《人工智能》题库(答案+解析)

资料简介

《人工智能》题库(答案+解析)

 

一、单选题

1． 机器人路径规划中，动态窗口法主要用于解决（     ）问题。

A、静态环境下的全局路径规划

B、静态环境下的局部路径规划

C、动态环境下的全局路径规划

D、动态环境下的局部路径规划

【答案】D

【解析】动态窗口法适用于动态环境下的局部路径规划。它基于机器人当前的运动状态和环境信息，在有限的时间和空间范围内，生成一系列可能的运动轨迹，并对这些轨迹进行评估，选择最优的轨迹执行，以应对动态变化的障碍物和环境。由于其是在局部范围内进行规划，并非针对整个环境进行全局搜索，所以不用于静态或动态环境下的全局路径规划，也不适用于静态环境下仅关注局部的路径规划场景，动态环境下的实时性需求才是其主要解决的问题。故选D。

2． 在人工智能的“算法偏见”问题中，偏见通常源于（     ）。

A、算法运行的硬件设备性能不足

B、算法编写人员的学历水平

C、训练数据存在偏差或算法设计不合理

D、算法更新频率过低

【答案】C

【解析】算法偏见主要是由于训练数据包含偏差信息，如性别、种族等歧视性数据，或算法设计过程中存在不合理的逻辑和规则，导致决策结果出现不公平现象。硬件性能、编写人员学历、算法更新频率与算法偏见无直接关联。故选C。

3． 虚拟现实技术最早应用于（     ）。

A、游戏娱乐

B、教育教学

C、工业设计

D、军事仿真

【答案】D

【解析】虚拟现实技术起源于20世纪60年代，最早应用于军事领域，用于军事仿真训练，模拟战场环境等，帮助士兵进行训练和作战模拟。之后才逐渐拓展到游戏娱乐、教育教学、工业设计等领域。故选D。

4． 在无人驾驶系统的路径规划中，（     ）算法能够在复杂环境中搜索出从起点到终点的最短路径，常用于全局路径规划。

A、Dijkstra

B、A*

C、RRT

D、Lattice

【答案】B

【解析】A*算法是一种基于启发式搜索的路径规划算法，它结合了Dijkstra算法的广度优先搜索特性和贪心算法的启发式策略，能够在复杂环境中高效地搜索出从起点到终点的最短路径，常用于无人驾驶系统的全局路径规划。Dijkstra算法也能找到最短路径，但效率相对较低；RRT（快速扩展随机树）算法常用于在未知或复杂环境中快速生成可行路径，但不一定是最短路径；Lattice算法主要用于局部路径规划。故选B。

5． 以下属于虚拟现实设备交互方式的是（     ）。

A、键盘打字

B、鼠标点击

C、语音指令

D、触摸屏滑动

【答案】C

【解析】在虚拟现实环境中，语音指令是常见的交互方式之一，用户可通过语音与虚拟环境进行交互，完成各种操作。而键盘打字、鼠标点击、触摸屏滑动多适用于传统计算机界面交互，在沉浸式虚拟现实场景中使用不便，难以实现自然交互。故选C。