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2025年人工智能与机器人专业知识考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？

A.逻辑回归

B.K-means聚类

C.支持向量机（SVM）

D.梯度提升决策树（GBDT）

2.在机器人运动学中，DH参数（Denavit-Hartenberg参数）用于描述：

A.机器人关节的驱动力矩

B.相邻连杆之间的空间关系

C.末端执行器的速度雅可比矩阵

D.传感器数据的时间同步误差

3.卷积神经网络（CNN）中，池化层的主要作用是：

A.增加模型复杂度

B.提取局部特征的位置不变性

C.减少全连接层的参数数量

D.增强模型的非线性表达能力

4.强化学习中，“奖励函数”的核心作用是：

A.定义智能体的学习目标

B.优化策略网络的初始参数

C.加速经验回放的效率

D.减少状态空间的维度

5.工业机器人的“重复定位精度”是指：

A.多次执行同一动作时末端位置的一致性

B.末端执行器到达目标位置的最大误差

C.机器人完成一个工作循环的时间

D.关节伺服系统的响应延迟

6.以下哪项是自然语言处理（NLP）中Transformer模型的关键创新？

A.引入循环神经网络（RNN）结构

B.使用自注意力机制替代序列依赖

C.采用LSTM解决长距离依赖问题

D.通过词袋模型（Bag-of-Words）表示文本

7.移动机器人SLAM（同步定位与地图构建）中，“回环检测”的主要目的是：

A.减少传感器噪声对定位的影响

B.识别已访问过的环境区域以修正累积误差

C.生成全局一致的地图

D.优化路径规划的实时性

8.在机器人控制中，“阻抗控制”与“位置控制”的本质区别在于：

A.前者关注力/力矩的动态调节，后者关注位置跟踪

B.前者仅适用于工业机器人，后者适用于服务机器人

C.前者不需要传感器反馈，后者依赖编码器数据

D.前者控制精度更高，后者响应速度更快

9.以下哪种传感器最适合用于机器人的三维环境重建？

A.单目摄像头

B.激光雷达（LiDAR）

C.惯性测量单元（IMU）

D.触觉传感器

10.生成对抗网络（GAN）中，“生成器”与“判别器”的训练目标是：

A.生成器最大化判别器的分类错误率，判别器最小化分类错误率

B.生成器最小化判别器的分类错误率，判别器最大化分类错误率

C.两者共同最小化生成数据与真实数据的分布差异

D.生成器与判别器协同优化以提升生成数据的多样性

二、填空题（每空2分，共20分）

1.机器学习中，常用的损失函数“交叉熵损失”适用于______任务（分类/回归）。

2.机器人运动学分为______运动学（已知关节角度求末端位姿）和逆运动学（已知末端位姿求关节角度）。

3.强化学习的三要素是状态（State）、动作（Action）和______（Reward）。

4.自然语言处理中，“词嵌入”（WordEmbedding）的核心目的是将离散的文本符号转换为______的向量表示。

5.工业机器人的“自由度”是指其能够独立运动的______数量（关节/连杆）。

6.深度学习中，“过拟合”现象通常表现为模型在训练集上效果很好，但在______集上效果显著下降。

7.移动机器人路径规划算法中，A算法通过启发函数（如曼哈顿距离）估计______，从而提高有哪些信誉好的足球投注网站效率。

8.机器人感知系统中，“点云配准”（PointCloudRegistration）的常用算法是______（ICP，IterativeClosestPoint）。

9.生成式AI中，扩散模型（DiffusionModel）的训练过程模拟数据从______到清晰的逆过程。

10.机器人伦理中，“可解释性”要求系统能够以______的方式说明决策逻辑，避免“黑箱”问题。

三、简答题（每题8分，共40分）

1.简述监督学习与无监督学习的核心区别，并各举一例说明其应用场景。

2.解释机器人“正运动学”与“逆运动学”的数学表达形式，并说明逆运动学求解的主要难点。

3.对比卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）在处理不同类型数据时的优势：CNN适合处理______数据，RNN适合处理______数据，并分别解释原因。

4.说明强化学习中“策略梯度”（PolicyGradient）方法与“值函数”（ValueFunction）方法