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2025年无人机驾驶员执照人工智能在自驾避障中的应用专题试卷及解析1

2025年无人机驾驶员执照人工智能在自驾避障中的应用专

题试卷及解析

2025年无人机驾驶员执照人工智能在自驾避障中的应用专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在无人机自驾避障系统中，以下哪种传感器主要依赖人工智能算法进行障碍物

识别？

A、GPS模块

B、气压计

C、双目视觉摄像头

D、电子罗盘

【答案】C

【解析】正确答案是C。双目视觉摄像头通过模拟人眼获取深度信息，需要依赖人

工智能算法（如深度学习）进行图像处理和障碍物识别。GPS模块用于定位，气压计用

于测高，电子罗盘用于航向确定，这些传感器不直接参与障碍物识别。知识点：传感器

类型与AI算法的匹配。易错点：容易混淆传感器功能，误认为GPS能识别障碍物。

2、以下哪项技术是当前无人机自驾避障中最前沿的人工智能方法？

A、PID控制算法

B、卷积神经网络（CNN）

C、卡尔曼滤波

D、PID控制算法

【答案】B

【解析】正确答案是B。卷积神经网络（CNN）在图像识别和障碍物检测中表现优

异，是当前最前沿的方法。PID控制和卡尔曼滤波是传统控制算法，不属于人工智能范

畴。知识点：AI技术在避障中的应用。易错点：容易将传统控制算法与AI算法混淆。

3、无人机在复杂环境中避障时，以下哪种AI模型更适合实时决策？

A、深度信念网络

B、循环神经网络（RNN）

C、强化学习模型

D、支持向量机

【答案】C

【解析】正确答案是C。强化学习模型通过与环境交互学习最优策略，适合实时避

障决策。深度信念网络和RNN主要用于序列数据处理，支持向量机适用于分类问题，

实时性较差。知识点：AI模型的应用场景。易错点：容易忽略实时性要求，选择其他

模型。

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4、在无人机自驾避障中，以下哪种数据融合方法最常用？

A、早期融合

B、晚期融合

C、特征级融合

D、决策级融合

【答案】C

【解析】正确答案是C。特征级融合在传感器数据提取特征后进行融合，兼顾效率

和准确性，是避障系统中最常用的方法。早期融合和晚期融合分别存在计算量大和精度

低的问题，决策级融合延迟较高。知识点：数据融合技术。易错点：容易混淆不同融合

层次的优缺点。

5、以下哪种情况会导致AI避障系统失效？

A、光照充足

B、障碍物为透明材质

C、传感器数据更新频率高

D、算法模型训练充分

【答案】B

【解析】正确答案是B。透明材质的障碍物难以被视觉传感器识别，会导致AI避障

系统失效。光照充足、数据更新频率高和模型训练充分都是有利条件。知识点：避障系

统的局限性。易错点：容易忽略特殊材质对传感器的影响。

6、在无人机自驾避障中，以下哪种AI算法擅长处理动态障碍物？

A、YOLO（YouOnlyLookOnce）

B、SLAM（同步定位与地图构建）

C、光流法

D、支持向量机

【答案】C

【解析】正确答案是C。光流法通过分析图像序列中的像素运动，擅长检测动态障

碍物。YOLO用于静态目标检测，SLAM用于地图构建，支持向量机用于分类。知识

点：动态障碍物检测技术。易错点：容易混淆静态和动态障碍物的处理方法。

7、以下哪种AI技术可以提升无人机在低光照环境下的避障能力？

A、红外图像增强

B、GPS校正

C、气压计校准

D、电子罗盘校准

【答案】A

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【解析】正确答案是A。红外图像增强技术可以在低光照环境下提升图像质量，从

而改善避障能力。GPS、气压计和电子罗盘与光照无关。知