cost最小的节点作为当前节点。4.如果当前节点是终点，则路径规划完成。5.否则，将当前节点加入封闭列表，并扩展其邻居节点。6