【MOOC】智能汽车技术-东南大学 中国大学慕课MOOC答案

【MOOC】智能汽车技术-东南大学中国大学慕课MOOC答案第一章单元作业第一章单元测验1、【单选题】下述用于区分L4级和L5级自动驾驶的条件是：本题答案：【L4具有严格的ODD限制，而L5则没有】2、【单选题】在自适应巡航中，下面哪个目标应作为感知对象：本题答案：【前方车辆】3、【多选题】区别于高速场景，城市场景应考虑哪些驾驶行为：本题答案：【超车#转弯，通过交叉路口#通过环岛】4、【多选题】软件监管模块主要负责监管：本题答案：【环境感知#环境建图#运动规划#控制器】5、【判断题】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。本题答案：【错误】第二章单元测验1、【多选题】一般来说，激光雷达所受干扰的噪声源包括：本题答案：【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、【判断题】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。本题答案：【错误】3、【判断题】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。本题答案：【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（）。本题答案：【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。本题答案：【齐次】第三章作业第三章单元测验1、【单选题】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。本题答案：【边缘特征】2、【多选题】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。本题答案：【目标检测中的检测框估计#图像深度估计】3、【多选题】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。本题答案：【增加训练数据#采用Dropout，L2范数等规则化方法】4、【判断题】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。本题答案：【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。本题答案：【32】第四章单元测验1、【单选题】以下哪一种情况对应语义分割中的实例分割？本题答案：【识别图像中行人像素分布并对不同行人进行区分】2、【多选题】采用从2D到3D的目标检测器，可能存在以下缺点：本题答案：【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、【判断题】在目标检测中，一般只使用IOU作为检测准确率的评判依据。本题答案：【错误】4、【判断题】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。本题答案：【正确】5、【填空题】识别图像中的道路可行驶区域需采用_____技术。本题答案：【语义分割】第六章单元作业第六章单元测验1、【单选题】扩展卡尔曼滤波的精度不取决于以下哪一项？本题答案：【状态量的选择】2、【判断题】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。本题答案：【正确】3、【判断题】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。本题答案：【错误】4、【判断题】当卡尔曼滤波器中的测量噪声协方差R趋于零时，当前估