2025年人工智能與機器人專業(yè)知識考試試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種機器學習算法屬于無監(jiān)督學習？A.邏輯回歸B.K-means聚類C.支持向量機（SVM）D.梯度提升決策樹（GBDT）2.在機器人運動學中，DH參數(shù)（Denavit-Hartenberg參數(shù)）用于描述：A.機器人關(guān)節(jié)的驅(qū)動力矩B.相鄰連桿之間的空間關(guān)系C.末端執(zhí)行器的速度雅可比矩陣D.傳感器數(shù)據(jù)的時間同步誤差3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，池化層的主要作用是：A.增加模型復(fù)雜度B.提取局部特征的位置不變性C.減少全連接層的參數(shù)數(shù)量D.增強模型的非線性表達能力4.強化學習中，“獎勵函數(shù)”的核心作用是：A.定義智能體的學習目標B.優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)C.加速經(jīng)驗回放的效率D.減少狀態(tài)空間的維度5.工業(yè)機器人的“重復(fù)定位精度”是指：A.多次執(zhí)行同一動作時末端位置的一致性B.末端執(zhí)行器到達目標位置的最大誤差C.機器人完成一個工作循環(huán)的時間D.關(guān)節(jié)伺服系統(tǒng)的響應(yīng)延遲6.以下哪項是自然語言處理（NLP）中Transformer模型的關(guān)鍵創(chuàng)新？A.引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）結(jié)構(gòu)B.使用自注意力機制替代序列依賴C.采用LSTM解決長距離依賴問題D.通過詞袋模型（Bag-of-Words）表示文本7.移動機器人SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）中，“回環(huán)檢測”的主要目的是：A.減少傳感器噪聲對定位的影響B(tài).識別已訪問過的環(huán)境區(qū)域以修正累積誤差C.生成全局一致的地圖D.優(yōu)化路徑規(guī)劃的實時性8.在機器人控制中，“阻抗控制”與“位置控制”的本質(zhì)區(qū)別在于：A.前者關(guān)注力/力矩的動態(tài)調(diào)節(jié)，后者關(guān)注位置跟蹤B.前者僅適用于工業(yè)機器人，后者適用于服務(wù)機器人C.前者不需要傳感器反饋，后者依賴編碼器數(shù)據(jù)D.前者控制精度更高，后者響應(yīng)速度更快9.以下哪種傳感器最適合用于機器人的三維環(huán)境重建？A.單目攝像頭B.激光雷達（LiDAR）C.慣性測量單元（IMU）D.觸覺傳感器10.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中，“生成器”與“判別器”的訓練目標是：A.生成器最大化判別器的分類錯誤率，判別器最小化分類錯誤率B.生成器最小化判別器的分類錯誤率，判別器最大化分類錯誤率C.兩者共同最小化生成數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)的分布差異D.生成器與判別器協(xié)同優(yōu)化以提升生成數(shù)據(jù)的多樣性二、填空題（每空2分，共20分）1.機器學習中，常用的損失函數(shù)“交叉熵損失”適用于______任務(wù)（分類/回歸）。2.機器人運動學分為______運動學（已知關(guān)節(jié)角度求末端位姿）和逆運動學（已知末端位姿求關(guān)節(jié)角度）。3.強化學習的三要素是狀態(tài)（State）、動作（Action）和______（Reward）。4.自然語言處理中，“詞嵌入”（WordEmbedding）的核心目的是將離散的文本符號轉(zhuǎn)換為______的向量表示。5.工業(yè)機器人的“自由度”是指其能夠獨立運動的______數(shù)量（關(guān)節(jié)/連桿）。6.深度學習中，“過擬合”現(xiàn)象通常表現(xiàn)為模型在訓練集上效果很好，但在______集上效果顯著下降。7.移動機器人路徑規(guī)劃算法中，A算法通過啟發(fā)函數(shù)（如曼哈頓距離）估計______，從而提高搜索效率。8.機器人感知系統(tǒng)中，“點云配準”（PointCloudRegistration）的常用算法是______（ICP，IterativeClosestPoint）。9.生成式AI中，擴散模型（DiffusionModel）的訓練過程模擬數(shù)據(jù)從______到清晰的逆過程。10.機器人倫理中，“可解釋性”要求系統(tǒng)能夠以______的方式說明決策邏輯，避免“黑箱”問題。三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習的核心區(qū)別，并各舉一例說明其應(yīng)用場景。2.解釋機器人“正運動學”與“逆運動學”的數(shù)學表達形式，并說明逆運動學求解的主要難點。3.對比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理不同類型數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢：CNN適合處理______數(shù)據(jù)，RNN適合處理______數(shù)據(jù)，并分別解釋原因。4.說明強化學習中“策略梯度”（PolicyGradient）方法與“值函數(shù)”（ValueFunction）方法的核心差異，并列舉一種典型算法。5.機器人自主導(dǎo)航通常包含哪幾個關(guān)鍵步驟？請結(jié)合激光雷達和攝像頭的融合感知，說明各步驟的實現(xiàn)邏輯。四、綜合分析題（每題20分，共20分）某公司計劃開發(fā)一款家庭服務(wù)機器人，需實現(xiàn)“識別并端送水杯”的核心功能。請結(jié)合人工智能與機器人技術(shù)，設(shè)計該功能的完整技術(shù)方案，要求涵蓋以下模塊：（1）感知模塊：傳感器選擇與環(huán)境感知（如目標檢測、姿態(tài)估計）；（2）決策模塊：路徑規(guī)劃與動作規(guī)劃（如避開障礙物、調(diào)整抓取姿態(tài)）；（3）執(zhí)行模塊：機械臂控制與移動控制（如力控抓取、輪式移動）；（4）安全與魯棒性設(shè)計（如應(yīng)對動態(tài)障礙物、水杯滑落風險）。答案一、單項選擇題1.B2.B3.B4.A5.A6.B7.B8.A9.B10.A二、填空題1.分類2.正3.獎勵4.連續(xù)5.關(guān)節(jié)6.測試7.目標距離8.迭代最近點算法9.噪聲10.人類可理解三、簡答題1.核心區(qū)別：監(jiān)督學習需要帶標簽的訓練數(shù)據(jù)（輸入-輸出對），目標是學習輸入到輸出的映射；無監(jiān)督學習使用無標簽數(shù)據(jù)，目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)或規(guī)律。應(yīng)用場景：監(jiān)督學習如圖像分類（輸入圖像，輸出類別標簽）；無監(jiān)督學習如用戶分群（輸入用戶行為數(shù)據(jù)，無標簽，通過聚類發(fā)現(xiàn)用戶群體）。2.數(shù)學表達：正運動學用齊次變換矩陣表示為\(T=f(q)\)（\(q\)為關(guān)節(jié)角度向量）；逆運動學求解\(q=f^{-1}(T)\)。難點：逆運動學可能存在多解（冗余自由度）、無解（末端位姿超出工作空間）或數(shù)值不穩(wěn)定（雅可比矩陣奇異）。3.數(shù)據(jù)類型：CNN適合處理空間局部相關(guān)數(shù)據(jù)（如圖像），因其卷積核可提取局部特征并共享參數(shù)；RNN適合處理序列數(shù)據(jù)（如文本、時間序列），因其循環(huán)結(jié)構(gòu)能捕捉時間/順序依賴。4.核心差異：策略梯度方法直接優(yōu)化策略函數(shù)（動作概率分布），值函數(shù)方法通過估計狀態(tài)/動作值函數(shù)間接優(yōu)化策略。典型算法：策略梯度如REINFORCE，值函數(shù)如Q-learning。5.關(guān)鍵步驟：（1）環(huán)境感知：激光雷達獲取障礙物位置（點云數(shù)據(jù)），攝像頭獲取語義信息（如可通行區(qū)域），融合后生成環(huán)境地圖；（2）定位：通過SLAM（如Cartographer算法）確定機器人當前位姿；（3）路徑規(guī)劃：全局規(guī)劃（A算法生成全局路徑）+局部規(guī)劃（DWA算法避開動態(tài)障礙物）；（4）導(dǎo)航控制：將路徑轉(zhuǎn)換為輪速指令，通過PID控制器跟蹤路徑。四、綜合分析題技術(shù)方案設(shè)計：（1）感知模塊：-傳感器選擇：雙目攝像頭（獲取水杯三維位置）+深度相機（如RealSense）（獲取場景深度信息）+觸覺傳感器（機械臂末端，檢測抓取力）。-環(huán)境感知：-目標檢測：使用YOLOv8或DETR模型識別水杯類別，輸出2Dboundingbox；-姿態(tài)估計：通過PnP算法（Perspective-n-Point）結(jié)合深度信息，計算水杯三維位姿（位置+旋轉(zhuǎn)角）；-障礙物檢測：激光雷達生成2D占據(jù)柵格地圖，攝像頭語義分割識別動態(tài)障礙物（如走動的人）。（2）決策模塊：-路徑規(guī)劃：全局路徑使用A算法在柵格地圖上規(guī)劃從當前位置到水杯的最短路徑；局部路徑使用動態(tài)窗口法（DWA）避開動態(tài)障礙物（如突然出現(xiàn)的寵物）。-動作規(guī)劃：機械臂抓取姿態(tài)規(guī)劃采用幾何方法（如計算水杯重心與機械臂末端的對齊），結(jié)合力控約束（避免捏碎杯子）；若水杯傾斜，通過強化學習（如PPO算法）優(yōu)化調(diào)整姿態(tài)的策略。（3）執(zhí)行模塊：-機械臂控制：采用阻抗控制，末端接觸水杯時切換為力控模式（目標力5N），避免打滑或過壓；-移動控制：輪式底盤使用差速控制，通過PID控制器跟蹤路徑，誤差超過閾值時觸發(fā)