智能仓储 AGV 路径优化工程师岗位招聘考试试卷及答案

智能仓储AGV路径优化工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.AGV路径规划的核心目标之一是实现______与避障的平衡。2.经典静态最短路径算法中，不考虑启发信息的是______算法。3.A算法的启发函数h(n)越接近节点n到目标的______，算法效率越高。4.多AGV调度中，常见的冲突类型包括碰撞、______和等待超时。5.栅格地图将环境划分为离散的______单元，便于避障计算。6.AGV动态路径规划常用的算法有DLite和______。7.智能仓储中，AGV的导航方式主要包括激光SLAM、______定位等。8.路径优化中，AGV的运动学约束包括转弯半径、______等。9.集中式多AGV调度系统通过______统一分配任务和路径。10.拓扑地图用节点表示关键位置，用______表示节点间的连接。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于静态路径规划算法的是（）A.DLiteB.AC.人工势场法D.RRT2.AGV路径优化中，最小化能耗的关键因素不包括（）A.行驶距离B.负载重量C.行驶速度D.环境温度3.拓扑地图更适合的应用场景是（）A.小空间高精度导航B.大空间多节点调度C.动态障碍物密集场景D.栅格分辨率要求高的场景4.Dijkstra算法的适用条件是（）A.带权图且无负权边B.带权图且有负权边C.无向图D.有向图5.多AGV调度中，分布式调度的主要特点是（）A.全局最优性强B.依赖中央控制器C.单AGV自主决策D.协调复杂度高6.AGV避障中，人工势场法的缺点是（）A.计算量小B.易出现局部极小值C.仅适用于静态环境D.精度低7.以下不属于AGV路径优化约束条件的是（）A.任务优先级B.充电时间C.仓库面积D.障碍物位置8.A算法中，开放列表存储的是（）A.已访问的节点B.待扩展的节点C.目标节点D.障碍物节点9.智能仓储中，AGV的定位精度要求通常在（）A.1cm以内B.10cm以内C.1m以内D.5m以内10.多AGV冲突避免中，“路径重规划”的适用场景是（）A.静态障碍物B.冲突不可避免且等待无效C.低优先级任务D.充电AGV三、多项选择题（每题2分，共20分）1.AGV路径规划的主要类型包括（）A.静态路径规划B.动态路径规划C.多AGV协同规划D.离线规划2.A算法的核心组成部分有（）A.节点B.启发函数h(n)C.开放列表D.关闭列表3.多AGV调度中，常见的协调机制有（）A.集中式B.分布式C.混合式D.自主式4.栅格地图的优点包括（）A.精度高B.易实现避障C.存储量小D.适合大空间5.路径优化的常见目标函数包括（）A.最短行驶距离B.最少任务时间C.最低能耗D.最小负载6.AGV导航的关键技术包括（）A.SLAMB.定位C.路径规划D.避障7.动态环境下AGV路径规划的挑战有（）A.实时性要求高B.障碍物动态变化C.多AGV冲突频繁D.全局最优难实现8.拓扑地图的节点类型包括（）A.存储点B.充电点C.交叉点D.障碍物点9.AGV路径优化中，运动学约束包括（）A.转弯半径B.最大速度C.加速度D.负载限制10.集中式多AGV调度的优点有（）A.全局最优性强B.协调简单C.容错性高D.响应速度快四、判断题（每题2分，共20分）1.A算法是动态路径规划算法，可处理实时障碍物变化。（）2.Dijkstra算法考虑启发信息，比A算法效率更高。（）3.多AGV中，分布式调度比集中式更易实现全局最优。（）4.栅格地图的分辨率越高，路径精度越高，但计算量越大。（）5.人工势场法不会出现局部极小值，适用于所有避障场景。（）6.AGV路径优化中，能耗仅与行驶距离有关，与负载无关。（）7.拓扑地图适合小空间高精度导航，栅格地图适合大空间调度。（）8.RFID定位属于AGV的绝对定位方式，精度稳定。（）9.DLite算法是A算法的动态版本，可处理环境变化。（）10.多AGV冲突避免中，“等待”是最常用的解决方式之一。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述A算法的核心思想及适用场景。2.多AGV路径优化中，常见的冲突类型及解决方法。3.栅格地图与拓扑地图的区别及各自适用场景。4.简述AGV路径优化中能耗优化的关键因素。六、讨论题（每题5分，共10分）1.动态环境下（如仓库内人员/货物移动），如何平衡AGV路径规划的实时性与最优性？2.多AGV调度中，集中式与分布式调度的优缺点对比，及在智能仓储中的选择策略。---答案部分一、填空题答案1.路径最优2.Dijkstra3.实际代价4.死锁5.栅格6.人工势场法7.RFID8.最大速度9.中央控制器10.边二、单项选择题答案1.B2.D3.B4.A5.C6.B7.C8.B9.B10.B三、多项选择题答案1.ABC2.ABCD3.ABC4.AB5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABC9.ABC10.AB四、判断题答案1.×2.×3.×4.√5.×6.×7.×8.√9.√10.√五、简答题答案1.A算法核心：结合实际代价g(n)（起点到节点n的距离）和启发函数h(n)（节点n到目标的估计距离），通过f(n)=g(n)+h(n)选择下一个扩展节点，优先扩展f(n)最小的节点。适用场景：静态环境下的最短路径规划（如智能仓储静态货架间AGV路径）。2.冲突类型：①碰撞（路径交叉+时间重叠）；②死锁（互相等待）；③等待超时。解决方法：①等待（低优先级AGV让行）；②路径重规划（冲突节点换路径）；③调度调整（中央控制器改任务顺序）；④速度调节（错开行驶时间）。3.区别：①栅格地图：离散栅格表示环境，精度高但计算量大；②拓扑地图：节点+边表示关键位置，存储小但精度低。适用场景：栅格地图适合小空间、动态障碍物密集场景（如仓库窄通道）；拓扑地图适合大空间、多节点调度（如大型仓储全局规划）。4.能耗优化关键：①行驶距离（最短路径优先）；②负载重量（优先低负载AGV）；③行驶速度（避免急加减速）；④路径曲率（减少转弯次数）；⑤充电效率（路径靠近充电点，减少空驶）。六、讨论题答案1.平衡策略：①算法选择：用动态算法（DLite、RRT）兼顾实时性与最优性；②分层规划：全局用A（静态最优），局部用动态避障（实时响应）；③冲突预测：提前检测障碍物，预规划备选路径；④参数优化：调整启发函数权重；⑤硬件支持：高性能控制器提升计