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2025年智能网联汽车工程师自动驾驶调试模拟试题及答案解析

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.在L4级自动驾驶系统中，当主传感器（激光雷达）出现瞬时丢帧时，下列哪项策略最能保证系统安全？

A.立即触发最小风险策略（MRM）

B.切换至纯视觉冗余通道并降低最高车速

C.保持当前车速并提示驾驶员接管

D.记录故障码并继续原路径行驶

答案：B

解析：L4系统的设计要求在无驾驶员条件下仍能处理传感器失效。瞬时丢帧属于可恢复故障，纯视觉冗余通道可在短时间内维持感知，同时降速可换取更多制动距离，符合“降级不降安全”原则。A选项过于激进，C选项假设有人接管与L4定义冲突，D选项未采取任何风险缓解措施。

2.在自动驾驶功能安全分析中，若某EPS扭矩指令的ASIL等级为D，其随机硬件失效指标应满足：

A.PMHF＜10??/h

B.PMHF＜10??/h

C.PMHF＜10??/h

D.PMHF＜10?11/h

答案：C

解析：ISO26262-5:2018表7规定，ASILD的随机硬件失效概率（PMHF）上限为10??/h，其余选项分别对应ASILB、C及更严苛的企业内控指标。

3.关于高精地图的“纵向坡度”属性，下列说法正确的是：

A.以WGS84椭球高差计算，无需补偿

B.以路面中心线高程相对于EGM96大地水准面的梯度表示

C.以车道中心线高程沿行驶方向的微分，并剔除车辆俯仰角影响

D.以激光雷达点云网格化后直接取平均坡度

答案：C

解析：高精地图的纵向坡度用于运动规划，需反映真实路面起伏，因此以车道中心线高程沿s方向的微分表达，并在采集时利用IMU剔除车身俯仰角，避免“车动”而非“路动”的误差。A、B混淆了地理高程与路面高程，D未考虑精度与语义。

4.在基于模型预测控制（MPC）的横向控制器调试中，若车辆出现“高速振荡”现象，最优先检查的参数是：

A.预测时域长度Np

B.控制时域长度Nc

C.轮胎侧偏刚度估计值

D.目标轨迹曲率噪声

答案：C

解析：高速振荡通常源于增益过大，而MPC增益矩阵直接依赖车辆模型参数；侧偏刚度高估会导致控制器相信“轮胎能产生更大力”，从而输出过激转角指令。Np/Nc影响计算量与前瞻性，但非首要因素；曲率噪声一般通过滤波器处理。

5.下列关于以太网TSN（Time-SensitiveNetworking）在自动驾驶域控制器中的用途，描述错误的是：

A.802.1Qbv可用于激光雷达原始数据与摄像头压缩流的时隙隔离

B.802.1AS可用于同步MCU与GPU的时钟，误差1μs

C.802.1Qcc可完全替代CANFD进行底盘线控

D.802.1CB可对关键传感器数据提供冗余路径无缝冗余

答案：C

解析：TSN位于以太网链路层，虽可保证实时性与带宽，但无法替代CANFD的物理层鲁棒性与总线仲裁机制；底盘线控仍需CAN/CANFD作为冗余。A、B、D均为TSN标准正确用法。

6.在自动驾驶感知融合中，若毫米波雷达出现“鬼影”目标，最可行的抑制方法是：

A.提高雷达发射功率

B.在跟踪层使用多假设跟踪（MHT）并降低出生概率

C.直接剔除所有低速目标

D.将雷达原始点云输入PointNet++做分类

答案：B

解析：鬼影多由多径反射引起，在跟踪层降低“鬼影”假设的出生概率，可有效减少虚警；提高功率反而增强多径，C会误删真实静止车辆，D计算量过大且对鬼影特征学习不足。

7.当自动驾驶车辆通过坡度为5%的立交桥，定位模块的Z轴误差突然增大，最可能的原因是：

A.GNSS多路径效应

B.激光雷达SLAM的z-drift

C.气压计高度模型未补偿道路坡度

D.轮速计比例因子误差

答案：C

解析：气压计测高以海平面为基准，未引入道路坡度先验时，会把坡度引起的高程变化当作定位漂移；GNSS多路径主要影响水平，激光雷达SLAM在Z轴漂移相对较小，轮速计对高度无直接观测。

8.在SIL（Software-in-the-Loop）测试中，若仿真器与控制器之间的UDP通道出现5ms抖动，对下列哪条测试用例影响最大？

A.0-100km/h加速性能

B.前车Cut-in响应

C.泊车横向精度

D.恒速续航油耗

答案：B

解析：Cut-in场景对纵向控制时延最敏感，5ms抖动经控制闭环放大后可能导致制动延迟50ms，直接影响安全。其余场景对时延容忍度更高。

9.自动驾驶系统要求“非失效时平均静默转向误差”0.1°，该指标属于：

A.