1. 面试官：介绍 SLAM 算法的基本原理。

2. 面试官：解释 SLAM 算法中的数据融合和特征提取的关键步骤。

3. 面试官：讨论 SLAM 中的异步地图构建和轨迹估计的挑战与解决方案。

4. 面试官：分析 SLAM 系统中的传感器数据融合技术及其在环境建模中的作用。

5. 面试官：探讨 SLAM 系统中的闭环检测和闭环纠正相关的数学模型和算法。

6. 面试官：阐述 SLAM 系统中的运动估计与特征匹配的计算复杂度分析及优化方法。

7. 面试官：就 SLAM 技术在自动驾驶和无人机领域的应用，进行深入讨论。

8. 面试官：评价 SLAM 系统中的状态估计方法对实时定位精度的影响，并提出进一步优化方案。

9. 面试官：探究 SLAM 技术在室内定位和导航系统中的限制和改进空间。

10. 面试官：挑战者可根据地图、传感器数据和运动约束等信息，提出一种创新的 SLAM 算法，解决传统 SLAM 算法中存在的局限性。