2025年大学《整合科学》专业题库—— 智能控制系统在机器人技术中的应用.docxVIP

2025年大学《整合科学》专业题库——智能控制系统在机器人技术中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述PID控制器的三个主要参数（比例、积分、微分）的物理意义及其对控制系统性能（如响应速度、超调量、稳态误差）的影响。

二、

为什么在复杂的机器人控制任务中，单一的传感器往往不足以获取足够的信息？请列举至少三种不同的传感器类型，并说明它们各自在机器人感知中可能提供的信息。

三、

比较模糊控制器与传统PID控制器在处理非线性和不确定性方面的主要区别。在机器人控制中，模糊控制器有哪些潜在的应用优势？

四、

描述状态空间法在机器人控制中的应用。简要说明如何利用状态空间表示来分析和设计机器人的最优控制或自适应控制律。

五、

什么是传感器融合？请解释数据层融合和决策层融合的基本思想，并讨论在机器人避障或环境地图构建等任务中采用传感器融合技术的必要性。

六、

机器人的运动学逆解存在什么问题？在什么情况下求解逆运动学是必要的？请以一个具有多个自由度的机械臂为例，说明逆运动学解的可能性和多样性。

七、

以机器人的自主导航为例，描述一个基于智能控制系统的基本框架。该框架可能包含哪些关键模块？简述这些模块之间的信息流和功能关系。

八、

学习控制在机器人技术中有哪些潜在应用？例如，可以解释如何利用强化学习训练机器人执行一个简单的任务，并讨论强化学习在该任务中可能遇到的挑战。

九、

选择一个具体的机器人应用领域（如医疗手术机器人、物流搬运机器人、人形机器人等），分析其中智能控制系统所扮演的关键角色。该领域的智能控制技术面临哪些独特的挑战？

十、

从整合科学的角度出发，探讨将人工智能（特别是机器学习）、先进控制理论和机器人技术进行深度融合可能带来的新机遇和需要克服的跨学科障碍。

试卷答案

一、

答：比例（P）参数衡量当前误差的大小，其作用是产生与误差成正比的控制作用，使系统输出趋向目标值。增大P可加快响应速度，但可能增加超调量和振荡。

积分（I）参数衡量误差的累积值，其作用是消除稳态误差，使系统最终达到目标值。增大I可减小稳态误差，但可能降低系统稳定性，导致振荡加剧。

微分（D）参数衡量误差的变化率，其作用是预测未来误差趋势，提供阻尼作用，抑制超调，加快响应。增大D可提高系统阻尼，减少超调，但可能对噪声敏感，影响系统响应速度。

二、

答：单一传感器受限于探测范围、精度和特性，难以全面、准确地反映复杂多变的机器人所处环境。例如，视觉传感器提供丰富的空间信息但易受光照影响；激光雷达提供精确的距离信息但难以识别颜色和材质；力/力矩传感器提供接触信息但感知范围有限。

列举的传感器类型及其信息：

1.视觉传感器（摄像头）：提供环境的空间几何信息、颜色、纹理、物体识别等。

2.惯性测量单元（IMU）：提供机器人的姿态（角速度、加速度）信息，用于运动状态估计和稳定。

3.激光雷达（LIDAR）：提供周围环境高精度的距离点云数据，用于建图、避障。

三、

答：主要区别在于处理非线性和不确定性的方式。PID是线性、基于模型的控制器，其参数整定基于系统线性化模型；而模糊控制器基于模糊逻辑和语言变量，不依赖精确数学模型，通过模糊规则库处理输入输出的模糊关系和非线性映射。

模糊控制器在机器人控制中的潜在优势：

1.处理非线性：能自然地模拟人类专家经验，处理系统固有的非线性特性。

2.应对不确定性：对模型参数变化、环境扰动等不确定性具有较强的鲁棒性。

3.易于理解和修改：模糊规则直观，便于根据经验调整，实现自学习或自适应。

四、

答：状态空间法将控制系统描述为状态方程x?=Ax+Bu和输出方程y=Cx+Du。其中，x是状态向量，包含了描述系统动态所需的最少信息；u是控制输入向量；A,B,C,D是系统矩阵。在机器人控制中，状态向量可能包括位置、速度、姿态、关节角度、角速度等。利用状态空间表示，可以方便地分析系统的能控性、能观性，并设计最优控制律（如使用LQR、LQR+）或自适应控制律（通过在线调整状态估计或系统矩阵），实现对机器人动态的精确建模和控制。

五、

答：传感器融合是指将来自多个传感器的信息进行组合或处理，以获得比单个传感器更准确、更完整、更可靠的信息或决策。

1.数据层融合（融合前）：在传感器信号层面进行融合，如通过加权平均、卡尔曼滤波等方法组合原始数据。优点是简单，能提高精度和冗余度；缺点是可能丢失部分传感器原始信息。

2.决策层融合（融合后）：各传感器独立进行决策（如判断是否存在障碍物），然后将这些局部决策结果进行融合，得到全局决策。优点是各传感器可并行工作，鲁棒性强，能融合非度量信息；缺点是决策过程复杂，可能引入通信延迟和误差累积。

在机器人避障或