1. 面试官：解释SLAM算法是什么，以及它的工作原理。

2. 面试官：讨论SLAM算法中的数据关联问题，并提出解决方案。

3. 面试官：描述SLAM算法中的局部地图和全局地图的区别，并解释它们在定位和建图中的作用。

4. 面试官：探讨SLAM算法中的运动模型和观测模型，以及它们如何影响定位和建图的精度。

5. 面试官：解释SLAM算法中的滤波器方法和优化方法，分析它们在实时定位和建图中的优缺点。

6. 面试官：研究SLAM算法中的闭环检测和闭环校正技术，探讨它们在地图更新和一致性维护中的重要性。

7. 面试官：分析SLAM算法中的传感器融合技术，讨论多传感器融合对定位和建图性能的影响。

8. 面试官：探讨SLAM算法中的运动估计方法和特征提取与匹配方法，比较它们在不同场景下的适用性和稳健性。

9. 面试官：解释SLAM算法中的图优化技术和最优化方法，分析它们对地图精度和一致性的改善效果。

10. 面试官：研究SLAM算法中的语义信息融合技术，讨论如何将语义信息集成到SLAM系统中以提高环境感知能力。