1. 面试官：请解释什么是SLAM算法，并描述它在激光雷达数据处理中的应用。

2. 面试官：详细描述激光雷达扫描数据的特点，并解释如何处理这些数据以进行建图。

3. 面试官：介绍几种常用的激光雷达数据处理算法，并比较它们的优劣。

4. 面试官：为什么在激光雷达数据处理中需要进行特征提取和特征匹配？如何执行这些操作？

5. 面试官：解释SLAM算法中的自我定位和地图构建的关系，并说明如何利用激光雷达数据进行自我定位。

6. 面试官：描述激光雷达数据在SLAM系统中的应用，并解释它们对定位和导航的重要性。

7. 面试官：如何处理激光雷达数据中的噪声？提供一种有效的噪声滤除算法，并说明其工作原理。

8. 面试官：解释激光雷达数据中的反射和多路径效应，并讨论它们对SLAM算法的影响及应对方法。

9. 面试官：介绍激光雷达数据配准的方法，包括点云配准和地图匹配，并分析它们在SLAM系统中的作用。

10. 面试官：如何利用深度学习技术改进激光雷达数据处理和SLAM算法？提供具体的应用案例和效果评估。