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無(wú)人駕駛車輛知到章節(jié)測(cè)試答案智慧樹2023年最新北京理工大學(xué)第一章測(cè)試
2020年2月,國(guó)家11部委聯(lián)合印發(fā)了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,對(duì)智能汽車進(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。
參考答案:
人工智能
2004年DARPA舉辦了越野環(huán)境下的大挑戰(zhàn)賽,雖然沒有一輛參賽車完成比賽。但該屆賽事仍具有里程碑的意義。()
參考答案:
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。()
參考答案:
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。()
參考答案:
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()。
參考答案:
車聯(lián)網(wǎng);3D高精度地圖
下面4輛自動(dòng)駕駛試驗(yàn)車中,與其他三輛技術(shù)路線不同的是(
)
參考答案:
第二章測(cè)試
在無(wú)人駕駛車輛研究早期階段,主要采用外加機(jī)構(gòu)改造的方式來(lái)將有人駕駛車輛改造成無(wú)人駕駛車輛,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。
參考答案:
變速操縱;制動(dòng)操縱;轉(zhuǎn)向操縱;油門操縱
無(wú)人駕駛汽車的一體化設(shè)計(jì)是指綜合考慮無(wú)人駕駛汽車對(duì)行駛環(huán)境的感知和決策以及車輛的動(dòng)力學(xué)特性之間的相互聯(lián)系和影響,將汽車動(dòng)力學(xué)特性與環(huán)境感知決策進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合。()
參考答案:
對(duì)
汽車轉(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。()
參考答案:
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)方向盤輸入轉(zhuǎn)矩和車速實(shí)時(shí)調(diào)節(jié),降低了能量消耗且增強(qiáng)了路感。()
參考答案:
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()
參考答案:
增強(qiáng)汽車舒適性。;.提高汽車安全性能。;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()
參考答案:
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。()
參考答案:
錯(cuò)
即使使用多線激光雷達(dá),仍然存在檢測(cè)盲區(qū)。()
參考答案:
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。()
參考答案:
錯(cuò)
泊車輔助系統(tǒng)主要依靠()來(lái)實(shí)現(xiàn)。
參考答案:
環(huán)視相機(jī)
以下通信方式傳輸速率最快的是()
參考答案:
以太網(wǎng)
無(wú)人駕駛計(jì)算平臺(tái)分類包括()
參考答案:
基于FPGA;基于ASIC;基于DSP;基于GPU
第四章測(cè)試
單目相機(jī)模型中包含以下哪些坐標(biāo)系?()
參考答案:
圖像像素坐標(biāo)系;相機(jī)坐標(biāo)系;圖像物理坐標(biāo)系
車體坐標(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。()
參考答案:
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,稱作徑向畸變。()
參考答案:
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。()
參考答案:
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。()
參考答案:
對(duì)
假如激光雷達(dá)坐標(biāo)系到車體坐標(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),在車體坐標(biāo)系中的坐標(biāo)是()
參考答案:
[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()
參考答案:
激光雷達(dá)回波強(qiáng)度與物體表面材質(zhì)有關(guān)。
車道線模型的擬合,可以采用以下哪些傳統(tǒng)方法()
參考答案:
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。()
參考答案:
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。()
參考答案:
對(duì)
根據(jù)人的視覺對(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。()
參考答案:
錯(cuò)
各個(gè)弱分類器的訓(xùn)練過(guò)程結(jié)束后,分類誤差率小的弱分類器的權(quán)重較大,其在最終的分類器中起著較大的決定作用。()
參考答案:
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。()
參考答案:
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)屬于一種線性分類器。()
參考答案:
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。()
參考答案:
對(duì)
增益K越大,對(duì)前方車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)越接近視覺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。()
參考答案:
對(duì)
第六章測(cè)試
下列描述錯(cuò)誤的是()
參考答案:
LSD-SLAM,將特征點(diǎn)法應(yīng)用到了半稠密的單目SLAM中
視覺SLAM根據(jù)相機(jī)的類型和數(shù)目分為()
參考答案:
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()。
參考答案:
LOAM
下列描述錯(cuò)誤的是()
參考答案:
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()
參考答案:
前端;后端;建圖;回環(huán)檢測(cè)
基于切換式的GPS/DR組合定位方法沒有將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。()
參考答案:
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。()
參考答案:
錯(cuò)
在無(wú)人駕駛車輛定位時(shí),如果地圖已知,即使沒有GPS信息,那么也可以根據(jù)現(xiàn)有的地圖,由傳感器獲取周圍環(huán)境信息,通過(guò)相應(yīng)的特征匹配,來(lái)定位自身的位置。()
參考答案:
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)的開源的C++框架。它具有高效性、通用性和可擴(kuò)展性。()
參考答案:
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>
)
參考答案:
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)逼近器類型為()
參考答案:
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
超車行為一般包括()階段。
參考答案:
并行超越;向右換道;超車意圖產(chǎn)生;向左換道
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。()
參考答案:
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。()
參考答案:
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。()
參考答案:
錯(cuò)
LPA*算法是一種實(shí)時(shí)、增量式的規(guī)劃算法。()
參考答案:
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。()
參考答案:
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()
參考答案:
6
第八章測(cè)試
輪式車中幾種比較典型的轉(zhuǎn)向方式有()。
參考答案:
鉸接轉(zhuǎn)向;差速轉(zhuǎn)向;阿克曼轉(zhuǎn)向;獨(dú)立轉(zhuǎn)向
關(guān)于車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,以下敘述正確的是()
參考答案:
車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型只考慮車輛速度和加速度。
前輪轉(zhuǎn)向的阿克曼轉(zhuǎn)向車輛,會(huì)受到最大前輪轉(zhuǎn)角(對(duì)應(yīng)車輛的最小轉(zhuǎn)彎半徑)等約束。()
參考答案:
對(duì)
純跟蹤算法通過(guò)控制前輪偏角使車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。()
參考答案:
錯(cuò)
Stanley算法既考慮了距離偏差,也考慮了角度偏差。()
參考答案:
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().
參考答案:
微分環(huán)節(jié)
第九章測(cè)試
車載激光雷達(dá)能探測(cè)到100多米的范圍,沒必要引入V2X。()
參考答案:
錯(cuò)
智能網(wǎng)聯(lián)汽車的作用有()
參考答案:
促進(jìn)汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí);降低油耗和排放;顯著提高交通效率;減少交通事故
V2X通信場(chǎng)景大致可以分為V2V即車輛之間的通信,V2P即車與行人的通信以及()
參考答案:
V2I即車輛與基礎(chǔ)設(shè)施的通信;V2N即車與網(wǎng)絡(luò)的通信;V2R即車輛與道路的通信;V2C即車與云之間的通信
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。()
參考答案:
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)車輛編隊(duì)行駛。()
參考答案:
錯(cuò)
第十章測(cè)試
結(jié)構(gòu)化道路可以分為()
參考答案:
城市道路;高速公路;城市快速路
以城市環(huán)境為例,功能模塊分析一般包括()
參考答案:
基本
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