2026年机器人运动测试题及答案

2026年机器人运动测试题及答案

一、单项选择题（10题，每题2分）1.轮式机器人阿克曼转向中，内侧轮转角与外侧轮转角的关系是（）A.内侧轮转角更大B.外侧轮转角更大C.两者相等D.无固定关系2.6自由度关节机器人末端执行器的位姿由几个关节变量决定（）A.3个B.4个C.5个D.6个3.机器人运动学中，“已知关节角求解末端执行器位姿”属于（）A.正运动学B.逆运动学C.动力学分析D.轨迹规划4.差分驱动机器人实现原地转弯时，左右轮的运动关系是（）A.同速同向B.同速反向C.异速同向D.异速反向5.PID控制中，积分环节的核心作用是（）A.加快系统响应速度B.消除稳态误差C.抑制超调量D.减少系统振荡6.四足机器人trot步态的支撑相占比约为（）A.25%B.50%C.75%D.100%7.机器人运动精度中，“重复定位精度”指的是（）A.末端多次到达同一目标的偏差B.末端到达目标的绝对偏差C.轨迹的形状偏差D.运动速度的波动偏差8.运动规划中，“A算法”属于（）A.全局路径规划B.局部避障规划C.轨迹时间规划D.动力学约束规划9.关节机器人中，谐波减速器的主要功能是（）A.提高关节转速B.增大输出扭矩C.减少关节重量D.降低控制成本10.机器人运动感知中，常与编码器融合的传感器不包括（）A.IMU（惯性测量单元）B.激光雷达C.温度传感器D.视觉摄像头二、填空题（10题，每题2分）1.轮式机器人中，______适合平坦地面高速运动，______适合复杂地形越障。2.6自由度关节机器人的末端位姿由______个位置坐标和______个姿态角组成。3.机器人逆运动学求解的关键是______和______的存在性与唯一性。4.PID控制的三个核心参数是比例系数（Kp）、______、积分时间（Ti）。5.四足机器人的典型步态包括trot、______、gallop等。6.机器人运动性能指标中，______是指末端在规定时间内从起点到终点的距离。7.运动规划分为______规划（解决“去哪里”）和______规划（解决“怎么去”）。8.关节机器人中，______编码器测量绝对位置，______编码器测量相对位置。9.履带式机器人的核心优势是______和______。10.机器人运动仿真常用软件有______、______等。三、判断题（10题，每题2分）1.差分驱动机器人只能实现纯滚动，不会出现打滑现象。（）2.正运动学的解唯一，逆运动学的解可能存在多解或无解。（）3.PID控制中，比例环节的输出与当前偏差成正比。（）4.四足机器人trot步态是两足交替支撑，适合低速运动。（）5.重复定位精度比定位精度更重要，因机器人需多次重复动作。（）6.A算法是启发式搜索，比Dijkstra算法效率更高。（）7.谐波减速器的减速比越大，输出扭矩越小。（）8.机器人运动学仅考虑位置和姿态，不涉及力与质量。（）9.阿克曼转向可避免轮式机器人侧滑，适用于汽车类移动机器人。（）10.足式机器人步态规划无需考虑地形起伏变化。（）四、简答题（4题，每题5分）1.简述机器人正运动学与逆运动学的区别及应用场景。2.简述PID控制在机器人运动中的作用及参数调整原则。3.简述轮式机器人阿克曼转向的原理及适用场景。4.简述四足机器人步态规划的基本思路。五、讨论题（4题，每题5分）1.分析差分驱动机器人与阿克曼转向机器人的运动性能差异及适用场景。2.讨论机器人运动中传感器融合的必要性及常用融合方法。3.分析关节机器人与移动机器人运动控制的核心差异。4.讨论机器人运动规划中全局与局部规划的协同机制。---答案与解析一、单项选择题答案1.A2.D3.A4.B5.B6.B7.A8.A9.B10.C二、填空题答案1.差速驱动机器人；履带式机器人2.3；33.解；关节限制4.微分系数（Kd）5.crawl（爬行步态）6.运动速度7.全局路径；局部轨迹8.绝对；增量式9.接地比压小；越障能力强10.ROSGazebo；ADAMS三、判断题答案1.×（差分驱动机器人转向时易打滑，需通过算法补偿）2.√（正运动学由关节角唯一确定末端位姿；逆运动学可能因机构冗余或奇异位形多解/无解）3.√（比例环节输出=Kp×当前偏差）4.×（trot步态是两对足交替支撑，支撑相占比50%，适合中速运动）5.√（重复定位精度反映机器人动作一致性，比绝对定位精度更实用）6.√（A利用启发函数减少搜索节点，效率高于Dijkstra）7.×（减速比越大，扭矩放大倍数越大，输出扭矩越大）8.√（运动学研究位置/姿态与关节变量的关系，动力学涉及力/质量）9.√（阿克曼转向使内外轮转角满足几何关系，避免侧滑）10.×（足式机器人需根据地形调整步态，如攀爬时切换步态）四、简答题答案1.正运动学与逆运动学区别及应用正运动学：已知关节角（输入）→末端位姿（输出），解唯一，用于仿真、轨迹生成；逆运动学：已知末端位姿（输入）→关节角（输出），解可能多解/无解，用于关节机器人的运动控制（如抓取任务）。正运动学是逆运动学的基础，逆运动学是机器人执行任务的核心算法。2.PID控制作用及参数调整作用：PID通过比例（Kp）、积分（Ti）、微分（Kd）调节，实现位置/速度跟踪，消除静差、抑制振荡。调整原则：先调Kp（使系统响应稳定），再调Ti（消除静差），最后调Kd（抑制超调）；避免参数过大导致振荡，过小导致响应慢。3.阿克曼转向原理及适用场景原理：通过转向梯形使内外轮转角满足R外=R内+L/sinθ（L为轮距），避免侧滑。适用场景：平坦路面的高速移动机器人（如自动驾驶小车），需稳定转向、低能耗的场景，不适合复杂地形。4.四足机器人步态规划思路步骤：1）确定支撑相和摆动相的时间分配（如trot步态支撑相50%）；2）规划足端轨迹（如椭圆轨迹适应地形）；3）通过逆运动学计算关节角；4）考虑躯干姿态稳定（如ZMP稳定判据）；5）根据地形调整步态参数（如越障时增加支撑相占比）。五、讨论题答案1.差分驱动与阿克曼转向的差异及场景性能差异：差分驱动可原地转弯，转向灵活但高速易打滑；阿克曼转向高速稳定，无侧滑但转向半径大。适用场景：差分驱动适合室内巡检、仓库搬运（空间小、需灵活转向）；阿克曼转向适合户外高速运输、自动驾驶（路面平坦、需稳定转向）。补充：差分驱动成本低，阿克曼转向需转向机构，适合不同场景需求。2.传感器融合的必要性及方法必要性：单传感器（如编码器易漂移、IMU噪声大）无法满足高精度运动需求，融合可互补缺陷。常用方法：1）卡尔曼滤波（如IMU+编码器融合，消除漂移）；2）粒子滤波（处理非线性系统，如视觉+激光雷达融合避障）；3）多传感器数据融合（如ROS中的sensor_fusion包）。融合后可提升定位精度、运动稳定性。3.关节机器人与移动机器人控制差异核心差异：1）控制对象：关节机器人控制关节角度/力矩，实现末端位姿；移动机器人控制车轮/足端运动，实现全局定位与导航。2）约束不同：关节机器人受关节限制、奇异位形约束；移动机器人受非完整约束（如差速驱动无侧向速度）。3）感知需求：关节机器人需关节位置感知；移动机器人需环境感知（激光雷达、视觉）。4.全局与局部规划的协同机