MOOC 智能汽车技术-东南大学 中国大学慕课答案

MOOC智能汽车技术-东南大学中国大学慕课答案第一章单元作业第一章单元测验1、问题：下述用于区分L4级和L5级自动驾驶的条件是：选项：A、L5可以操控在任何天气条件下，而L4则不能B、L4具有严格的ODD限制，而L5则没有C、L5能操控在任何路况下，而L4则不能D、L5具有OEDR功能，而L4则不具有正确答案:【L4具有严格的ODD限制，而L5则没有】2、问题：在自适应巡航中，下面哪个目标应作为感知对象：选项：A、道路标线B、前方车辆C、交通信号灯D、道路标志正确答案:【前方车辆】3、问题：区别于高速场景，城市场景应考虑哪些驾驶行为：选项：A、变道B、超车C、转弯，通过交叉路口D、通过环岛正确答案:【超车#转弯，通过交叉路口#通过环岛】4、问题：软件监管模块主要负责监管：选项：A、环境感知B、环境建图C、运动规划D、控制器正确答案:【环境感知#环境建图#运动规划#控制器】5、问题：激光雷达是综合性能最强的传感器单元，不仅可不受光照变换的干扰，也不受雨雾雪等天气影响。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】第二章单元测验1、问题：一般来说，激光雷达所受干扰的噪声源包括：选项：A、反射信号接收的不确定性B、与目标交互过程中存在光束被物体表面吸收以及镜面反射的问题C、在不同介质的传播速率影响D、车辆低速运动产生的影响正确答案:【反射信号接收的不确定性#与目标交互过程中存在光束被物体表面吸收以及镜面反射的问题#在不同介质的传播速率影响】2、问题：图像坐标系到像素坐标系的变换方程中，Z为点在世界坐标系下的参考坐标。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】3、问题：视差图的计算是为了进一步计算图中各点在相机坐标系下的坐标信息。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】4、填空题：采用水平方向光轴平行设置的两台相机，其视差为同一三维目标点在（）。正确答案:【图像水平或x轴方向上的位置差】5、填空题：在视觉坐标系转换过程中，需要进行坐标方程的（）变换。正确答案:【齐次】第三章作业第三章单元测验1、问题：智能车辆在道路上行驶时，如需要对道路标线进行检测，采用下述哪一种特征检测为最优。选项：A、区块特征B、角点特征C、边缘特征D、以上都不是正确答案:【边缘特征】2、问题：在神经网络的应用中，以下哪几个任务可采用回归方法进行。选项：A、图像语义分割B、目标检测中的分类C、目标检测中的检测框估计D、图像深度估计正确答案:【目标检测中的检测框估计#图像深度估计】3、问题：当神经网络训练中出现了过拟合情况，可采用以下哪些方法进行优化。选项：A、增加训练数据B、增加模型层数或单元数C、增加训练时长D、采用Dropout，L2范数等规则化方法正确答案:【增加训练数据#采用Dropout，L2范数等规则化方法】4、问题：在随机采样一致性算法的每次迭代中，可使用最小二乘法实现对模型参数的估计。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】5、填空题：在构建SIFT特征描述子时，对于一般情况而言，每个cell中含（）维方向直方图。正确答案:【32】第四章单元测验1、问题：以下哪一种情况对应语义分割中的实例分割？选项：A、检测出图像中的车辆和行人数量B、识别图像中道路可行使区域C、识别图像中行人像素分布并对不同行人进行区分D、估计图像中不同车辆的三维位置正确答案:【识别图像中行人像素分布并对不同行人进行区分】2、问题：采用从2D到3D的目标检测器，可能存在以下缺点：选项：A、3D检测器受限于2D检测器性能B、遮挡问题在2D检测中难以处理C、需要先验场景信息D、目标类别无法获得正确答案:【3D检测器受限于2D检测器性能#遮挡问题在2D检测中难以处理】3、问题：在目标检测中，一般只使用IOU作为检测准确率的评判依据。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】4、问题：设定的IOU或score阈值越高，表明对目标检测器性能评估越严格，一般对应的评估分数也越低。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】5、填空题：识别图像中的道路可行驶区域需采用_____技术。正确答案:【语义分割】第六章单元作业第六章单元测验1、问题：扩展卡尔曼滤波的精度不取决于以下哪一项？选项：A、初始参数的选择B、系统模型的非线性度C、观测模型的非线性度D、状态量的选择正确答案:【状态量的选择】2、问题：加权最小二乘中，当各测量值误差的方差相同时，可以等价于一般最小二乘。选项：A、正确B、错误正确答案:【正确】3、问题：递归最小二乘中增益矩阵K表示了当前的测量值和之前测量值的匹配程度。选项：A、正确B、错误正确答案:【错误】4、问题：当卡尔曼滤波器中