無(wú)人駕駛車(chē)輛智慧樹(shù)知到課后章節(jié)答案2023年下北京理工大學(xué)

無(wú)人駕駛車(chē)輛智慧樹(shù)知到課后章節(jié)答案2023年下北京理工大學(xué)北京理工大學(xué)

第一章測(cè)試

2020年2月，國(guó)家11部委聯(lián)合印發(fā)了《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，對(duì)智能汽車(chē)進(jìn)行了定義：通過(guò)搭載先進(jìn)傳感器等裝置，運(yùn)用（）等新技術(shù)，具有自動(dòng)駕駛功能，逐步成為智能移動(dòng)空間和應(yīng)用終端的新一代汽車(chē)。

A:工控機(jī)B:高精度地圖C:人工智能D:車(chē)聯(lián)網(wǎng)

答案:人工智能

2004年DARPA舉辦了越野環(huán)境下的大挑戰(zhàn)賽，雖然沒(méi)有一輛參賽車(chē)完成比賽。但該屆賽事仍具有里程碑的意義。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

SAE將自動(dòng)駕駛分為駕駛輔助、部分自動(dòng)駕駛、有條件自動(dòng)駕駛、高度自動(dòng)駕駛以及完全自動(dòng)駕駛五個(gè)級(jí)別。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

從人的參與來(lái)看，L1是逐步釋放手腳；L2全部釋放手腳，但不釋放注意力。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

視頻中介紹的第二種體系結(jié)構(gòu)，把無(wú)人駕駛系統(tǒng)分為感知層、決策層和執(zhí)行層三個(gè)部分。在決策層引入（）。

A:車(chē)聯(lián)網(wǎng)B:大數(shù)據(jù)C:3D高精度地圖D:深度學(xué)習(xí)

答案:車(chē)聯(lián)網(wǎng);3D高精度地圖

下面4輛自動(dòng)駕駛試驗(yàn)車(chē)中，與其他三輛技術(shù)路線不同的是(

)

A:B:C:D:

答案:

第二章測(cè)試

在無(wú)人駕駛車(chē)輛研究早期階段，主要采用外加機(jī)構(gòu)改造的方式來(lái)將有人駕駛車(chē)輛改造成無(wú)人駕駛車(chē)輛，主要是在（）方面外加執(zhí)行機(jī)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人化。

A:油門(mén)操縱B:變速操縱C:制動(dòng)操縱D:轉(zhuǎn)向操縱

答案:油門(mén)操縱;變速操縱;制動(dòng)操縱;轉(zhuǎn)向操縱

無(wú)人駕駛汽車(chē)的一體化設(shè)計(jì)是指綜合考慮無(wú)人駕駛汽車(chē)對(duì)行駛環(huán)境的感知和決策以及車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)特性之間的相互聯(lián)系和影響，將汽車(chē)動(dòng)力學(xué)特性與環(huán)境感知決策進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

汽車(chē)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的發(fā)展經(jīng)歷了純機(jī)械式轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、主動(dòng)前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)幾個(gè)階段。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

電控液壓助力轉(zhuǎn)向的優(yōu)點(diǎn)是助力大小能夠根據(jù)方向盤(pán)輸入轉(zhuǎn)矩和車(chē)速實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，降低了能量消耗且增強(qiáng)了路感。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

相較于傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，線控轉(zhuǎn)向的優(yōu)點(diǎn)有（）

A:增強(qiáng)汽車(chē)舒適性。B:.提高汽車(chē)安全性能。C:改善駕駛員路感。D:操縱穩(wěn)定性好。

答案:增強(qiáng)汽車(chē)舒適性。;.提高汽車(chē)安全性能。;改善駕駛員路感。;操縱穩(wěn)定性好。

與電子液壓制動(dòng)系統(tǒng)和傳統(tǒng)液壓制動(dòng)系統(tǒng)相比，電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于（）

A:取消了液壓回路，減少了制動(dòng)響應(yīng)時(shí)間，B:不用額外裝置就能夠?qū)崿F(xiàn)電子駐車(chē)制動(dòng)。C:其他三條都對(duì)D:取消了制動(dòng)主缸和真空助力器，占用空間小，便于發(fā)動(dòng)機(jī)艙的布置；

答案:其他三條都對(duì)

第三章測(cè)試

由于激光雷達(dá)檢測(cè)更精準(zhǔn)，即便在大霧、煙塵天氣，其檢測(cè)性能也不會(huì)受到影響。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

即使使用多線激光雷達(dá)，仍然存在檢測(cè)盲區(qū)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

激光雷達(dá)同毫米波雷達(dá)一樣，可以直接檢測(cè)出物體的速度。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

泊車(chē)輔助系統(tǒng)主要依靠（）來(lái)實(shí)現(xiàn)。

A:環(huán)視相機(jī)B:雙目相機(jī)C:紅外相機(jī)D:單目相機(jī)

答案:環(huán)視相機(jī)

以下通信方式傳輸速率最快的是（）

A:以太網(wǎng)B:串口C:CAN總線D:并口

答案:以太網(wǎng)

無(wú)人駕駛計(jì)算平臺(tái)分類(lèi)包括（）

A:基于GPUB:基于FPGAC:基于DSPD:基于ASIC

答案:基于GPU;基于FPGA;基于DSP;基于ASIC

第四章測(cè)試

單目相機(jī)模型中包含以下哪些坐標(biāo)系？（）

A:世界坐標(biāo)系B:圖像像素坐標(biāo)系C:圖像物理坐標(biāo)系D:相機(jī)坐標(biāo)系

答案:圖像像素坐標(biāo)系;圖像物理坐標(biāo)系;相機(jī)坐標(biāo)系

車(chē)體坐標(biāo)系與相機(jī)坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)和平移關(guān)系，可以通過(guò)一個(gè)3X3的旋轉(zhuǎn)矩陣和一個(gè)4X1的平移向量來(lái)表示。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

在相機(jī)的組裝過(guò)程中由于安裝誤差，透鏡和成像面不嚴(yán)格平行，也會(huì)引入畸變，稱(chēng)作徑向畸變。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

用標(biāo)定板標(biāo)定得到的相機(jī)外參，不是相機(jī)相對(duì)于車(chē)體坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)和平移，而是相機(jī)相對(duì)于標(biāo)定板坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)和平移。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

根據(jù)雙目相機(jī)的基線，焦距、以及同一個(gè)物體在兩個(gè)相機(jī)圖像中的視差，就能得到距離。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

假如激光雷達(dá)坐標(biāo)系到車(chē)體坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣為[0.83,-0.26,0.49;0.36,0.93,-0.11;-0.42,0.27,0.87;]，平移向量為[-0.1,-0.6,0.6]，激光雷達(dá)坐標(biāo)系中坐標(biāo)為[1.6,-1.5,1.5]的點(diǎn)，在車(chē)體坐標(biāo)系中的坐標(biāo)是（）

A:[2.35,1.58,0.83]B:[-2.35,1.58,0.83]C:[2.35,-1.58,0.83]D:[-2.35,-1.58,0.83]

答案:[2.35,-1.58,0.83]

第五章測(cè)試

以下有關(guān)激光雷達(dá)回波強(qiáng)度的說(shuō)法，正確的是（）

A:通過(guò)激光雷達(dá)回波強(qiáng)度檢測(cè)車(chē)道線是利用了車(chē)道線通常是白色或者黃色的。B:利用激光雷達(dá)回波強(qiáng)度無(wú)法區(qū)分道路和道路兩旁的非道路區(qū)域。C:激光雷達(dá)回波強(qiáng)度指的是激光雷達(dá)探測(cè)的距離遠(yuǎn)近。D:激光雷達(dá)回波強(qiáng)度與物體表面材質(zhì)有關(guān)。

答案:激光雷達(dá)回波強(qiáng)度與物體表面材質(zhì)有關(guān)。

車(chē)道線模型的擬合，可以采用以下哪些傳統(tǒng)方法（）

A:滑動(dòng)窗口搜索法B:霍夫變換C:最小二乘法D:深度學(xué)習(xí)

答案:滑動(dòng)窗口搜索法;霍夫變換;最小二乘法

均值濾波既能減少椒鹽噪聲，還能避免讓圖像模糊。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

邊緣增強(qiáng)是指突出圖像的邊緣，邊緣以外的圖像區(qū)域被削弱或者被完全去掉。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

根據(jù)人的視覺(jué)對(duì)顏色的敏感度程度，等量的紅、藍(lán)、綠混合可以得到對(duì)應(yīng)亮度相同的灰度值。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

各個(gè)弱分類(lèi)器的訓(xùn)練過(guò)程結(jié)束后，分類(lèi)誤差率小的弱分類(lèi)器的權(quán)重較大，其在最終的分類(lèi)器中起著較大的決定作用。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，都需要人工設(shè)計(jì)或選取特征。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

單層感知機(jī)無(wú)法解決異或問(wèn)題，這是因?yàn)楫惢騿?wèn)題是一個(gè)非線性問(wèn)題，而單層感知機(jī)屬于一種線性分類(lèi)器。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

激活函數(shù)決定了神經(jīng)元是活躍狀態(tài)還是抑制狀態(tài)，它的作用是為了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性的學(xué)習(xí)和處理能力。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

增益K越大，對(duì)前方車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)越接近視覺(jué)傳感器和毫米波雷達(dá)的測(cè)量值，K越小最優(yōu)估計(jì)越接近預(yù)測(cè)值。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

第六章測(cè)試

下列描述錯(cuò)誤的是（）

A:MonoSLAM是單目視覺(jué)SLAM以擴(kuò)展卡爾曼濾波為后端，追蹤前端非常稀疏的特征點(diǎn)B:PTAM實(shí)現(xiàn)了跟蹤與建圖過(guò)程的雙線程并行化C:ORB-SLAM支持單目、雙目、RGB-D等模式，使用多線程完成SLAMD:LSD-SLAM，將特征點(diǎn)法應(yīng)用到了半稠密的單目SLAM中

答案:LSD-SLAM，將特征點(diǎn)法應(yīng)用到了半稠密的單目SLAM中

視覺(jué)SLAM根據(jù)相機(jī)的類(lèi)型和數(shù)目分為（）

A:其他三條都對(duì)B:RGB-DSLAM。C:單目SLAM、D:雙目SLAM、

答案:其他三條都對(duì)

下面哪個(gè)激光雷達(dá)SLAM方案能提供三維建圖（）。

A:hector-slamB:gmappingC:LOAMD:karto-slam

答案:LOAM

下列描述錯(cuò)誤的是（）

A:Harris角點(diǎn),對(duì)亮度和對(duì)比度的變化不敏感，有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性。B:SIFT特征在計(jì)算時(shí)充分考慮了在圖像變換過(guò)程中出現(xiàn)的光照、尺度、旋轉(zhuǎn)等變化，魯棒性好C:ORB特征由關(guān)鍵點(diǎn)與描述子組成。其關(guān)鍵點(diǎn)稱(chēng)為OrientedFAST，是一種改進(jìn)的FAST角點(diǎn)。D:FAST關(guān)鍵點(diǎn)犧牲了一些精度和魯棒性，以提高其計(jì)算的速度，但是本身不具有方向性。

答案:Harris角點(diǎn),對(duì)亮度和對(duì)比度的變化不敏感，有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性。

SLAM包括下面哪些步驟（）

A:建圖B:前端C:后端D:回環(huán)檢測(cè)

答案:建圖;前端;后端;回環(huán)檢測(cè)

基于切換式的GPS/DR組合定位方法沒(méi)有將GPS和DR兩種系統(tǒng)的信息融合在一起，兩者的優(yōu)點(diǎn)不能得到充分發(fā)揮。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

松耦合，利用GPS接收機(jī)輸出的原始信息(如偽距、偽距率等)和DR輸出的信息(如速度變化和航向角變化)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。這種方式組合精度高，可提高GPS的接收精度和動(dòng)態(tài)性能。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

在無(wú)人駕駛車(chē)輛定位時(shí)，如果地圖已知，即使沒(méi)有GPS信息，那么也可以根據(jù)現(xiàn)有的地圖，由傳感器獲取周?chē)h(huán)境信息，通過(guò)相應(yīng)的特征匹配，來(lái)定位自身的位置。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

G2O是一個(gè)用于優(yōu)化基于圖形的非線性誤差函數(shù)的開(kāi)源的C++框架。它具有高效性、通用性和可擴(kuò)展性。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

真實(shí)情況下，僅通過(guò)三顆衛(wèi)星來(lái)實(shí)現(xiàn)定位是不現(xiàn)實(shí)的，這是因?yàn)椋?/p>

）

A:其他三條都對(duì)B:衛(wèi)星時(shí)鐘與GPS時(shí)鐘存在偏差C:電磁波在傳播過(guò)程中經(jīng)歷了電離層和對(duì)流層以及外部干擾，導(dǎo)致信號(hào)的傳播速度是不均勻的D:接收機(jī)時(shí)鐘與GPS時(shí)鐘存在偏差

答案:其他三條都對(duì)

第七章測(cè)試

在縱向定距離跟馳場(chǎng)景中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Q學(xué)習(xí)算法的函數(shù)逼近器類(lèi)型為（）

A:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

超車(chē)行為一般包括（）階段。

A:并行超越B:向右換道C:向左換道D:超車(chē)意圖產(chǎn)生

答案:并行超越;向右換道;向左換道;超車(chē)意圖產(chǎn)生

拓?fù)涞貓D模型選用節(jié)點(diǎn)來(lái)表示道路上的特定位置，用節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系來(lái)表示道路間聯(lián)系。這種地圖表示方法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、存儲(chǔ)方便、全局連貫性好，適合于大規(guī)模環(huán)境下的路徑規(guī)劃。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

Dijkstra算法只能求出起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑，不能得到起點(diǎn)到其它各節(jié)點(diǎn)的最短路徑。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

A*算法一定能搜索到最優(yōu)路徑的前提條件是，啟發(fā)值要大于等于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的真實(shí)距離。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

LPA*算法是一種實(shí)時(shí)、增量式的規(guī)劃算法。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

只要存在連接起止位姿的無(wú)碰撞路徑，那么就存在以Dubins曲線為組成單元的無(wú)碰撞的路徑。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

下圖所示，S為起點(diǎn)，G為終點(diǎn)，求從S到G的最短路徑長(zhǎng)度（）

A:9B:6C:8D:5

答案:6

第八章測(cè)試

輪式車(chē)中幾種比較典型的轉(zhuǎn)向方式有（）。

A:阿克曼轉(zhuǎn)向B:差速轉(zhuǎn)向C:鉸接轉(zhuǎn)向D:獨(dú)立轉(zhuǎn)向

答案:阿克曼轉(zhuǎn)向;差速轉(zhuǎn)向;鉸接轉(zhuǎn)向;獨(dú)立轉(zhuǎn)向

關(guān)于車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，以下敘述正確的是（）

A:車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型考慮車(chē)輛速度、加速度、以及車(chē)輛縱向和側(cè)向特性。B:車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型考慮車(chē)輛速度、加速度、以及車(chē)輛懸架特性。C:車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型只考慮車(chē)輛速度和加速度。D:車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型考慮車(chē)輛速度、加速度、車(chē)輛縱向和側(cè)向特性以及車(chē)輛懸架特性。

答案:車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型只考慮車(chē)輛速度和加速度。

前輪轉(zhuǎn)向的阿克曼轉(zhuǎn)向車(chē)輛，會(huì)受到最大前輪轉(zhuǎn)角（對(duì)應(yīng)車(chē)輛的最小轉(zhuǎn)彎半徑）等約束。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

純跟蹤算法通過(guò)控制前輪偏角使車(chē)輛前輪可以沿著一條半徑為且連接當(dāng)前位置和預(yù)瞄點(diǎn)的圓弧行駛。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

Stanley算法既考慮了距離偏差，也考慮了角度偏差。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

積分控制作用的引入雖然可以消除靜差，但是降低了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，特別是對(duì)于具有較大慣性的被控對(duì)象，用比例積分控制器很難得到好的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)品質(zhì)，系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生較大的超調(diào)和振蕩，這時(shí)可以引入（）.

A:其他三個(gè)都可以B:微分環(huán)節(jié)C:比例環(huán)節(jié)D:積分環(huán)節(jié)

答案:微分環(huán)節(jié)

第九章測(cè)試

車(chē)載激光雷達(dá)能探測(cè)到100多米的范圍，沒(méi)必要引入V2X。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的作用有（）

A:減少交通事故B:促進(jìn)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)C:降低油耗和排放D:顯著提高交通效率

答案:減少交通事故;促進(jìn)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí);降低油耗和排放;顯著提高交通效率

V2X通信場(chǎng)景大致可以分為V2V即車(chē)輛之間的通信,V2P即車(chē)與行人的通信以及（）

A:V2C即車(chē)與云之間的通信B:V2R即車(chē)輛與道路的通信C:V2N即車(chē)與網(wǎng)絡(luò)的通信D:V2I即車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施的通信

答案:V2C即車(chē)與云之間的通信;V2R即車(chē)輛與道路的通信;V2N即車(chē)與網(wǎng)絡(luò)的通信;V2I即車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施的通信

C-V2X包含基于LTE及5G的V2X系統(tǒng)，可以直接利用蜂窩網(wǎng)絡(luò)，以及現(xiàn)有的基站和頻段。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

即使是在連續(xù)轉(zhuǎn)彎場(chǎng)景中，僅用毫米波雷達(dá)也可以實(shí)現(xiàn)車(chē)輛編隊(duì)行駛。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

第十章測(cè)試

結(jié)構(gòu)化道路可以分為（）

A:城市快速路B:鄉(xiāng)村道路C:高速公路D:城市道路

答案:城市快速路;高速公路;城市道路

以城市環(huán)境為例，功能模塊分析一般包括（）

A:基本導(dǎo)航能力