1. 面试官：介绍一下SLAM算法的基本原理和工作流程。

2. 面试官：分析SLAM算法在移动机器人和自动驾驶中的应用优势和局限性。

3. 面试官：探讨SLAM算法中的数据融合技术及其在定位与导航中的作用。

4. 面试官：如何解决SLAM算法在复杂环境中的定位和建图问题？

5. 面试官：详细解释SLAM算法中的闭环检测和纠正方法，及其在实际应用中的重要性。

6. 面试官：探讨SLAM算法在动态环境中的实时定位和建图方法，并指出其中的挑战与解决方案。

7. 面试官：介绍一种基于视觉SLAM算法的高精度地图构建技术，并评估其在自动驾驶系统中的适用性。

8. 面试官：解释SLAM算法中的语义地图构建方法，以及在智能导航系统中的价值和局限性。

9. 面试官：基于传感器融合的SLAM算法中，如何处理不同传感器数据之间的不匹配和不一致性？

10. 面试官：探讨SLAM算法在无GPS信号环境中的定位和导航技术，并提出创新性解决方案。