智能扫地机器人避障算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

智能扫地机器人避障算法工程师岗位招聘考试试卷及答案智能扫地机器人避障算法工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.智能扫地机器人常用的避障传感器中，______可用于检测近距离障碍物（如厘米级）。2.A算法中，启发函数h(n)的作用是______。3.机器人坐标系中，通常将自身位置设为原点，前进方向为______轴正方向。4.激光雷达（LiDAR）的核心参数SLAM中，L代表______。5.避障算法中，______算法基于人工势场法，将障碍物视为斥力源，目标视为引力源。6.扫地机器人常用的路径规划算法中，______属于全局路径规划，需预先知道环境地图。7.机器人运动学中，差速驱动的两个轮子转速差决定______。8.视觉避障中，单目相机需通过______技术从运动中恢复三维结构（获取深度）。9.避障算法的性能指标中，______是指机器人在避障过程中是否能到达目标点。10.机器人SLAM中，______是指机器人在未知环境中同时进行定位和地图构建。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下哪种传感器最适合检测远距离（10米以上）障碍物？A.红外传感器B.超声波传感器C.激光雷达D.接触式传感器2.A算法中，节点的总代价f(n)等于？A.f(n)=g(n)B.f(n)=h(n)C.f(n)=g(n)+h(n)D.f(n)=g(n)-h(n)3.人工势场法中，当机器人距离障碍物较近时，斥力会？A.减小B.增大C.不变D.先增后减4.以下哪种属于局部路径规划算法？A.DijkstraB.AC.动态窗口法（DWA）D.RRT5.扫地机器人常用的驱动方式不包括？A.差速驱动B.全向驱动C.履带驱动D.麦克纳姆轮驱动6.SLAM中，基于特征的方法主要依赖于提取环境中的？A.像素点B.特征点（如角点）C.边缘D.颜色7.避障算法中，“死区”问题通常出现在哪种算法中？A.人工势场法B.AC.DWAD.RRT8.以下哪种传感器不受光线影响？A.单目相机B.双目相机C.激光雷达D.RGB-D相机9.机器人运动控制中，PID控制器的积分环节作用是？A.消除稳态误差B.加快响应速度C.抑制振荡D.降低噪声10.全局路径规划的前提是？A.未知环境B.已知环境地图C.无障碍物D.机器人静止三、多项选择题（共10题，每题2分）1.智能扫地机器人常用的避障传感器包括？A.红外传感器B.超声波传感器C.激光雷达D.接触式传感器E.温湿度传感器2.以下属于全局路径规划算法的有？A.AB.DijkstraC.DWAD.RRTE.RRT3.机器人SLAM的主要应用场景包括？A.扫地机器人B.自动驾驶C.无人机D.工业机器人E.智能门锁4.人工势场法的缺点包括？A.存在死区B.局部最优C.计算量大D.依赖地图E.对动态障碍物适应性差5.视觉避障的常用技术包括？A.双目立体视觉B.RGB-D深度感知C.单目SLAMD.运动恢复结构（SfM）E.红外测距6.避障算法的性能评估指标包括？A.可达性B.路径长度C.避障时间D.能耗E.传感器精度7.差速驱动机器人的运动参数包括？A.左右轮转速B.转向角度C.线速度D.角速度E.环境光照8.以下属于局部路径规划算法的有？A.DWAB.矢量场直方图法（VFH）C.AD.DijkstraE.人工势场法9.激光雷达的优势包括？A.高精度B.远距离检测C.不受光线影响D.成本低E.体积小10.机器人避障算法的设计需考虑哪些因素？A.环境动态性B.传感器精度C.机器人运动能力D.能耗E.目标点数量四、判断题（共10题，每题2分）1.超声波传感器比激光雷达检测距离更远。（）2.A算法是Dijkstra算法的改进，引入了启发函数。（）3.人工势场法可有效处理动态障碍物。（）4.单目相机可直接获取深度信息。（）5.SLAM中的“建图”是指构建环境的二维或三维地图。（）6.差速驱动机器人的线速度等于左右轮转速的平均值。（）7.动态窗口法（DWA）属于全局路径规划算法。（）8.接触式传感器可用于检测所有障碍物。（）9.RRT算法是RRT算法的改进，可得到最优路径。（）10.避障算法的性能与传感器类型无关。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述A算法的核心思想及适用场景。2.人工势场法的工作原理是什么？有哪些主要缺点？3.简述激光雷达在扫地机器人避障中的作用及优势。4.局部路径规划与全局路径规划的区别是什么？各举一例。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何解决人工势场法中的“死区”问题？请提出至少两种改进思路。2.动态障碍物（如行人、宠物）对扫地机器人避障算法的挑战有哪些？如何优化算法以应对？一、填空题答案1.红外传感器（或超声波传感器）2.估计从当前节点n到目标节点的最优路径代价3.X4.定位（Localization）5.人工势场避障（或势场法）6.A算法（或Dijkstra算法）7.转向半径（或转向角度）8.运动恢复结构（SfM）9.可达性10.同时定位与地图构建（SLAM）二、单项选择题答案1.C2.C3.B4.C5.C6.B7.A8.C9.A10.B三、多项选择题答案1.ABCD2.ABDE3.ABCD4.ABE5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABE9.ABC10.ABCD四、判断题答案1.×2.√3.×4.×5.√6.√7.×8.×9.√10.×五、简答题答案1.A算法核心思想：通过节点总代价f(n)=g(n)+h(n)选择路径，g(n)是起点到当前节点的实际代价，h(n)是当前节点到目标的启发式估计代价（需≤实际代价以保证最优）。适用场景：已知环境地图的全局路径规划，如扫地机器人在室内地图中规划最优路径，兼顾效率与最优性。2.工作原理：将目标设为引力源（引力随距离增大），障碍物设为斥力源（斥力随距离减小），机器人受合力引导移动。主要缺点：①存在死区（力平衡无法移动）；②对动态障碍物适应性差；③易陷入局部最优。3.作用：①构建环境地图；②检测障碍物位置/距离；③自身定位。优势：①高精度（毫米级）；②远距离检测（10米+）；③不受光线影响；④多方向距离获取，适合复杂室内。4.区别：①前提：全局需已知地图，局部无需；②范围：全局覆盖全环境，局部仅周围小范围；③响应：全局慢，局部快；④适应性：全局对静态友好，局部对动态强。举例：全局A，局部DWA。六、讨论题答案1.改进思路：①动态斥力场：陷入死区时，增大某方向斥力打破平衡；②结合局部规划：死区检测后切换为DWA绕障，再回到势场法；③自适应引力：用非线性引力避免平衡；④多子目标：拆分目标为子目标逐步引导。例如，死区时随机增大一侧斥力，使机器人偏离平衡位置