1. 面试官：如何利用非线性优化方法对SLAM系统的轨迹进行估计？

2. 面试官：介绍SLAM系统中常用的运动模型，以及它们在轨迹估计中的作用和应用场景。

3. 面试官：探讨SLAM系统中运动模型的误差建模及其对轨迹估计精度的影响。

4. 面试官：在SLAM系统中，如何处理运动模型在不同环境条件下的变化，并保证轨迹估计的稳定性？

5. 面试官：比较分析基于滤波器方法和非滤波器方法在SLAM系统中的轨迹估计效果和稳定性。

6. 面试官：如何利用传感器数据对SLAM系统中的运动模型进行实时校准，以提高轨迹估计的精度和稳定性？

7. 面试官：探讨SLAM系统中运动模型参数的在线优化方法，以应对实时环境变化对轨迹估计的影响。

8. 面试官：分析SLAM系统中运动模型边缘化的优化算法及其在轨迹估计中的作用和效果。

9. 面试官：如何利用深度学习方法改进SLAM系统中的运动模型，从而提高轨迹估计的准确性和鲁棒性？

10. 面试官：探讨SLAM系统中轨迹估计与运动模型的协同优化方法，并阐述其在提高系统稳定性和精度方面的作用和意义。