智能驾驶决策工程师考试试卷及答案

智能驾驶决策工程师考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.智能驾驶决策模块的核心输入包括感知结果、预测结果和__________。2.路径规划分为全局路径规划和__________路径规划两类。3.感知融合模块输出的是__________（如目标物类别、位置、速度）。4.Apollo自动驾驶框架中，负责决策的核心模块是__________。5.决策树算法中，针对回归任务的分裂准则是__________。6.强化学习中，智能体通过最大化__________学习最优策略。7.L4级自动驾驶的定义是__________（无需人类持续监控）。8.行为决策的核心是输出车辆的__________（如跟车、换道）。9.代价函数的作用是量化不同决策动作的__________（安全、效率等）。10.决策系统验证的常用方法包括仿真、实车测试和__________。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.不属于决策系统直接组成的是？A.行为决策模块B.路径规划模块C.代价评估模块D.感知模块2.Apollo中负责局部路径规划的是？A.RoutingB.PlanningC.PredictionD.Perception3.强化学习状态空间S的定义是？A.仅环境状态B.仅智能体状态C.环境+智能体状态D.动作集合4.“跟车”决策属于哪种类型？A.纵向决策B.横向决策C.混合决策D.路径决策5.L2级自动驾驶决策主导者是？A.人类驾驶员B.系统C.两者交替D.无决策6.决策树中不用于分类任务的分裂准则是？A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.熵值7.预测模块的核心输出是？A.目标物未来轨迹B.高精度地图C.车辆当前状态D.传感器原始数据8.代价函数中“安全代价”关联的核心因素是？A.碰撞风险B.行驶时间C.舒适度D.能耗9.分布式决策系统的优势不包括？A.低延迟B.高可靠性C.易扩展D.成本更低10.L5级自动驾驶适用场景是？A.所有道路环境B.特定封闭区域C.高速道路D.城市道路三、多项选择题（共10题，每题2分）1.决策系统核心模块包括？A.行为决策B.路径规划C.代价评估D.感知融合2.强化学习在决策中的应用场景有？A.拥堵跟车B.交叉口通行C.自动换道D.自动泊车3.行为决策的输出内容包括？A.目标车速B.换道意图C.转向角度D.全局路径点4.决策系统验证的有效方法有？A.仿真测试B.实车测试C.台架测试D.文档评审5.代价函数的常见组成部分有？A.安全代价B.效率代价C.舒适度代价D.能耗代价6.Apollo决策模块的子模块包括？A.规则决策B.强化学习决策C.代价评估D.全局路径规划7.决策需考虑的环境因素包括？A.道路类型B.交通信号C.行人/非机动车D.天气条件8.路径规划的分类包括？A.全局路径规划B.局部路径规划C.静态路径规划D.动态路径规划9.决策树算法的优点有？A.可解释性强B.计算效率高C.对异常值鲁棒D.无需特征缩放10.自动驾驶决策的层级包括？A.战略决策B.战术决策C.操作决策D.执行决策四、判断题（共10题，每题2分）1.智能驾驶决策仅依赖感知模块输入。（）2.强化学习决策属于端到端决策的一种。（）3.L4级自动驾驶需要人类随时接管。（）4.代价函数是决策选最优动作的核心依据。（）5.行为决策仅关注横向运动。（）6.Apollo的Routing模块负责全局路径规划。（）7.决策树无法处理连续特征。（）8.集中式决策比分布式更易出现单点故障。（）9.交叉口通行决策属于战术决策。（）10.决策验证仅需仿真测试即可落地。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述智能驾驶决策系统的核心作用及组成模块。2.对比规则决策与强化学习决策的优缺点。3.说明代价函数在决策中的设计原则。4.简述L4级自动驾驶决策系统的关键要求。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡智能驾驶决策中的“安全”与“效率”？2.分析强化学习在决策落地中的难点及解决方案。---答案部分一、填空题答案1.高精度地图2.局部3.环境感知信息4.Planning5.均方误差6.累计回报7.高度自动化（无需人类持续监控）8.驾驶行为意图9.综合代价10.台架测试二、单项选择题答案1.D2.B3.C4.A5.A6.C7.A8.A9.D10.A三、多项选择题答案1.ABC2.ABCD3.AB4.ABC5.ABCD6.ABC7.ABCD8.AB9.ABD10.ABC四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.√10.×五、简答题答案1.核心作用：连接感知/预测与执行模块，输出可落地驾驶动作，确保安全高效行驶；组成：行为决策（输出意图）、路径规划（生成路径）、代价评估（量化代价）、决策融合（多策略融合）。2.规则决策：优点（可解释、易实现）；缺点（泛化弱、依赖人工规则）；强化学习：优点（自适应、泛化强）；缺点（难解释、样本需求大）。3.安全优先、多目标平衡、可量化、场景自适应、计算高效。4.无需人类持续接管、覆盖复杂城市场景、故障自诊断/降级、多模态融合、符合ISO26262标准。六、讨论题答案1.①安全为底线（决策需满足碰撞阈值）；②代价函数动态权重（拥堵提效率、空旷侧重安全）；③场景化决策（交