2024年12月电子学会青少年机器人技术等级考试(二级)实际操作试卷
2024.12 青少年机器人技术等级考试(二级)实际操作试卷
一、多选题
第 1 题
关于后轮驱动车说法正确的有哪些?( )
A.起步加速表现比前轮驱动好
B.容易转向过度
C.车身重量比前轮驱动更均衡
D.造价比前轮驱动车更高
第 2 题
下列关于该模型传动方式说法正确的有哪些?( )
A.一个齿轮组,与电动机逻辑关系较近的是主动轮
B.要给该模型提速可以减小后轮轮轴上的从动齿轮
C.要给该模型提速可以增大后轮轮轴上的从动齿轮
D.齿轮垂直啮合传动比可以用两轮的齿数来计算
第 3 题
后轮驱动车一般采用带有花纹的车轮,说法正确的哪些?( )
A.花纹目的是增大与地面的摩擦
B. 车轮与地面是滚动摩擦
C.车轮与地面属于滑动摩擦
D.车轮与地面属于静摩擦
第 4 题
如果小车采用差速运动控制原理实现其转向功能,下列能实现右转向的有哪些?( )
A.左侧三个脚的电机转速100rpm,右侧三个脚电机转速200rpm
B.左侧三个脚的电机转速200rpm,右侧三个脚电机转速100rpm
C.左侧三个脚的电机转速0rpm,右侧三个脚电机转速100rpm
D.左侧三个脚的电机转速100rpm,右侧三个脚电机转速0rpm
二、实际操作
搭建说明:请考生制作一个电动后轮驱动车模型。
搭建要求:
(a)具备电动后轮驱动车模型大体框架;
(b)采用齿轮传动,有传动轴及垂直啮合的齿轮组和平行啮合的齿轮组;
(c)电动机在前轮处固定良好,后轮为驱动轮;
(d)开启电动机,车能向前行驶;
(e)整体动作流畅。
评分项:
1.整体框架(40分)
(1)作品零件结构和样例模型基本一致,结构完整;(20分)
(2)作品相应部件固定可靠;(10分)
(3)作品整体协调美观。(10分)
2.动力传递/表现形式(30分)
(1)完整实现题目要求的动作;(15分)
(2)作品整体动作顺利流畅。(15分)
3.完成时间(10分)
器材说明:
考生作答时不指定任何器材,所搭建的模型在外形、结构、功能方面满足题目要求即可。
================================================
答案和更多内容请查看网站:【试卷中心 --机器人技术 二级】
网站链接
青少年软件编程历年真题模拟题实时更新
================================================
相关文章:
2024年12月电子学会青少年机器人技术等级考试(二级)实际操作试卷
2024.12 青少年机器人技术等级考试(二级)实际操作试卷 一、多选题 第 1 题 关于后轮驱动车说法正确的有哪些?( ) A.起步加速表现比前轮驱动好 B.容易转向过度 C.车身重量比前轮驱动更均衡 D.造价比前轮驱动车更高…...
Swift 专题二 语法速查
一 、变量 let, var 变量是可变的,使用 var 修饰,常量是不可变的,使用 let 修饰。类、结构体和枚举里的变量是属性。 var v1:String "hi" // 标注类型 var v2 "类型推导" let l1 "标题" // 常量class a {…...
Api网关Zuul
网关分类与开放API 开放API (OpenAPI) 企业需要将自身数据、能力等作为开发平台向外开放,通常会以REST的方式向外提供,最好的例子就是淘宝开放平台、腾讯公司的QQ开发平台、微信开放平台。开放API平台必然涉及到客户应用的接入、API权限的管理、调用次数…...
01设计模式(D3_设计模式类型 - D3_行为型模式)
目录 一、模版方法模式 1. 基本介绍 2. 应用案例一:豆浆制作问题 需求 代码实现 模板方法模式的钩子方法 3. View的draw(Android) Android中View的draw方法就是使用了模板方法模式 模板方法模式在 Spring 框架应用的源码分析 知识小…...
python编程-OpenCV(图像读写-图像处理-图像滤波-角点检测-边缘检测)角点检测
角点检测(Corner Detection)是计算机视觉和图像处理中重要的步骤,主要用于提取图像中的关键特征,以便进行后续的任务,比如图像匹配、物体识别、运动跟踪等。下面介绍几种常用的角点检测方法及其应用。 1. Harris角点检…...
费解的开关
费解的开关 你玩过“拉灯”游戏吗? 25 盏灯排成一个 55 的方形。 每一个灯都有一个开关,游戏者可以改变它的状态。 每一步,游戏者可以改变某一个灯的状态。 游戏者改变一个灯的状态会产生连锁反应:和这个灯上下左右相邻的灯也…...
【机器学习】机器学习引领数学难题攻克:迈向未知数学领域的新突破
我的个人主页 我的领域:人工智能篇,希望能帮助到大家!!!👍点赞 收藏❤ 一、引言 在数学的浩瀚领域中,存在着诸多长期未解的难题,这些难题犹如高耸的山峰,吸引着无数数…...
Qt之QDjango-db的简单使用
QDjango是一款由C编写、依托于Qt库的Web开发框架,其设计理念受到了广受欢迎的Python框架Django的影响。这个项目旨在提供一个高效、灵活且易于使用的工具集,帮助开发者构建高质量的Web应用。其项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qd/qdjango&…...
缓存、数据库双写一致性解决方案
双写一致性问题的核心是确保数据库和缓存之间的数据同步,以避免缓存与数据库数据不同步的问题,尤其是在高并发和异步环境下。本文将探讨双写一致性面临的主要问题和解决方案,重点关注最终一致性。 本文讨论的是最终一致性问题 双写一致性面…...
SUnet: A multi-organ segmentation network based on multiple attention【医学图像分割】
一、论文信息 1.1、中文名称 名称:SUnet:基于多重注意力的多器官分割网络 1.2、论文关键词 医学图像分割、Transformer、注意力机制、高效特征融合模块 1.3、核心概述 本文提出了一种新颖有效的医学图像分割方法 SUnet,用于腹部和胸部的多…...
uniapp实现“到这儿去”、拨打电话功能
"到这儿去" 在 UniApp 中实现“到这儿去”的功能,即调起地图导航至指定位置,对于不同的平台(小程序、H5、App)有不同的处理方式。下面将简单介绍如何在这些平台上实现该功能,并讨论位置信息的获取。后面需求会用到,先来找一些相关资料,并不一定很准确,但也来…...
2025年入职/转行网络安全,该如何规划?网络安全职业规划
网络安全是一个日益增长的行业,对于打算进入或转行进入该领域的人来说,制定一个清晰且系统的职业规划非常重要。2025年,网络安全领域将继续发展并面临新的挑战,包括不断变化的技术、法规要求以及日益复杂的威胁环境。以下是一个关…...
【博客之星】2024年度个人成长、强化学习算法领域总结
📢在2025年初,非常荣幸能通过审核进入到《2024年度CSDN博客之星总评选》TOP300的年度评选中,排名40。这还是第一次来到这个阶段,作为一名博士研究生,还是备受鼓舞的。在这里我将以回顾的方式讲述一下这一年在CSDN中走过…...
HTML5 Canvas实现的跨年烟花源代码
以下是一份基于HTML5 Canvas实现的跨年烟花源代码: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">…...
使用通用预训练范式为 3D 基础模型铺平道路
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!,本次是英文需要英文功底扎实的阅读。 Abstract In contrast to numerous NLP and 2D vision foundational models, learning a 3D foundational model poses considerably greater challenge…...
SpringMVC (2)
目录 1. RequestMapping 注解介绍 2. RequestMapping 使用 3. RequestMapping与请求方式 3.1 RequestMapping 支持Get和Post类型的请求 3.2 RequestMapping 指定接收某种请求 3.3 GetMapping和PostMapping 4. 传参 4.1 通过查询字符串传参 4.2 在 Body 中传参 4.2.1 …...
【Vim Masterclass 笔记16】S07L32 + L33:同步练习09 —— 掌握 Vim 宏操作的六个典型案例(含点评课内容)
文章目录 S07L32 Exercise 09 - Macros1 训练目标2 操作指令2.1. 打开 macros-practice.txt 文件2.2. 练习1:将旧版 Python 代码转换为新版写法2.3. 练习2:根据列表内容批量创建 Shell 脚本2.4. 练习3:对电话号码作格式化处理2.5. 练习4&…...
爬楼梯问题(Leetcode 第70题)
爬楼梯问题(Leetcode 第70题) 问题描述 假设你正在爬楼梯。每次你可以爬 1 个或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 示例 1: 输入:n 2 输出:2 解释:有两种方法可以爬到楼顶。…...
6.5 正定矩阵
一、正定矩阵 这一节关注的是特征值都是正数的对称矩阵。如果对称使得矩阵很重要,那么这个额外的性质(所有的 λ > 0 \lambda>0 λ>0)会使得它更加的特殊。我们所说的特殊并不表示它稀有,特征值都是正数的对称矩阵几乎…...
verilog笔记1
1. 阻塞赋值 阻塞赋值,顾名思义即在一个 always 块中,后面的语句会受到前语句的影响,具体来说就是在同一个always 中,一条阻塞赋值语句如果没有执行结束,那么该语句后面的语句就不能被执行,即被“阻塞”。也…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
Frozen-Flask :将 Flask 应用“冻结”为静态文件
Frozen-Flask 是一个用于将 Flask 应用“冻结”为静态文件的 Python 扩展。它的核心用途是:将一个 Flask Web 应用生成成纯静态 HTML 文件,从而可以部署到静态网站托管服务上,如 GitHub Pages、Netlify 或任何支持静态文件的网站服务器。 &am…...
【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)
升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点,但无自动故障转移能力,Master宕机后需人工切换,期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据,无法主动升级为Master响应请求ÿ…...
【JavaSE】绘图与事件入门学习笔记
-Java绘图坐标体系 坐标体系-介绍 坐标原点位于左上角,以像素为单位。 在Java坐标系中,第一个是x坐标,表示当前位置为水平方向,距离坐标原点x个像素;第二个是y坐标,表示当前位置为垂直方向,距离坐标原点y个像素。 坐标体系-像素 …...
优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列
优选算法第十二讲:队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...
技术栈RabbitMq的介绍和使用
目录 1. 什么是消息队列?2. 消息队列的优点3. RabbitMQ 消息队列概述4. RabbitMQ 安装5. Exchange 四种类型5.1 direct 精准匹配5.2 fanout 广播5.3 topic 正则匹配 6. RabbitMQ 队列模式6.1 简单队列模式6.2 工作队列模式6.3 发布/订阅模式6.4 路由模式6.5 主题模式…...
MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化
在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...
(一)单例模式
一、前言 单例模式属于六大创建型模式,即在软件设计过程中,主要关注创建对象的结果,并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计,从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的,封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...
【前端异常】JavaScript错误处理:分析 Uncaught (in promise) error
在前端开发中,JavaScript 异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作(如 Promise、async/await 等),开发者常常会遇到 Uncaught (in promise) error 错误。这个错误是由于未正确处理 Promise 的拒绝(r…...
