1. 面试官：什么是SLAM算法中的因子图优化，它是如何应用在SLAM中的？

2. 面试官：介绍SLAM算法中常用的因子图优化算法和它们的优缺点。

3. 面试官：解释SLAM中的因子图模型，讨论其在传感器数据融合中的作用与挑战。

4. 面试官：针对SLAM算法中的因子图优化，如何综合考虑观测噪声与模型不确定性？

5. 面试官：探讨SLAM中因子图优化与非线性优化方法的关系，以及它们在轨迹估计中的比较。

6. 面试官：如何使用图优化方法解决SLAM中的数据关联和地图构建问题？

7. 面试官：分析SLAM中因子图优化的收敛性及其对实时性的影响。

8. 面试官：讨论SLAM算法中基于因子图的信息融合方式对精度和鲁棒性的影响。

9. 面试官：探讨SLAM中因子图模型的扩展性，如何应对大规模环境和长时间运行的挑战？

10. 面试官：自主车辆导航中的实时、高精度SLAM算法中如何应用因子图优化进行环境感知和路径规划？