C++ 机器人相关面试点

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#c++ #机器人 #面试

于 2024-09-25 19:36:05 首次发布

C++ 机器人相关面试点

多功能聊天乐园

1. 功能实现：
- 用户管理：实现了用户注册与登录、头像上传与下载功能，用户密码通过OpenSSL加密，用户数据存储在MySQL数据库中，并通过XML文件进行本地持久化配置。
- 音乐播放与下载：支持在线音乐播放、本地音乐下载，以及歌词和海报的显示。为了提升用户体验，应用了洗牌算法，确保随机播放的公平性。
- AI功能：整合了百度智能云千帆大模型，用户可以通过文本输入实现AI聊天和智能绘图。
2. 架构设计：
- C/S模式：项目采用了客户端/服务器模式，基于TCP协议进行数据传输，数据以JSON格式进行序列化与反序列化。
- 高并发通信：通过线程池技术实现了Linux服务器与Qt客户端的高并发通信，以保证系统的高效性。
- 注册机与设计模式：在系统设计中，使用了注册机形式来注册回调函数，采用单例模式确保实例全局唯一，并通过工厂模式实现了对象创建的解耦和扩展性。
3. 功能实现方法：
- 交互与绘图：利用Qt框架的鼠标事件和绘图事件，提升了用户与图形界面的互动体验。
- 文件传输：通过文件IO和拆包技术实现了高效的文件传输，数据传输过程中的转码和解码采用了十六进制和Base64编码，确保数据完整性与安全性。
- HTTP与API通信：通过Qt的网络模块，实现了与百度智能云的HTTP通信，使用JSON格式进行数据交换，从而实现了AI功能的无缝集成。

仿酷狗音乐播放器

1. 功能实现：
- 用户管理：实现了用户的注册与登录功能，支持添加和删除好友、加入和退出群组，以及群聊和私聊操作。系统还具备在线状态广播功能，实时显示在线用户。
- 文件传输：通过文件IO和拆包技术，项目实现了高效的文件上传与下载，用户可以在聊天过程中传输文件，所有文件存储在个人云盘中。
- 心跳检测：使用独立线程实现用户心跳检测，确保用户在线状态能够及时更新，避免出现无效会话。
2. 架构设计：
- C/S架构：项目采用客户端/服务器模式设计，服务器通过线程池技术实现对多个客户端的并发处理，确保系统在高负载情况下的稳定性。
- 数据库管理：使用SQLite3作为数据库系统，采用双向链表管理用户数据，确保用户信息的快速访问和操作。
- 通信与数据格式：客户端和服务器之间的数据传输使用JSON格式，实现了数据的序列化与反序列化，确保了通信的轻量化与高效性。
3. 功能实现方法：
- 多线程处理：通过线程池技术有效处理多客户端的并发通信，优化了服务器性能，使系统能够稳定运行并处理大量用户请求。
- 数据库优化：通过双向链表结构管理用户信息，实现了快速的数据查询和更新，提高了系统的响应速度。
- 文件传输与心跳检测：文件传输采用了拆包技术，确保大文件的稳定传输；心跳检测通过独立线程持续监控用户状态，提升了系统的可靠性和实时性。
通过这个项目，我展示了在C语言环境下开发高并发网络应用的能力，涵盖了多线程编程、数据库管理、文件传输以及JSON数据处理等关键技术。整个项目由我独立完成，证明了我在设计和实现复杂功能模块以及优化系统性能方面的综合能力。

研究项目

描述项目

这是一个关于视觉引导机器人动态分拣异形件作业的研究项目，采用MATLAB和C语言开发，运行于MATLAB与CoppeliaSim Edu环境中。本项目是2023年度安徽未来技术学院企业合作项目（项目号：2023qyhz18），我主要负责机器人在分拣过程中的运动规划研究。
在路径规划方面，我使用RRT-connect算法实现了机械臂的快速路径规划，并通过动态步长算法、人工势场法和贪婪算法优化了路径搜索效率，成功解决了障碍物处理和环境交互的问题。这项研究的成果已经发表在SCI期刊上。
在轨迹优化方面，我利用5-3-5多项式插值生成机械臂的平滑运动轨迹，并通过粒子群优化（PSO）算法优化了插值系数。针对非线性函数，我对惯性权重和学习因子进行了优化，以实现能量消耗最小化或速度最大化的目标，该部分研究已经申请并发表了发明专利（实审中）。
在轨迹跟踪控制方面，我采用了径向基函数神经网络，结合模糊控制和滑模控制，融合指数函数和双曲正切函数，构建了一种高效的机械臂轨迹跟踪控制方法，这一成果也已发表为发明专利。
研究结果显示，路径规划方法在仿真中验证了其有效性，搜索时间和路径长度分别减少了36.39%和18.38%。在轨迹规划研究中，生成的时间最优轨迹曲线平滑连续，总时间相较于对照组缩短了2.24%和0.97%。在轨迹跟踪控制方面，跟踪速度得到显著提升，控制精度提升了约30%和3%。
通过这次项目，我不仅掌握了复杂算法在机器人运动规划中的应用，还积累了丰富的实践经验，尤其是在算法优化和控制策略设计方面，这段经历大大提升了我在机器人控制和智能算法领域的研究能力

路径规划

问题：什么是RRT-connect算法？它的主要优点和缺点是什么？
- 答案：RRT-connect（Rapidly-exploring Random Tree connect）算法是一种随机树扩展的路径规划算法，通过同时从起点和终点扩展两个树来加速找到可行路径。优点是能有效处理高维度空间中的复杂环境，且计算复杂度较低。缺点是生成的路径可能不是最优的，且在处理动态环境时可能不够灵活。
问题：动态步长算法是如何提高RRT-connect路径规划效率的？
- 答案：动态步长算法通过调整扩展树的步长来平衡搜索速度和路径质量。在路径搜索初期使用较大的步长加快树的扩展，而在接近目标区域时减小步长，以提高路径的精细度和准确性，从而提高整体的路径规划效率。
问题：人工势场法是如何处理障碍物的？它的主要优缺点是什么？
- 答案：人工势场法通过为障碍