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五月排位赛一

2026-05-16 06:23:34.226.0.72388

五月排位赛一 在线考试 答题题目
1、 在编程控制中,如果想让 RGB 灯通过闪烁来提醒任务已完成,最简单的逻辑是( )。
  • A、一直调节灯光的颜色
  • B、提高灯光的饱和度
  • C、循环执行“点亮灯光-等待一小段时间-熄灭灯光”
  • D、调低灯光的亮度


  • 2、 在机器学习过程中,如果我们将采集到的所有图片都只标注为“直行”,而不告诉计算机什么是“左转”,那么模型训练完成后( )
  • A、小车依然可以准确识别左转路标
  • B、小车会把所有路标都当成直行路标来处理
  • C、小车的行驶速度会自动翻倍
  • D、小车会停止工作并报警


  • 3、 超声波传感器在探测障碍物时,如果探测到的距离数值不断减小,说明( )
  • A、小车正在远离障碍物
  • B、小车正在靠近障碍物
  • C、障碍物已经消失
  • D、传感器发生了故障


  • 4、 在实现自动驾驶识别道路的过程中,我们将采集到的照片和对应的方向指令(如左转、右转)交给计算机进行“训练”,其主要目的是( )。
  • A、提高电机的动力
  • B、让计算机学会寻找图片特征与行驶动作之间的逻辑规律
  • C、让小车跑得更稳
  • D、增加摄像头的分辨率


  • 5、 在虚拟仿真环境中,麦克纳姆轮小车能够实现多种复杂的运动路径,这主要是通过改变四个电机的( )来实现的。
  • A、安装位置
  • B、电压高低
  • C、轮胎的摩擦系数
  • D、转动速度和转动方向的组合


  • 6、 智能车在巡护过程中需要检测前方是否有障碍物,它发射一段声波并接收反射回来的回声,通过计算时间差来确定距离。这种传感器是( )。
  • A、巡线传感器
  • B、陀螺仪
  • C、温湿度传感器
  • D、超声波传感器


  • 7、 在机器学习的数据采集阶段,选手需要给采集到的图片进行“标注”(例如告诉电脑哪张是直行图标,哪张是左转图标)。这一步的主要目的是( )。
  • A、增加图片的清晰度
  • B、改变图标的形状
  • C、节省电脑的存储空间
  • D、为模型训练提供正确的“参考答案”


  • 8、 在“巡线行驶”过程中,如果小车左侧的巡线传感器检测到了黑线,而中间和右侧的传感器都检测到了白色地面,说明小车的位置( )。
  • A、偏向了黑线的右侧,需要向左修正
  • B、正好处于黑线中央
  • C、偏向了黑线的左侧,需要向右修正
  • D、已经完全离开了赛道


  • 9、 如果想让麦克纳姆轮小车向“右后方 45°”斜向行驶,对应的轮子转动状态应该是( )。
  • A、左前轮和右后轮向后转动,左后轮和右前轮停止转动
  • B、左前轮和右后轮向前转动,左后轮和右前轮停止转动
  • C、左后轮和右前轮向后转动,左前轮和右后轮停止转动
  • D、左后轮和右前轮向前转动,左前轮和右后轮停止转动


  • 10、 麦克纳姆轮小车在直行时,如果发现车头稍微向左偏转,通常是因为( )。
  • A、右侧电机的输出功率比左侧电机大
  • B、左侧电机的输出功率比右侧电机大
  • C、所有电机功率完全一致
  • D、地面摩擦力太小


  • 11、 在巡线行驶时,如果中间传感器和右侧传感器同时检测到黑线,而左侧在白色区域,说明小车( )。
  • A、偏向了黑线左侧,需要向右修正
  • B、偏向了黑线右侧,需要向左修正
  • C、正好在正中央
  • D、已经完全出界


  • 12、 智能车在平直道路上巡线行驶时,最理想的状态是( )。
  • A、左侧传感器检测到黑线,右侧在白色区域
  • B、只有中间的传感器检测到黑线,两侧传感器都在白色区域
  • C、所有传感器都检测到白色区域
  • D、右侧传感器检测到黑线,左侧在白色区域


  • 13、 普通小车的轮子通常只能前后滚动,而麦克纳姆轮能够实现侧向移动,这主要是因为它( )。
  • A、轮毂上安装了许多可以自由转动的小辊子
  • B、电机的功率比普通小车大
  • C、轮子是椭圆形的
  • D、轮子的材质更软


  • 14、 在狭窄区域执行精准泊车任务时,麦克纳姆轮相比普通轮式底盘的最大优势是( )。
  • A、行驶速度更快
  • B、功耗更低,电池使用时间更长
  • C、能够爬越更高的障碍物
  • D、能够实现零半径原地自旋和侧方横移,无需多次调整车头角度


  • 15、 通过更改RGB灯的“饱和度(Saturation)”参数,我们可以调节颜色的( )。
  • A、明亮程度
  • B、照射距离
  • C、闪烁频率
  • D、纯净度(鲜艳程度)


  • 16、 在机器学习中,为了提高识别路标的准确性,我们需要在采集图片后提取图标的“特征”。这里的“特征”通常是指( )。
  • A、图片的存储大小(KB)
  • B、图片的拍摄时间
  • C、图标的形状、线条方向和颜色分布
  • D、图片的名称


  • 17、 如果想让麦克纳姆轮小车向“左前方 45°”斜向行驶,对应的轮子转动状态应该是( )。
  • A、左后轮和右前轮正转,左前轮和右后轮停止
  • B、左前轮和右后轮正转,左后轮和右前轮停止
  • C、四个轮子全部向左旋转
  • D、左侧轮子停止,右侧轮子反转


  • 18、 在编程控制小车行驶速度时,如果我们给电机设定的“速度值”从 30 增加到 80,小车的运动状态会发生什么变化?( )
  • A、小车的行驶速度会变快
  • B、小车的行驶速度会变慢
  • C、小车会改变行驶方向
  • D、小车会立即停止运动


  • 19、 当控制麦克纳姆轮小车执行“逆时针原地自转”动作时,各电机的状态应该是( )。
  • A、左侧两个轮子向后转,右侧两个轮子向前转
  • B、左侧两个轮子向前转,右侧两个轮子向后转
  • C、四个轮子全部向前转
  • D、对角线轮子反向转动


  • 20、 在森林环境巡护时,如果路边有厚厚的落叶或松软的海绵状物体,超声波传感器可能会失效,这是因为( )。
  • A、声波被松软物体吸收,无法产生足够的回声
  • B、声波的速度变快了
  • C、落叶会发射红外线干扰传感器
  • D、声波变成了可见光


  • 21、 在机器学习的数据采集阶段,如果只在明亮的阳光下采集路标照片,而比赛环境光线较暗,可能会导致( )。
  • A、小车跑得更快
  • B、识别准确率大幅下降,甚至无法识别
  • C、小车会自动开灯
  • D、摄像头损坏


  • 22、 当控制麦克纳姆轮小车执行“顺时针原地自转”动作时,各电机的状态应该是( )。
  • A、左侧两个轮子向前转,右侧两个轮子向后转
  • B、左侧两个轮子向后转,右侧两个轮子向前转
  • C、四个轮子全部向前转
  • D、只有对角线的轮子在转动


  • 23、 在自动巡线行驶过程中,如果智能车安装的三个巡线传感器都检测到了“白色地面”,说明此时小车的状态是( )。
  • A、正在黑线中央行驶
  • B、已经完全偏离了黑线轨道
  • C、正在经过十字路口
  • D、正在执行停车动作


  • 24、 在执行巡护任务时,若需要控制麦克纳姆轮小车在不改变车头朝向的情况下直接向“左侧”横移,四个轮子的转动方向应该是( )。
  • A、左前轮和右后轮向后转,左后轮和右前轮向前转
  • B、左前轮和右后轮向前转,左后轮和右前轮向后转
  • C、四个轮子全部向左旋转
  • D、左侧轮子停止,右侧轮子向前转


  • 25、 在麦克纳姆轮的运动组合中,如果左前轮和右后轮正转,而右前轮和左后轮停止转动,小车将会( )。
  • A、向前直行
  • B、向左横移
  • C、向右前方 45° 斜向行驶
  • D、原地顺时针自转


  • 26、 在自动巡线任务中,巡线传感器通过感知地面颜色的变化来判断路径。其基本原理是利用红外线在不同颜色表面上的( )不同。
  • A、温度
  • B、硬度
  • C、透明度
  • D、反射强度


  • 27、 超声波传感器在测量距离时,如果前方是一个非常倾斜的平滑表面,可能会导致测量结果不准确,这主要是因为( )。
  • A、声波被表面吸收了
  • B、声波变成了红外线
  • C、声波的速度变快了
  • D、声波发生了镜面反射,无法回到接收器


  • 28、 在机器学习任务中,如果想要让小车识别“左转”或“右转”的路标图案,第一步通常需要做什么?( )
  • A、直接让小车上路行驶
  • B、增加小车的电池容量
  • C、给小车更换更高效率的电机
  • D、通过摄像头大量采集包含路标的照片并进行标注(数据采集)


  • 29、 在实现自动驾驶功能时,选手需要让小车通过机器学习“学会”识别道路。这一过程中,“模型训练”的作用是( )。
  • A、提高电机的最大转速
  • B、增加小车的机械强度
  • C、清洁摄像头的镜头
  • D、让计算机通过学习样本数据,寻找识别道路特征的规律


  • 30、 在RGB灯光亮起时,如果我们想要让灯光变得“暗一些”但不改变它的颜色,应该调整的参数是( )。
  • A、色调(Hue)
  • B、闪烁频率
  • C、饱和度(Saturation)
  • D、亮度(Brightness)


  • 31、 小车底盘安装了多路巡线传感器。在经过一个十字路口时,如果所有巡线传感器都检测到了代表黑线的信号,程序应该判断为( )。
  • A、到达了终点区域
  • B、前方没有道路
  • C、进入了路口中心区域
  • D、传感器发生了故障


  • 32、 关于RGB灯的“饱和度(Saturation)”参数,下列描述正确的是( )。
  • A、饱和度越高,颜色越接近白色
  • B、饱和度越低,颜色越鲜艳
  • C、饱和度越低,颜色越接近灰色或白色,色彩感越弱
  • D、饱和度只能改变灯光的亮度


  • 33、 在机器学习任务中,如果想要让小车识别“左转”或“直行”的地标图案,首先需要在仿真平台中进行“数据采集”。这一步骤主要是指( )。
  • A、给小车充电
  • B、设置小车的行驶速度
  • C、清理赛道上的障碍物
  • D、通过摄像头拍摄大量包含不同角度路标的照片


  • 34、 巡线传感器能够识别地面的黑线,是因为它发出的红外线在黑色表面和白色表面上的( )不同。
  • A、温度
  • B、反射强度
  • C、透明度
  • D、硬度


  • 35、 在执行巡护任务时,如果需要控制麦克纳姆轮小车直接向右横移(不改变车头方向),四枚轮子的转动方向应该是( )。
  • A、左前轮和右后轮向前转,左后轮和右前轮向后转
  • B、四个轮子全部向前转
  • C、四个轮子全部向后转
  • D、左前轮和右后轮向后转,左后轮和右前轮向前转


  • 36、 如果想让麦克纳姆轮小车向“左后方 45°”斜向行驶,对应的轮子转动状态应该是( )。
  • A、左后轮和右前轮向后转动,左前轮和右后轮停止转动
  • B、左前轮和右后轮向前转动,左后轮和右前轮停止转动
  • C、左前轮和右后轮向后转动,左后轮和右前轮停止转动
  • D、左后轮和右前轮向前转动,左前轮和右后轮停止转动


  • 37、 如果智能车停入车位后发现车身偏右,但不希望改变车头角度,应使用麦克纳姆轮的( )功能进行微调。
  • A、向前行驶
  • B、向左横移
  • C、原地自转
  • D、向后退行


  • 38、 控制小车电机的“速度值”设定为 0 时,小车的状态通常是( )。
  • A、以最慢速度行驶
  • B、保持当前速度惯性滑行
  • C、电机停止输出动力,小车静止
  • D、自动切换到倒车模式


  • 39、 巡线传感器在白色路面上识别到一条黑线时,传感器上的指示灯状态发生变化,这说明( )。
  • A、传感器坏了
  • B、检测到了红外反射强度的显著下降
  • C、检测到了红外反射强度的显著上升
  • D、传感器感受到了地面温度升高


  • 40、 在调节 RGB 灯时,如果“亮度”不变,调低“饱和度”参数,灯光的颜色会( )。
  • A、变得更加鲜艳
  • B、变得越来越淡,最终接近白色或灰色
  • C、变成黑色
  • D、闪烁频率加快


  • 41、 在巡护任务结束,智能车需要从停车位直线向后退行。此时,四个麦克纳姆轮的转动方向应该是( )。
  • A、全部向前转动
  • B、全部向后转动
  • C、左侧轮向前转,右侧轮向后转
  • D、对角线轮反向转动


  • 42、 在编写避障程序时,我们通常会设置一个“安全距离阈值”。如果超声波传感器检测到的距离数值( )这个阈值,小车应当立即执行停车动作。
  • A、大于
  • B、小于
  • C、等于 0
  • D、变为最大值


  • 43、 在执行巡护任务时,如果想让麦克纳姆轮小车实现“前进”动作,四个轮子的转动状态应该是( )。
  • A、全部向前转动
  • B、全部向后转动
  • C、左侧轮向前转,右侧轮向后转
  • D、右侧轮向前转,左侧轮向后转


  • 44、 在调节 RGB 灯时,如果“饱和度”和“颜色”参数不变,只提高“亮度”参数,灯光的变化是( )。
  • A、颜色变绿了
  • B、颜色变得更刺眼、更明亮
  • C、颜色变得更淡了
  • D、灯光熄灭了


  • 45、 在机器学习任务中,如果小车识别“路标”的成功率非常低,最有效的改进方案通常是( )。
  • A、减小摄像头的分辨率
  • B、增加采集照片的数量和多样性,重新进行训练
  • C、关闭 RGB 灯
  • D、让小车跑得更快一些


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