1. 面试官：介绍传感器融合与数据融合在SLAM中的作用和重要性。

2. 面试官：探讨传感器数据在SLAM中的不确定性建模方法。

3. 面试官：如何解决不同传感器数据之间的时间同步和数据对齐问题？

4. 面试官：详细分析传感器融合在SLAM中可能遇到的数据丢失和噪声干扰问题，并提出相应解决方案。

5. 面试官：利用卡尔曼滤波理论解释传感器融合中的信息融合过程。

6. 面试官：使用贝叶斯推断理论，说明传感器融合中的状态估计和不确定性融合。

7. 面试官：分析传感器融合中可能存在的数据误差传播和累积误差问题，并提出相应解决方案。

8. 面试官：在SLAM中，如何选择合适的传感器组合以实现最优的数据融合效果？

9. 面试官：介绍一种新型的传感器融合方法，与传统方法相比具有哪些优势和特点？

10. 面试官：探讨传感器融合在SLAM中的应用前景和未来发展趋势。