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2025年智能交通工程师考试及答案

1.单项选择题（每题1分，共30分）

1.1在C-V2X通信体系中，PC5接口的链路预算计算时，若载波频率为5.9GHz，发射功率23dBm，天线增益3dBi，接收灵敏度-95dBm，阴影衰落余量取8dB，则允许的最大路径损耗为

A.113dB?B.121dB?C.129dB?D.137dB

答案：C

解析：Lmax=Pt+Gt?Pr?M=23+3?(?95)?8=129dB。

1.2某城市快速路设计速度100km/h，若采用基于轨迹的协同变道模型，安全间距Δt取0.6s，则最小纵向安全距离约为

A.16.7m?B.25.0m?C.33.3m?D.41.7m

答案：B

解析：d=v·Δt=100/3.6×0.6≈16.7m，考虑2倍裕量取25m。

1.3在混合交通流仿真中，若渗透率p=0.3的网联自动驾驶车辆（CAV）采用ACC策略，车头时距分布由对数正态LN(0.8,0.2)变为LN(0.6,0.15)，则道路通行能力理论上可提升

A.7%?B.12%?C.19%?D.26%

答案：C

解析：利用时距倒数积分求容量，计算得提升约19%。

1.4某信号交叉口采用强化学习配时，状态空间包含相位、排队长度、延误三维离散量，若每维取20级，则状态空间维度为

A.60?B.400?C.8000?D.16000

答案：C

解析：20×20×20=8000。

1.5基于毫米波雷达与视觉融合的车辆检测网络中，若雷达点云稀疏度为0.05，图像分辨率为1920×1080，则融合层采用Cross-Attention机制时，计算复杂度约为

A.O(NlogN)?B.O(N2)?C.O(NM)?D.O(M2)

答案：C

解析：N为雷达目标数，M为图像网格数，复杂度O(NM)。

1.6在边缘计算节点部署中，若单车产生数据速率8Mbps，边缘服务器上行链路带宽1Gbps，单节点可服务车辆数上限为

A.100?B.125?C.150?D.200

答案：B

解析：1000/8=125。

1.7根据ISO23150标准，自动驾驶功能失效后，系统应进入的最低风险状态（MRC）时间阈值，在城市道路设计为

A.1s?B.3s?C.5s?D.10s

答案：B

解析：ISO23150规定3s。

1.8若采用区块链存证交通事件，区块大小1MB，每笔交易256B，出块间隔3s，则理论吞吐量约为

A.1300tx/s?B.2600tx/s?C.3900tx/s?D.5200tx/s

答案：C

解析：1MB/256B≈3900tx，每3s一块，3900/3≈1300tx/s，但题目问“理论吞吐量”即峰值，取3900。

1.9在基于SUMO的仿真中，若设置车辆最大跟车时距2.5s，最小1.0s，则默认Krauss模型下，期望速度波动标准差约为

A.0.5m/s?B.1.0m/s?C.1.5m/s?D.2.0m/s

答案：B

解析：Krauss模型σ≈1.0m/s。

1.10某城市公交优先走廊采用绿波协调，若路段平均速度25km/h，路口间距400m，则理想信号周期为

A.48s?B.57s?C.72s?D.96s

答案：B

解析：t=0.4/(25/3.6)≈57s。

1.11在激光雷达SLAM中，若采用NDT配准，体素边长取1m，点云密度为100pts/m2，则单帧计算量主要与哪项成正比

A.点数?B.体素数?C.点数/体素数?D.体素数2

答案：C

解析：NDT复杂度与点数/体素数成正比。

1.12基于深度强化学习的匝道合流控制，若奖励函数r=?0.1Δv2?0.5Δs2，则权重设计体现的系统优先级为

A.安全效率?B.效率安全?C.均衡?D.无法判断

答案：A

解析：Δs权重更大，强调间距即安全。

1.13若高速公路自由流速度110km/h，当CAV比例达到0.4时，采用可变限速控制，最优限速值理论上可设为

A.100km/h?B.110km/h?C.120km/h?D.130km/h

答案：C

解析：CAV编队降低扰动，可提升限速至120km/h。

1.14在MEC架构中，若任务卸载决策采用Lyapunov优化，虚拟队列积压Z(t)更新公式为Z(t+1)=max[Z(t)+a(t)?b(t),0]，则稳定性条件为

A.平均到达