1. 下面哪些是无人驾驶中常用的传感器？
A. 激光雷达 B. 摄像头 C. 毫米波雷达 D. 超声波传感器
2. 下面哪种物体检测技术在无人驾驶中应用最为广泛？
A. 边缘检测 B. 区域生长 C. 轮廓提取 D. 滑坡检测
3. 以下哪些算法属于计算机视觉领域？
A. 决策树 B. 随机森林 C. 支持向量机 D. 神经网络
4. 在无人驾驶中，基于图像的路径规划方法包括哪些？
A. 像素级路径规划 B. 特征级路径规划 C. 结构级路径规划 D. 所有以上
5. 以下哪些神经网络模型在路径规划中应用较为常见？
A. 卷积神经网络（CNN） B. 循环神经网络（RNN） C. 图神经网络（GNN） D. 混合神经网络
6. 视觉-机器人坐标系（V-RCM）在无人驾驶中的主要作用是什么？
A. 确定车辆的位置和姿态 B. 避免障碍物碰撞 C. 优化路径规划 D. 所有以上
7. 视觉-导航器（Visual Navigator）的主要功能是什么？
A. 实时获取环境信息 B. 生成地图 C. 自主导航 D. 避障
8. 融合视觉与测距传感器的路径规划方法主要包括哪些？
A. 像素级融合 B. 特征级融合 C. 结构级融合 D. 所有以上
9. 下列哪个是无人驾驶中的计算机视觉算法？
A. 粒子滤波器 B. K最近邻算法 C. 滑动平均滤波器 D. 神经网络
10. 无人驾驶中的视觉系统需要满足哪些要求？
A. 高精度 B. 高效率 C. 高可靠性 D. 高成本
11. 下面哪些是基于图像的路径规划方法？
A. 像素级路径规划 B. 特征级路径规划 C. 结构级路径规划 D. 所有以上
12. 以下哪些算法可以用于卷积神经网络（CNN）？
A. 回归分析 B. 分类 C. 聚类 D. 降维
13. 以下哪些算法可以用于循环神经网络（RNN）？
A. 回归分析 B. 分类 C. 时序预测 D. 降维
14. 以下哪些算法可以用于图神经网络（GNN）？
A. 回归分析 B. 分类 C. 时序预测 D. 降维
15. 下列哪种计算机视觉算法适用于处理三维数据？
A. 边缘检测 B. 轮廓提取 C. 三角测量 D. 神经网络
16. 物体检测中，以下哪种算法可以用于检测小物体？
A. 简单阈值分割 B. 基于区域的异常检测 C. 基于边缘的检测 D. 基于深度学习的算法
17. 深度学习中的 convolutional neural network（CNN）通常用于哪种任务？
A. 对象识别 B. 语义分割 C. 目标检测 D. 所有以上
18. 以下哪些算法可以用于处理时序数据？
A. 滑动平均滤波器 B. 卡尔曼滤波器 C. 循环神经网络（RNN） D. 所有以上
19. 融合机器视觉与测距传感器的路径规划方法中，视觉传感器主要用于获取什么信息？
A. 距离 B. 速度 C. 方向 D. 位置
20. 视觉-导航器（Visual Navigator）的主要作用是什么？
A. 实时获取环境信息 B. 生成地图 C. 自主导航 D. 避障
21. 视觉-机器人坐标系（V-RCM）在 path planning 中的主要作用是什么？
A. 确定 robot 的位置和 orientation B. avoiding obstacles C. optimizing path planning D. all of the above
22. 视觉-导航器（Visual Navigator）的主要功能是什么？
A. real-time environment perception B. map generation C. autonomous navigation D. obstacle avoidance
23. 以下哪些是视觉-路径规划中常用到的算法？
A. A\* search algorithm B. Dynamic Programming C. Monte Carlo Tree Search D. all of the above
24. 视觉-路径规划中，如何处理 robot 运动过程中的局部细节？
A. 采用高采样率图像 B. 使用深度相机 C. 进行 incremental path planning D. 所有 of the above
25. 视觉-导航器（Visual Navigator）中，如何融合视觉信息与测距信息？
A. 将两者融合成一个单一的 path plan B. 在 path planning 中分别考虑视觉信息和测距信息 C. 使用视觉信息主导, 测距信息做备份 D. 所有 of the above
26. 融合视觉与测距传感器的路径规划方法通常包括哪些步骤？
A. 通过视觉传感器获取 robot 的当前状态 B. 通过测距传感器获取环境中其他物体的状态 C. 将视觉信息和测距信息结合起来, 生成一个 path plan D. 所有的 above
27. 什么是 Structure from Motion (SfM)?
A. 从运动中恢复结构 B. 从图像中恢复结构 C. 结构运动估计 D. 所有的 above
28. 融合视觉与路径规划的方法中，常见的视觉算法有哪些？
A. 边缘检测 B. 轮廓提取 C. 特征匹配 D. 所有的 above
29. 如何评估视觉-路径规划算法的性能？
A. 通过仿真实验 B. 通过实际 robot 测试 C. 通过比较不同算法之间的结果 D. 所有的 above
30. 视觉-路径规划算法的输入通常包括哪些信息？
A. robot current position and orientation B. sensor readings C. environmental map D. all of the above二、问答题
1. 什么是机器视觉？
2. 传感器在无人驾驶中的作用是什么？
3. 什么是物体检测？如何实现物体检测？
4. 什么是计算机视觉算法？
5. 什么是图像级路径规划？特征级路径规划？
6. 什么是卷积神经网络（CNN）？
7. 什么是循环神经网络（RNN）？
8. 什么是图神经网络（GNN）？
9. 融合机器视觉与路径规划的方法有哪些？
10. 为什么融合机器视觉与路径规划的方法在无人驾驶中具有重要意义？
参考答案
选择题：
1. ABD 2. B 3. D 4. D 5. ABD 6. D 7. C 8. D 9. D 10. ABC
11. A 12. B 13. C 14. B 15. C 16. D 17. D 18. B 19. D 20. C
21. D 22. C 23. D 24. D 25. D 26. D 27. D 28. D 29. D 30. D
问答题：
1. 什么是机器视觉？
机器视觉是一种通过电脑和人工智能技术获取和处理图像和视频信息的技术。它可以通过对图像的分析，识别物体、场景和动作等，为其他领域提供有价值的信息。
思路
：首先解释什么是机器视觉，然后说明其在无人驾驶中的应用。
2. 传感器在无人驾驶中的作用是什么？
传感器是无人驾驶汽车中收集周围环境信息的重要设备，可以帮助车辆感知周围的环境，如道路、障碍物、行车线等。
思路
：首先解释传感器的概念，然后说明其在无人驾驶中的应用和作用。
3. 什么是物体检测？如何实现物体检测？
物体检测是指从图像或视频中检测出物体的位置和大小。常见的物体检测方法有基于haar特征的检测、基于深度学习的目标检测模型如YOLO等。
思路
：首先解释物体检测的概念，然后说明一些常见的物体检测方法和其原理。
4. 什么是计算机视觉算法？
计算机视觉算法是指一系列用于处理和分析图像信息的算法，包括物体检测、目标跟踪、图像分割等。
思路
：首先解释计算机视觉算法的概念，然后说明其在无人驾驶中的重要作用。
5. 什么是图像级路径规划？特征级路径规划？
图像级路径规划是根据图像中的像素点，精确地规划路径；特征级路径规划是根据图像的特征，如边缘、角点等，进行路径规划。
思路
：首先解释图像级路径规划和特征级路径规划的概念，然后说明它们的实现方法和优缺点。
6. 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络是一种用于图像识别的深度学习算法，可以有效地提取图像中的特征。
思路
：首先解释卷积神经网络的概念，然后说明其在路径规划中的应用。
7. 什么是循环神经网络（RNN）？
循环神经网络是一种用于序列数据处理的深度学习算法，可以在每个时间步长都进行学习和预测。
思路
：首先解释循环神经网络的概念，然后说明其在路径规划中的应用。
8. 什么是图神经网络（GNN）？
图神经网络是一种用于处理图结构数据的深度学习算法，可以有效地提取图上的特征。
思路
：首先解释图神经网络的概念，然后说明其在路径规划中的应用。
9. 融合机器视觉与路径规划的方法有哪些？
视觉-机器人坐标系（V-RCM）、视觉-导航器（Visual Navigator）、融合视觉与测距传感器的路径规划方法等。
思路
：首先列举几种融合机器视觉与路径规划的方法，然后说明它们的特点和应用场景。
10. 为什么融合机器视觉与路径规划的方法在无人驾驶中具有重要意义？
融合机器视觉与路径规划的方法能够有效提高无人驾驶汽车的安全性和准确性，减少交通事故的发生。
思路
：首先解释融合机器视觉与路径规划 methods在无人驾驶中的重要性，然后说明 why。
