slam算法工程师招聘笔试题(某大型央企)试题集解析

招聘slam算法工程师笔试题（某大型央企）试题集解析

一、单项选择题（共60题）

1、1

问题：以下关于SLAM（同时定位与地图构建）技术的描述，哪一项是不正确的？

A.SLAM技术能够帮助机器人在未知环境中进行导航。

B.SLAM技术主要通过激光雷达或摄像头来获取环境信息。

C.SLAM技术的核心在于实时地估计机器人的位姿以及构建地图。

D.SLAM技术完全不需要外部传感器的支持。

答案：D

解析：SLAM技术需要依赖于外部传感器如激光雷达、摄像头等来获取环境信息并

进行处理，因此它不能完全不依赖外部传感器0

2、2

问题：在SLAM算法中，使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行状态估计时，以下哪项

不是其优点？

A.EKF可以处理非线性系统。

B.EKF计算相对简单。

C.EKF能够提供精确的状态估计结果。

D.EKF对观测噪声敏感。

答案：B

解析：虽然扩展卡尔曼滤波器（EKF）确实能处理北线性系统，并且能够提供较为

精确的状态估计结果，但其计算复杂度相对较高，尤其是当系统模型非线性程度较高时,

其性能可能会受到影响。此外，EKF对观测噪声也较为敏感。因此，尽管B选项提到了

EKF计算相对简单，但这并非其优点之一，反而可能成为缺点。

3、以下哪个不是SLAM（同时定位与地图构建）算法的类型？

A.单目视觉SLAM

B.深度相机SLAM

C.闭环检测SLAM

D.GPS/1MUSLAM

答案：C

解析：闭环检测SLAM是SLAM过程中用来检查当前状态是否与之前的状态一致的技

术,并非SLAM算法的一种类型。单0视觉SLAM、深度相机SLAM以及GPS/IMUSLAM都

是SLAM算法的具体实现方式。

4、在SLAM中，关于粒子滤波器描述错误的是：

A.粒子滤波器可以有效地处理高维状态空间中的不确定性。

B.在粒子滤波器中，粒子表示可能的状态。

C.随着时间推移，所有粒子的质量都会逐渐增加。

D.粒子滤波器通过重采样过程来减少高维空间中的分布偏差。

答案：C

解析：在粒子滤波器中，随着时间的推移，如果某个粒子的质量过低而未被重采样

到，它可能会被忽略掉，因此C选项描述有误。其他选项描述均为粒子滤波器的基本概

念和工作原理。

5、在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)任务时,为了提高

定位精度，以下哪种方法最有效?

A.增加传感器数量B.提高传感器精度C.采用更复杂的SLAM算法D.使用GPS

辅助

答案：C

解析：增加传感器数量或提高传感器精度可以提高数据采集的质量，但对SLAM的

定位精度提升有限。采用更复杂的SLAM算法能更好地处理复杂环境下的定位与建图问

题，因此是最有效的手段。

6、在进行SLAM过程中，如果遇到障碍物导致部分地图无法获取时，通常会采用哪

种技术来恢复地图完整性？

A.物理碰撞检测B.深度学习预测C.回环检测与重定位D.高精度地图补充

答案：C

解析：回环检测与重定位是SLAM中常用的技术，用于检测机器人回到已知位置，

并通过调整当前的地图信息使其与之前的记录一致，从而恢复地图的完整性和准确性。

物理碰撞检测、深度学习预测和高精度地图补充虽然各有用途，但在应对局部地图缺失

问题时，回环检测与重定位更为直接有效。

7、以下哪个不是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的核心组成

部分？

A.物体识别

B.里程计数据处理

C.激光雷达数据处理

D.GPS定位

答案：D、解析：SLAM的核心组成部分通常包括GPS定位，但是考虑到实际应用中

GPS信号可能受限或不可靠，因此在某些情况下会被排除在外。而物体识别、里程计数

据处理和激光雷达数据处理都是SLAM过程中不可或缺的部分。

8、在进行SLAM时，为了提高定位精度，以下哪种方法是最直接有效的？

A.增加传感器的种类和数量

B.提升算法的复杂度

C.改进地图构建策略

D.使用更精确的IMU数据

答案：A、解析：增加传感器的种类和数量可以提供更多的信息源，有助于提高SLAM

系统的整体定位精度。虽然提升算法复杂度和改进地图构建策略也能起到一定作用，但

直接增加传感器数量是较为直观且有效的方法。使用更精确的IMU数据也是提高精度的

一个途径，但与增加传感器相比，这通常涉及到硬件成本和技术难度的增加。

9、在SLAM(同时定位与地图构建)领域，以下哪个算法不是用于解决非线性优化

问题的？

A.Levenberg-Mcirquardl(LM)

B.Gauss-Newton(GN)

C.SimultaneousLocalizationandMappingISLAM)

D.BundleAdjustment(BA)

答案：C)SimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)

解析:SimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)是一个过程,而非一种

算法。它涉及到多个算法来实现其功能，包括但不限于Levenberg-Marquardt(LM)和

Gauss-Newton(GN),以及BundleAdjustment(BA；等方法。因此，正确答案是Co

10、在使用BundleAdjustment进行优化时，通常会遇到哪些挑战?

A.计算复杂度高

B.非线性优化问题难以求解

C.数据稀疏性

D.以上全部

答案：D)以上全部

解析：在使用BundleAdjustment进行优化时，确实会遇到多种挑战。这些挑战

包括但不限于计算复杂度高、非线性优化问题难以求解，以及数据的稀疏性等问题。因

此，正确答案是Do

11在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,哪种方法是通

过利用特征点来建立地图，并且能够处理动态环境变化？

A.深度学习方法

B.特征匹配法

C.单目视觉SLAM

D.闭环检测

答案：Bo解析：特征匹配法通过使用特征点来陶建地图，能够有效地应电动态环

境的变化。

12、关于SLAM中的粒子滤波器，以下哪一项描述是正确的？

A.粒子滤波器可以精确地估计全局位置，但不能处理不确定性。

B.粒子滤波器是一种基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的优化技术。

C.在粒子滤波潜中，每个粒子代表一个潜在的路径或状态，这些粒子被赋予不同

的权重。

D.粒子流波器不适用于实时性要求高的应用。

答案：c。解析：粒子滤波器确实表示了每个粒子代表一种潜在的状态或路径，并

且这些粒子会根据其与实际观测的匹配度来调整权重，从而更好地估计状态。

13>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技术中,用于确定机器

人在环境中的位置信息的芍感器是：

A.激光雷达

B.摄像头

C.超声波传感器

D.GPS

答案：A

解析：激光雷达能够提供高精度的三维点云数据，有助于构建环境地图，并通过定

位算法计算机器人的精确位置。而摄像头主要用于视觉SLAM,超声波传感器常用于导

航系统，GPS虽然可以提供位置信息，但受限于卫星信号和精度。

14、在SLAM算法中，实现从二维图像数据转换为三维空间坐标系的过程，需要使

用以下哪个步骤？

A.特征点检测

B.特征匹配

C.位姿估计

D.基于特征的三维重建

答案：D

解析：基于特征的三维重建是将二维图像中的特征点映射到三维空间的关键步骤。

它首先通过特征点检测和恃征匹配找到图像中的对应点，然后利用这些对应点进行位姿

估计，最终生成三维模型。其他选项分别是获取图像特征、寻找图像中的相似点以及根

据这些点估算机器人在空间中的姿态，与三维重建过程不完全一致。

15、以下哪个不是常见的SLAM算法？

A.EKF-SLAM

B.LOAM

C.RGB-DSLAM

D.梯度下降法

答案：D

解析：梯度下降法是一种优化算法，用于最小化损失函数，而SLAM(Simultaneous

LocalizationandMapping)是一，种用于机器人导航和地图构建的技术。虽然梯度下降

法在某些情况下可以被用作优化方法的一部分，但它本身并不是一种SLAM算法。

16、在SLAM中，用于解决多传感器数据融合问题的常用技术是？

A.Kalman滤波

B.深度学习

C.粒子滤波

D.以上都是

答案：D

解析：在SLAM任务中，由于不同传感器(如视觉、激光雷达等)提供的数据存在

噪声和不一致性，需要使用有效的技术来融合这些信息以提高定位精度和地图质量。

Kalman滤波、粒子滤波以及深度学习都常用于此场景，它们各有优势和适用范围。因

此，正确答案为D。

17^在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，哪种方法主要

用于实时性要求高且计算资源有限的场景？

A.EKF-SLAM

B.ICP

C.D-SLAM

D.LOAM

答案：C

解析：D-SLAM(DirectSparseOdometry)是一种轻量级的SLAM算法，特别适合

于实时性要求高旦计算资源有限的场景。它通过直接使用传感器数据来构建地图，并且

不需要精确的建图模块，因此运行速度非常快。

18、在SLAM算法中,关于EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波SLAM),以下哪个描述是不

正确的？

A.EKF-SLAM能够处理非线性系统。

B.EKF-SLAM在状态估计上表现稳定。

C.EKF-SLAM适用于大规模环境下的SLAM任务。

D.EKF-SLAM在订算资源需求方面相对较低。

答案：D

解析：虽然EKF-SLAM能够在状态估计上表现稳定并且能够处理非线性系统，但它

在计算资源的需求上相对较高。相比于其他一些更轻量级的方法，如D-SLAM或LOAM,

EKF-SLAM需要更多的计算资源来进行精确的状态估计。

19、以下哪个选项不属于SLAM算法的基本组成部分？

A.随机采样一致法(RANSAC)

B.基于特征的SLAM

C.里程计数据处理

D.深度学习辅助

答案：A

解析：随机采样一致法（RANSAC）虽然在计算机视觉和机器学习中广泛应用，但它

并不直接属于SLAM算法的基本组成部分。SLAM算法主要由基于特征的SLAM、里程计数

据处理以及地图构建等部分组成。

20、在进行SLAM时，以下哪一步骤通常用于从图像特征点匹配中提取关键信息？

A.特征检测与描述

B.轨迹优化

C.地图更新

D.结果评估

答案：A

解析：特征检测与描述是SLAM中的第一步，通过检测图像中的关键特征点并为其

生成描述符，以便后续的特征匹配。之后，轨迹优化、地图更新和结果评估等步骤才会

被应用到SLAM流程中。

21、以下哪种方法不属于SLAM（同时定位与建图）技术的核心算法？

A.雷达扫描匹配

B.深度学习

C.单目视觉里程计

D.双目视觉SLAM

答案：B、深度学习

解析：SLAM的主要算法通常包括单目视觉里程计、双目视觉SLAM以及雷达扫描匹

配等，而深度学习作为机器学习的一种，可以应用于多种场景中，但并不直接属于SLAM

的核心算法。

22、在进行SLAM算法开发时，下列哪个因素是必须考虑的？

A.算法的复杂度

B.数据的安全性

C.环境的光照条件

D.用户的反馈意见

答案：C、环境的光照条件

解析：SLAM算法在设计时需要考虑到各种环境因素的影响，光照条件会影响图像

的清晰度和特征点的提取效果，从而影响SLAM算法的性能。其他选项虽然重要，但在

SLAM算法的具体实现中，光照条件是一个直接影响算法可靠性和准确性的关键因素。

23、在SLAM（同时定位与建图）中，哪种方法通常用于处理移动物体的遮挡问题？

A.深度学习方法

B.优化方法

C.单纯形法

D.梯度下降法

答案：Ao深度学习方法通过学习大量数据中的模式来预测和解决遮挡问题，因此

在SLAM中特别有用。

解析：深度学习方法通过构建复杂的神经网络模型，能够从大量的数据中学习到物

体运动规律以及环境变化，从而有效地处理移动物体的遮挡问题。而优化方法、单纯形

法和梯度下降法主要用于解决数学优化问题，并不直接针对SLAM中的遮挡问题。

24、在SLAM算法中，关于地图更新策略，以下哪种说法是正确的？

A.在所有情况下都应使用全局信息进行地图更新。

B.在所有情况下都应使用局部信息进行地图更新。

C.应根据具体情况选择使用局部或全局信息进行地图更新。

D.应定期使用外部传感器重新标定地图。

答案：Co在SLAM算法中，通常需要根据具体情况选择使用局部或全局信息进行地

图更新。局部信息可能更适合短期规划和导航，而全局信息则有助于长期的路径规划和

理解环境的全貌。

解析：正确答案是C,因为在不同的SLAM应用环境中，对实时性要求不同，有的

场景可能需要频繁的地图更新以适应快速变化的环境，而有些场景可能更侧重于长期路

径规划和环境的理解。因此，根据具体需求选择局部或全局信息进行地图更新更为合理。

定期使用外部传感器重新标定地图虽有其必要性，但并不是所有情况下都适用，特别是

在动态环境中，频繁的重新标定可能会引入更多不确定性。

25、以下哪个不是SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)系统的关

键技术？

A.闭环检测

B.位姿估计

C.基于深度学习的特征提取

D.雷达测距

答案：D,解析：虽然基于深度学习的特征提取在计算机视觉领域应用广泛，但并

不是SLAM系统的关键技术。SLAM的核心技术包括但不限于位姿估计、闭环检测等。

26、在进行SLAM时，以下哪种方法最常用于构建地图？

A.梯度下降法

B.拉普拉斯-斯托克斯方程

C.粒子滤波

D.梯度投影法

答案：C,解析：粒子滤波(ParticleFilter)是一种广泛应用在SLAM中的方法,

它通过模拟多个可能的状态来近似实际状态的概率分布，能够有效地处理非线性和高维

空间中的定位与建图问题.其他选项如梯度下降法、拉普拉斯-斯托克斯方程等并不直

接适用于SLAM中的地图构建过程。

27、以下哪个不是SIAM算法的基本类型？

A.单目视觉SLAM

B.里程计SLAM

C.多目视觉SLAM

D.深度学习SLAM

答案：D、解析：深度学习SLAM并不是SLAM算法的基本类型，而是一种近年来兴

起的利用深度学习技术改进SLAM方法的新方向。

28、在进行SLAM系统设”时，为了提高鲁棒性，通常会采取哪种措施？

A.提高传感器精度

B.增加冗余信息源

C.减少算法复杂度

D.使用更高级别的算法

答案：B、解析：增加冗余信息源可以有效提高SLAM系统的鲁棒性和稳定性，减少

单一传感潜或单一信息源可能遇到的问题。

29、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，以下哪个是常

用的定位方法?

A.闭环检测

B.高斯混合模型

C.单目视觉里程计

D.深度学习网络

答案：C.单目视觉里程计

解析：单目视觉里程计是通过分析图像序列中的特征点来估计相机的位移，从而实

现机器人或无人机的定位。其他选项虽然也与SLAM相关，但不是主要的定位方法。

30、在进行SLAM系统设计时，以下哪一项通常不会直接影响系统的性能？

A.计算复杂度

B.数据存储量

C.算法精度

D.用户需求

答案：D.用户需求

解析：“算复杂度、数据存储量和算法精度都会直接影响SLAM系统的性能。用户

需求更多地影响系统的设计目标而非其实际性能。

31、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，用于措述机器

人相对于地图的位姿变换的数学模型是？

A.旋转矩阵和齐次坐标

B.旋转矢量和笛卡尔坐标

C.旋转矩阵和笛卡尔坐标

D.旋转矢量和齐次坐标

答案：A

解析：在SLAM中，机器人相对于地图的位姿变英通常使用旋转矩阵(表示姿态)

和齐次坐标(表示位置与方向)。齐次坐标是一个向量形式，它将一个点的二维坐标扩

展到三维空间，从而可以方便地处理旋转和平移操作。

32、以下哪个不是SLAM算法中的常用特征点提取方法？

A.SIET(Seal©-InvariantFeatureTransforn)

B.SURF(SpeededUpRobustFeatures)

C.FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)

D.HOG(HistogramofOrientedGradients)

答案：D

解析：HOG是一种针对图像边缘特征进行描述的方法，主要用于目标检测，而不是

直接作为特征点提取的方法。在SLAM中常用的特征点提取方法包括SIFT、SURF以及

FAST等，这些方法能够有效地从图像中提取具有独特性的特征点。

33、以下关于SLAM(simultaneouslocalizationandmapping,同时定位与建

图)算法的描述中，哪一顷是不正确的？

A.利用特征点匹配来估计机器人位置。

B.SLAM算法能够处理未知环境。

C.SLAM算法只能在完全未知环境中运行。

D.SLAM可以分为闭环检测和非闭环检测两种类型。

答案：C

解析：SLAM算法不仅可以用于未知环境，还可以用于已知环境的重新定位或跟踪,

因此它并不局限于完全未知的环境。闭环检测和非闭环检测是SLAM常见的分类方法，

它们分别处理已经探索过的位置和新探索的位置。

34、在SLAM算法中，如果采用基于特征的方法进行定位，那么下列哪种特征通常

不会被用来作为特征点？

A.特殊的几何形状，如圆、直线等。

B.具有独特视觉模式的物体边缘。

C.任意像素点。

D.能够稳定跟踪的特征点，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）。

答案：C

解析：特征点的选择对于SLAM算法至关重要。基于特征的方法依赖于能够稳定且

可靠地识别的特征点，这些特征点应该具有独特的视觉模式或者特殊的几何形状，并且

能够在多次扫描中保持相对稳定。任意像素点由于其随机性和变化性，不适合作为特征

点。

35>在进行SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法的笔试测试时，

以下哪项不是SLAM的主要应用领域？

A.自动驾驶汽车

B.智能机器人导航

C.无人机航拍

D.高速公路收费系统

答案：D、解析：高速公路收费系统通常依赖于条形码扫描或RFID技术来识别车辆,

与SLAM算法无关。

36、在进行SLAM算法的测试中，下列哪种方法不常用于实现SLAM?

A.单目视觉SLAM

B.多目视觉SLAM

C.深度学习SLAM

D.基于激光雷达的SLAM

答案：C、解析：虽然深度学习在某些领域有广泛应用，但在SLAM算法的开发中，

它通常作为辅助手段，而非主要方法。单目视觉SLAM、多目视觉SLAM以及基于激光雷

达的SLAM都是SLAM算法中常用的实现方式。

37、在SLAM（同时定位与地图构建）领域，以下哪种方法是基于扩展卡尔曼滤波

的？

A.图像SLAM

B.深度学习SLAM

C.雷达SLAM

D.EKF-SLAM

答案：Do解析：EKF-SLAM是使用扩展卡尔曼滤波进行SLAM的一种方法。

38、在SLAM任务中，关于特征点的选择，下列哪一项描述是正确的？

A.特征点越多越好，以保证地图的完整性和细节。

B.选择能够较好地反映环境特征变化且不易丢失的特征点。

C.只需选择图像边缘作为特征点，以提高计算效率。

D.特征点的选取不重要，只要能实现定位即可。

答案：Bo解析：选择特征点时，应考虑其是否能够较好地反映环境的变化，并且

具有较好的鲁棒性，不易丢失，这样才能确保SLAM系统的稳定性和精度。

39、在SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）算法中,用于解决尺

度问题的方法是：

A.条件随机场B）单纯形算法C）非线性最小二乘法D）梯度下降法

答案：c

解析：非线性最小二乘法是用于解决尺度问题的一种方法。它通过寻找一个参数值

来最小化数据与模型之间的偏差，从而帮助确定SLAM中的尺度问题。

40、关于视觉SLAM,以下哪项描述是不正确的？

A.视觉SLAM使用相机作为传感器。

B.视觉SLAM主要依赖于图像特征点的检测与匹配。

C.视觉SLAM不能用于三维建模。

D.视觉SLAM可以实时处理大量图像信息。

答案：C

解析：视觉SLAM不仅能够用于三维建模，它还可以通过构建地图并估计机器人自

身的位置来实现定位功能。因此，选项C的描述是不准确的。

41、以下关于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法的措述，哪

一项是正确的？

A.SLAM算法只能在二维空间中进行。

B.SLAM算法主要用于机器人导航和自动驾驶领域。

C.SLAM算法不依赖『传感器数据。

D.SLAM算法无法处理动态环境中的变化。

答案：B

解析：SLAM算法主要应用于机器人导航和自动驾驶等场景，通过构建环境地图并

同时确定自身位置，以实现自主导航。因此选项B是正确的。

42、在进行SLAM算法测试时，以下哪个因素不会直接影响测试结果？

A.传感器的精度和稳定性。

B.环境中的光照条件。

C.算法本身的优化程度。

D.测试人员的操作熟练度。

答案：D

解析：SLAM算法的结果会受到多种因素的影响，包括传感器的精度和稳定性、环

境中的光照条件等。然而，测试人员的操作熟练度对测试结果影响相对较小，因为这更

多地取决于人为因素，而非算法本身的技术实现。

43、在SLAM算法中，用于解决多传感器数据融合问题的关键技术是：

A.梯度下降法

B.随机采样一致性（RANSAC）

C.无迹卡尔曼滤波器（UKF）

D.单应性矩阵

答案：B

解析：随机采样一致性（RANSAC）是一种广泛应用于il算机视觉中的方法，用来解

决多传感器数据融合中的异常点问题，因此是正确答案。

44、在构建SLAM地图时，为了减少计算复杂度，通常会采用以下哪种方法？

A.增加传感器的精度

B.使用全局优化方法

C.实现局部优化

D.减少地图更新频率

答案：C

解析：在构建SLAM堆图时，局部优化（C）可以有效减少计算复杂度，通过在当前

状态附近进行优化，避免了全局优化可能带来的计算量大、耗时长的问题。其他选项虽

然对提升性能有一定帮助，但并不是直接用于减少计算复杂度的方法。

45、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,哪种方法最常

用于解决全局一致性问题？

A.随机采样一致法(RANSAC)

B.梯度下降法

C.最小二乘法

D.高斯混合模型

答案：A、随机采样一致法(RANSAC)是一种广泛应用于SLAM中的方法，用来从数

据集中识别出可能有误的点或模型参数，从而改善整体的估计准确性。

解析：RANSAC通过随机选取一组数据点来拟合模型，并计算该模型对其他数据点

的误差，然后重复这个过程多次，最终选取误差最小的模型作为最佳解。这种方法特别

适用于处理数据中的异常值，即那些不符合预期模式的数据点，这正是SLAM中需要解

决的全局一致性问题的关键部分。

46、在进行SLAM时，如果目标物体在图像中频繁移动，以下哪种技术最有效帮助

减少运动模糊的影响？

A.位移补偿

B.光流估计

C.融合多帧信息

D.基于深度学习的方法

答案：C、融合多帧信息

答案解析：当目标物体在图像中频繁移动时，单纯依靠一帧信息可能会导致严重的

运动模糊和不确定性。融合多帧信息的方法能够通过将多个连续帧的信息结合起来，利

用时间上的冗余来提高定位精度和稳定性。这通常涉及图像配准、光流估计等技术，但

核心思想是利用多帧数据来减小运动模糊的影响，从而提高SLAM系统的鲁棒性和准确

性。

47、在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法设计时,以下

哪一种方法不属于常见的SLAM框架？

A.EKF-SLAM(ExtendedKalmanFilterSLAM)

B.ICP(IterativeClosestPoint)

C.LIDAR-SLAM

D.Graph-SLAM

答案：Bo解析：ICP(IterativeClosestPoint)主要用于点云配准，属于点云

处理技术，并非SLAM的主流框架。

48、在SLAM中，用于实现3D环境建模的关键步骤是什么？

A.特征点提取

B.特征匹配

C.位姿估计

D.路径规划

答案：Ao解析：特征点提取是SLAM系统中的关键步骤，通过从环境中获取特征点

信息来帮助定位和构建地图。特征匹配则是在已知特征点的情况下进行定位；位姿估计

是确定机港人相对于环境的位置和姿态；而路径规划主要是在已知地图的前提下规划机

器人的运动路径。

49、以下哪个不是SIAM算法的常用方法?

A.单目视觉SLAM

B.多目视觉SLAM

C.深度学习SLAM

D.GPS定位

答案：D

解析：GPS定位主要依靠卫星信号进行位置和速度的测量，而SLAM(Simultaneous

LocalizationandMapping,同时定位与建图)则是一种机器人技术，用于在未知环境

中通过传感器数据来实现自身的位置确定和环境地图的构建。GPS定位并不直接参与

SLAM算法的过程。

50、在使用视觉SLAM时，以下哪种方法通常用来处理遮挡问题？

A.使用激光雷达辅助

B.利用多帧图像信息融合

C.依赖深度学习模型

D.增加传感器数量

答案：B

解析：视觉SLAM中处理遮挡问题的一种常见方法是利用多帧图像信息进行特征匹

配和一致性检查。通过比较连续帧之间的特征点变化，可以有效识别和纠正由于遮挡导

致的错误位移。这种方法不需要额外的传感器或复杂的技术手段。

51、在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法开发时,以下

哪种方法不是常用的SLAM算法？

A.单目视觉SLAM

B.深度学习SLAM

C.里程计SLAM

D.多传感器融合SLAM

答案：C

解析：里程计SLAM是基于机器人本身的轮子旋转次数或者马达转动次数来估算位

移的SLAM技术，它不依赖于外部传感器信息，而其它选项如单目视觉SLAM、深度学习

SLAM以及多传感器融合SLAM都是通过结合不同类型的传感器数据来实现SLAM目标。

52、在进行SLAM算法的测试中，以下哪个因素不会直接影响SLAM算法的表现？

A.环境复杂度

B.数据采集设备的质量

C.算法参数设置

D.个人对算法的理解程度

答案：D

解析：SLAM算法的表现主要受到环境复杂度、数据采集设备的质量以及算法参数

设置的影响。尽管个人对算法的理解程度是一个重要的因素，但它并不直接影响算法本

身的功能表现。

53、在SLAM算法中，用于描述机器人与环境之间相对位置关系的数学模型是：

A.线性回归模型

B.拓扑图模型

C.里程计模型

D.位姿图模型

答案：D）位姿图模型

解析：SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的主要目标是同时解决

机器人定位和地图构建的问题。位姿图模型（PoseGraphSLAM）通过将所有观测数据

转化为位姿之间的有向边来表示机器人和环境之间的关系。这种方法能够有效地处理多

传感器融合，并且可以有效地处理长期路径规划和定位问题。

54、在SLAM算法中，使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）进行状态估计时，下列哪个步

骤不属于其过程？

A.预测阶段

B.更新阶段

C.初始状态确定

D.观测方程建模

答案：C）初始状态确定

解析：在扩展卡尔曼滤波器（EKF）中，初始状态确定通常是在滤波器的初始化阶

段完成的，但此阶段并不属于EKF的预测和更新两个主要步骤之一。EKF的基本流程包

括：

•预测阶段：根据系统的动力学模型，预测下一时刻的状态及其不确定性。

•更新阶段：利用新的观测值对预测状态进行校正，更新状态估计及不确定性。

因此，选项C）初始状态确定不直接对应于EKF的预测或更新阶段。

55、在进行SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法设计时,以卜

哪种方法通常用于实现三维环境建模？

A.仅使用激光雷达数据B.仅使用相机图像数据C.结合激光雷达与相机图像数

据D.纯人工标定

答案：C

解析：SLAM算法通常需要结合多种传感器数据，以获取更准确的环境模型。激光

雷达可以提供精确的空间点云数据，而相机图像则有助于理解环境的纹理和结构信息。

因此，结合两者数据是常见的做法。

56、关于基于视觉的SLAM算法，下列哪一项描述是不正确的？

A.可以通过特征匹配来估计相机位姿

B.使用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征可以提高识别速度和准确

性

C.在SLAM过程中，必须实时处理大量图像数据，这会消耗大量计算资源

D.基于视觉的SLAM算法在光照变化较大的环境下表现不佳

答案：D

解析：基于视觉的SLAM算法确实能够应对光照变化较大的环境，因为它们依赖于

特征检测和匹配过程中的鲁棒性，而不是单纯依靠特定的光照条件。因此，D选项是不

正确的。

57、以下哪个不是常见的是AM(simultaneouslocalizationandmapping)算

法？

A.ORB-SLAM

B.SLAM++

C.K-DTree

D.LOAM

答案：C)K-DTree

解析：K-DTree主要用于数据结构和搜索问题的解决，而SLAM算法是用来解决机

器人在未知环境中的定位与建图的问题，两者功能不同。因此，K-DTree不是SLAM算

法。

58、在SLAM算法中，哪种方法通常用于实时性要求较高的应用场景？

A.随机采样一致法(RANSAC)

B.基于特征的方法

C.基于概率的方法

D.单目视觉SLAM

答案：B)基于特征的方法

解析：基于特征的方法，如ORB-SLAM和VINS-Fusion等，通过提取图像中的关键

点和特征描述符来实现SLAM。这类方法通常能够提供较高的实时性，适用于对计算资

源需求较小的应用场景。而其他选项中，随机采样一致法(RANSAC)是一种寻找最优解

的迭代方法；基于概率的方法则涉及复杂的数学模型和计算；单目视觉SLAM同样依赖

于特征匹配，但其实时性可能不如基于特征的方法。

59、在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法设计时,以下

哪种方法最常用于构建地图？

A.位姿图优化

B.梯度下降法

C.随机森林

D.神经网络

答案：A

解析：SLAM的核心在于同时解决定位与建图的问题，位姿图优化是通过优化位姿

图来实现这一点，是最常被采用的方法之一。

60、在使用SLAM算法进行导航时，以下哪一项不是其主要考虑的因素？

A.环境感知数据的准确性

B.导航路径的实时更新

C.对环境变化的适应性

D.机器人的物理特性

答案：D

解析：SLAM的主要目标是机器人能够在未知环境中自主地完成定位和地图构建，

而机器人的物理特性虽然重要，但不是SLAM直接处理的内容，而是系统设计和应用层

面需要考虑的问题。

二、多项选择题(共42题)

1、以下哪些是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的主要应用领

域？

A.自动驾驶汽车

B.机器人导航

C.航空摄影测量

D.以上都是

答案：D、以上都是

解析：SLAM技术广泛应用于多个领域，包括自动驾驶汽车、机器人导航以及航空

摄影测量等。SLAM的目标是在未知环境中同时定位自身并构建环境地图，因此以上所

有选项都是正确的。

2、在SLAM中，常用的建图方法有哪些？

A.雷达扫描匹配

B.单目视觉SLAM

C.双目视觉SLAM

D.多传感器融合SLAM

答案：D、多传感器融合SLAM

解析：在SLAM技术中，为了提高精度和鲁棒性，通常会使用多种传感器数据进行

融合。常见的多传感器融合方法包括雷达与相机的结合、激光雷达与视觉系统的结合等。

因此，多传感器融合SLAM是一种常用且有效的建图方法。

3、问题描述：

在SLAM算法中，以下哪一种方法常用于构建地图？

A.单纯形法

B.遗传算法

C.梯度下降法

D.拓扑优化

答案：

B.遗传算法

解析：

SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping,同时定位与建图）是一种机器

学习技术，用于机器人在未知环境中自主定位和构建环境地图。在SLAM算法中，遗传

算法常被用来优化地图构建过程中的参数，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。

因此，正确答案是B.遗传算法。

4、问题描述：

在SLAM算法中，用于确定机器人当前所在位置的传感器类型是？

A.超声波传感器

B.激光雷达

C.摄像头

D.地磁传感器

答案：

B.激光雷达

解析：

激光雷达（LIDAR）在SLAM算法中扮演着关键角色，它能够提供高精度的距离测量

数据，从而帮助SLAM算法准确地感知周围环境并计算机器人的位姿（位置和方向）。超

声波传感潜、摄像头和地磁传感器虽然在机器人导航中有其应用，但激光雷达因其高精

度和广角扫描特性，在SLAM中更为常用。因此，正确答案是B.激光雷达。

5、以下哪些是SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的关键技术?

A.深度学习

B.里程计数据处理

C.视觉特征点匹配

D.高精度地图融合

答案：B/C/D

解析：SLAM的核心在于同时完成定位和建图的任务。里程计数据处理用于通过车

辆的运动学模型估计位置变化；视觉特征点匹配是利用相机获取的图像信息来识别和跟

踪场景中的特征点以帮助定位；高精度地图融合则是将高精度地图与实时传感器数据结

合以提高定位的准确性。

6、在进行SLAM算法设计时，以下哪种方法可以用来提升定位精度？

A.增加传感器数量

B.使用更复杂的深度学习模型

C.优化里程计数据的滤波过程

D.提高环境光照条件

答案：A/C

解析：增加传感器数量能够提供更多的观测数据，有助于提高定位精度.优化里程

计数据的滤波过程可以减少噪声的影响，从而提高定位的稳定性与精度。而使用更复杂

的深度学习模型或改善环境光照条件虽然也能带来一定效果，但它们并不是直接提升

SLAM定位精度的主要手段。

7、在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法开发时,以下

哪些是常见的评估指标？

A.平均定位误差

B.空间覆盖率

C.计算复杂度

D.算法的鲁棒性

答案：A/B/C/D

解析：SLAM算法的评估指标通常包括平均定位误差、空间覆盖率、计算复杂度以

及算法的鲁棒性等。这些指标分别从定位精度、地图生成质量、算法性能和稳定性等方

面对SLAM系统进行评估。

8、关于基于视觉的SLAM技术，以下哪一项描述是正确的？

A.无需预先构建地图。

B.主要依赖激光雷达进行环境建模。

C.需要高精度的外部传感器数据支持。

D.只能应用于室内环境。

答案：A

解析：基于视觉的SIAM技术主要通过摄像头等视觉传感器获取环境信息，并利用

图像特征进行定位和建图。它并不需要预先构建地图，而是实时地从环境中提取特征点

和关键帧来更新地图。因此，正确答案为A。

9、在SLAM算法中，常用的优化方法包括：

A.拉格朗日乘数法

B.梯度下降法

C.梯度上升法

D.L-BFGS

答案：B、D

解析：拉格朗日乘数法是用于解决约束优化问题的一种方法，而梯度下降法和

L-BFGS都是用于优化算法中的梯度下降技术，因此它们是常用的SLAM算法优化方法。

10、关于特征点匹配在SLAM中的应用，以下说法正确的是：

A.特征点匹配能够准确地确定机器人在环境中的位置

B.特征点匹配可以减少计算量

C.特征点匹配需要实时处理大量数据

D.特征点匹配依赖于高精度的相机内参

答案：B

解析：特征点匹配在SLAM中的确可以减少计算量，因为它通过特征点来识别环境

中的重复结构，从而快速定位和地图构建。虽然它可以提高效率，但并不意味着它能完

全确定机器人的精确位置，因为存在误差累积的问题。特征点匹配确实需要处理大量的

数据，并且通常需要高精度的相机内参来进行匹配。

11、以下哪些是SLAM（simultaneouslocalizationandmapping,同时定位与

建图）的关键技术？

A.雷达探测技术

B.传感器融合技术

C.深度学习

D.图像识别技术

答案：B、C、D

解析：SLAM的核心在于如何通过传感器数据（如摄像头、激光雷达等）来同时实

现对环境的理解（地图构建）和自身位置的估计（定位）。传感器融合技术能够有效整

合来自不同传感器的数据以提高定位精度。深度学习在SLAM中可以用于特征提取和目

标识别等任务，而图像识别技术则可以应用于物体检测和跟踪，这些都是实现SLAM的

重要手段。

12、在SLAM算法中，常见的定位方法有哪些？

A.惯性导航系统

B.GPS定位

C.摄像头姿态估计

D.超声波定位

答案：A、B、C

解析：惯性导航系统（INS）和GPS定位都是基于已知的坐标系进行定位的方法。

惯性导航系统通过测量加速度和角速度来推算运动状态；GPS则是通过接收卫星信号来

确定位置。在SLAM中，摄像机的姿态估计（通常包格旋转矩阵和位移向量）充于确定

机器人相对于环境的相对位置至关重要。因此，这三项方法都是常见的SLAM定位手段。

超声波定位一般用于相对简单的室内定位场景，不常见于复杂SLAM环境中。

13、以下哪些是常见的SLAM(同时定位与地图构建)技术应用？

A.自动驾驶汽车的环境感知

B.无人机的导航系统

C.手机中的虚拟现实体验

D.智能家居设备的自动识别

答案：A、B、D

解析：自动驾驶汽车、无人机和智能家居设备都属于需要进行环境感知或定位的应

用场景，而这些应用通常会使用SLAM技术来实现。手机中的虚拟现实体验主要依赖于

图像处理和演染技术，并不完全依赖SLAV技术。

14、在SLAM中,以下哪种方法常用于建图?

A.随机采样一致性(RANSAC)

B.欧拉角

C.梯度下降法

D.特征点匹配

答案：A、D

解析：随机采样一致性(RANSAC)是一种常用的SLAM方法，它通过迭代地从数据

集中随机采样来估计模型参数，并评估这些参数在数据集上的拟合程度。特征点匹配(如

SIFT、SURF等)是另一种广泛应用于SLAM中的方法，通过检测图像中的关键点并利用

它们进行位姿估计和地图陶建。欧拉角和梯度下降法并不直接适用于SLAM的建图过程。

15、问题描述:

在SLAM（同时定位与地图构建）领域，哪种方法通常用于处理动态环境下的快速

变化？

A.单纯使用激光雷达进行扫描

B.结合多传感器数据融合技术

C.定期重新初始化全局地图

D.使用固定不变的地图更新策略

答案：

B.结合多传感器数据融合技术

解析：

在动态环境中，单一传感器如激光雷达可能无法准确捕捉到快速变化的场景。通过

结合多传感器数据（例如激光雷达、视觉传感器、IMU等），可以提供更全面的信息来

构建和更新地图。因此，B选项是正确的。

16、问题描述：

关于SLAM中的特征点匹配，以下哪项描述是不正确的？

A.特征点匹配是SLAM的核心步骤之一

B.特征点匹配过程不需要考虑光照条件的变化

C.特征点匹配有助于建立当前帧与之前帧之间的对应关系

D.特征点匹配依赖于特征点的描述符进行比较

答案：

B.特征点匹配过程不需要考虑光照条件的变化

解析：

特征点匹配在SLAM中确实是一个非常关键的步骤，它帮助建立起当前帧与之前帧

之间的对应关系。然而，特征点的描述符可能会受到光照条件的影响，因此特彳己点匹配

过程中确实需要考虑到光照条件的变化以提高匹配的准确性。因此，B选项描述不正确。

17、在SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）算法中,以下哪种方

法是通过构建图结构来解袂定位与建图问题的？

A.单纯形法

B.图优化法

C.梯度下降法

D.线性回归法

答案：B）图优化法

解析•：图优化法是一种典型的SLAM方法，它通过构建地图节点和移动节点之间的

边来表示环境信息，利用图优化技术（如Levenberg-Marquardt算法）来最小化所有节

点与观测值之间的误差，从而实现对机器人位置的精确估计。

18、在使用粒子滤波进行SLAM时，以下哪个描述是正确的？

A.粒子滤波仅适用于二维环境。

B.粒子淀波可以有效地处理非线性和高维问题。

C.粒子滤波无法处理不确定性问题。

D.粒子滤波需要大量的计算资源来进行高效的滤波过程。

答案：B）粒子滤波可以有效地处理非线性和高维问题。

解析：粒子滤波是一种有效的非线性系统滤波方法，能够很好地处理非线性和高维

问题。尽管它对计算资源有一定的需求，但其在处理复杂环境下的定位与建图任务上表

现优异。

19、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)中，常用的传感器组合

包括：

A.激光雷达与GPS

B.摄像头与IMU（惯性测量单元）

C.GPS与雷达

D.激光雷达与超声波传感器

答案：B

解析：在SLAM任务中，激光雷达通常用于构建环境的地图，而摄像头配合IMU可

以提供运动状态信息，因此B是正确的选项。GPS和雷达常用于定位,但不直接参与SLAM

中的地图构建过程，故排除C和D。

20、关于SLAM算法中的关键问题，以下描述正确的是：

A.基于视觉的SLAM能够完全替代激光雷达SLAM

B,高精度地图的使用有助于提高SLAM的鲁棒性

C.SLAM算法在高动态环境下的性能优于低动态环境

D.单纯增加“算资源可以显著提升SLAM算法的性能

答案：B

解析：基于视觉的SLAM和激光雷达SLAM各有优势，它们通常被结合使用以实现互

补的效果，因此A选项错误。高精度地图确实能增强SLAM系统的鲁棒性和准确性，因

为地图提供了环境的先验信息，B选项正确。SLAM算法在高动态环境和低动态式境的表

现可能不同，这取决于具体的技术实现和环境特征，C选项不准确。增加计算资源可以

改善性能，但这不是唯一的方法，有时更有效的优化策略可能在于算法设计或数据处理

方法上，D选项过于绝对化。

21、在SLAM（同时定位与建图）中，常用的优化方法有哪些?

A.梯度下降法B）随机梯度下降0优化算法D）LMS算法

答案：C

解析：在SLAM中，常用的优化方法是优化算法，如Levenberg-Marquardt•算法、

Dijkstra算法等，这些方法能够帮助系统在不断更新的环境中，同时完成定位和地图

构建的任务。

22、在进行SLAM算法开发时，以下哪种传感器组合最常被用来作为里程计信息？

A.激光雷达和超声波传感器B）摄像头和红外，'专感器C）激光雷达和摄像头D）

GPS和IMU

答案：D

解析:在SLAM算法开发中,GPS（全球定位系统）和IMU（惯性测量单元）是最常

见的里程计信息源。GPS提供位置信息，而IMU提供姿态和速度的变化率信息，这两者

结合可以有效地估计移动物体的位置和姿态。

23、在SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法中,以下哪种方法

常用于地图构建？

A.单纯形法B）梯度下降法C）隐马尔可夫模型D）变分贝叶斯

答案：D）变分贝叶斯

解析：SLAM算法中的地图构建通常涉及多种技未，包括但不限于概率图模型、变

分贝叶斯等。单纯形法和梯度下降法是优化问题求解的常见方法，而隐马尔可夫模型

（HMM）则更多用于序列数据建模。因此，变分贝叶斯是较为适合SLAM中地图构建的方

法。

24、在使用SLAM进行定位时，以下哪种传感器组合最有助于提高精度？

A.GPS+TMUB）LiDAR+CAMERAC）超声波+雷达D）红外+超声波

答案：B）LiDAR+CAMERA

解析：在SLAM定位中,LiDAR（激光雷达）和CAMERA（摄像头）的组合能够提供

高分辨率的环境感知，LiDAR用于构建精确的地图，CAMERA则用于获取视觉信息以帮助

确定自身位置。GPS和IMU（惯性测量单元）主要用于初步定位，但它们可能受到遮挡

或干扰影响；超声波和雷达通常用于非结构化环境下的距离测量，红外和超声波组合虽

然也有一定的应用价值，但相较于LiDAR和CAMERA,其在复杂环境中提供信息的能力

有限。

25、在SLAM算法中，关于粒子滤波器的描述，以下哪项是正确的？

A.粒子滤波器通过模拟多个可能的状态来估计环境。

B.粒子滤波器利用高斯分布来进行状态估计。

C.粒子滤波器中的每个粒子代表一种状态的可能性。

D.粒子滤波器不能处理非线性问题。

答案：A、C

解析：粒子滤波器是一种通过随机采样的方法来估”系统状态的滤波器，它通过模

拟多个可能的状态来估计环境，每个粒子代表一种状态的可能性。因此选项A和C是正

确的。而粒子滤波器确实可以处理非线性和非高斯的环境，所以选项B不正确；D选项

错误地假设了粒子滤波器无法处理非线性问题，实际上它是设计用来处理这类问题的。

26、在进行SLAM时，用于描述地图与机器人之间关系的方法有哪些？

A.仅使用位姿图表示法

B.使用位姿图、地图点以及里程计数据

C.仅使用地图点表示法

D.使用位姿图与地图点表示法

答案：B、D

解析：SLAM(同时定位与建图)过程中，地图和机器人之间的关系通常通过多种方

法表示。其中最常见的是位姿图，它记录了机器人在不同时间点的位置和方向。此外，

地图点也可以被用来描述机器人所遇到的地标或者特征点。因此，B和D选项准确反映

了这些常用的方法。而A和C选项分别只提到了一种表示方法，未能全面涵盖所有常见

的SLAM方法。

27>以下哪些是SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)算法的应用

场景？

A.自动驾驶车辆在复杂城市环境中的路径规划

B.智能机器人在未知环境中的导航与探索

C.航天器在太空中的定位与地图构建

D.手机相机在拍摄视频时的实时跟踪与定位

答案：A/B/C/D

解析：SLAM算法可以应用于多种场合，包括但K限于自动驾驶、机器人导航、航

天器操作等。因此，四个选项均符合SLAV算法的应用场景。

28、关于SLAM算法，以下哪项描述是不正确的？

A.基于特征的方法需要预先定义关键点或特征点。

B.隐马尔可夫模型(HMM)通常用于解决SLAM问题。

C.单目视觉SLAM不需要外部传感器，如激光雷达或里程计。

D.利用深度学习的方法可以显著提高SLAM的鲁棒性和精度。

答案：B

解析：隐马尔可夫模型(HMM)通常用于序列分析，而不是解决SLAM问题。SLAM

问题更多地涉及状态估计和地图构建，因此HMM不是解决SLAM问题的常用方法。其他

选项描述均为正确。

29、在SLAM算法中，以下哪种方法不属于直接法？

A.单目视觉SLAM

B.双目视觉SLAM

C.深度学习SLAM

D.里程计SLAM

答案：C、解析：深度学习SLAM是一种基于深度神经网络的方法，通过训练模型来

预测相机位姿，它不属于传统意义上的直接法，而是属于间接法的一种。直接法通常指

的是从图像特征点的匹配和跟踪出发，直接估计相机位姿的方法。

30、关于SLAM中的里程计SLAM,下列描述错误的是：

A.里程计SLAM主要依赖于传感器如1MU和轮速计提供的加速度和角速度信息。

B.里程计SLAM可以实时地提供地图更新。

C.里程订SLAM对环境的光照变化非常敏感。

D.里程计SLAM适用于需要高精度定位的场景。

答案：C、解析：里程计SLAM确实依赖于IMU（惯性测量单元）和轮速计等传感器

提供的加速度和角速度信息来估算机器人或无人机的运动状态。但它对环境光照变化相

对不敏感，因为这些传感器能够持续提供运动状态信息，而不会像摄像头那样受到光线

条件的影响。因此，选项C的描述是错误的。

31、以下哪些是SLAM算法可能需要考虑的因素？

A.空间定位

B.位姿估计

C.图像识别

D.音频处理

答案：A、B

解析：SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)是一种机器人技术,它

能够同时完成环境建图和自身定位的任务“选项空间定位和B选项位姿估计都是SLAM

算法中不可或缺的部分，用于确定机器人的位置和方向。C选项图像识别虽然在某些应

用场景中也可能被用到，但并不是所有SLAM任务都需要的。D选项音频处理与SLAM无

关。

32、关于SLAM算法中的特征点提取，下列描述正确的是：

A.特征点的选择应该尽可能多，以提高鲁棒性。

B.特征点的选择应基于其在不同视图下的不变性。

C.特征点的提取不需要考虑其在图像中的边缘信息。

D.特征点的提取过程必须依赖于深度信息。

答案：B

解析：特征点提取在SLAM中扮演着重要角色，用于后续的匹配和定位。B选项正

确，因为特征点需要在不同的视角下保持稳定不变，这样才能有效地进行特征匹配。A

选项错误，过多的特征点反而可能导致计算负担过重，降低效率。C选项错误，特征点

提取通常会利用图像边缘等高对比度区域的信息，以增强其在图像中的突出度,D选项

错误，许多SLAM算法并不依赖于深度信息来进行特征匹配，而是通过特征点之间的几

何关系来实现。

33^在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,以下哪项不是

常见的SLAM方法？

A.单目视觉SLAM

B.多传感器融合SLAM

C.无GPSSLAM

D.深度学习SLAM

答案：C

解析一：无GPSSLAM是SLAM的一个子类，通常指的是在没有外部定位辅助的情况下

进行的SLAM。它并不属于一种具体的SLAM方法,而是一种SLAM实施策略。因此，它

不是一种常见的SLAM方法。

34、在构建SLAM地图时，以下哪种技术最常用于确定移动机器人相对于地图的位

置？

A.基于特征点的匹配

B.基于激光雷达的点云匹配

C.基于深度学习的物体识别

D.基于惯性测量单元(IMU)的运动估“

答案：A

解析：基于特征点的匹配是SLAM中常用的方法之一，通过检测和匹配地图上的特

征点与机器人当前视场中的对应点来确定机器人的位姿。这种方法依赖于图像史理技术

和特征提取算法，能够有效地实现高精度的定位。其他选项虽然在特定场景下也有应用,

但它们并不是构建SLAM地图时最常使用的技术。

35、在SLAM算法中，常用的特征点提取方法包括：

A.SIFT(Scale-InvariantFeatureTransforn)

B.SURF(SpeededUpRobustFeatures)

C.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)

D.Alloftheabove

答案：D

解析：SIFT、SURF和ORB都是常用的特征点提取方法，它们分别具有不同的优势

和应用场景。SIFT对尺度变化和旋转具备较好的鲁棒性；SURF结合了速度和稳健性；

ORB则在实时性和效率上表现优秀。因此，正确答案是所有上述选项。

36、在进行SLAM算法的评估时，以下哪些指标是常用的？

A.里程计误差

B.重定位率

C.距离测量精度

D.所有上述选项

答案：D

解析:在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping,同时定位与建图)系

统中，衡量其性能的常用指标包拈但不限于里程“误差、重定位率等。里程“误差反映

了机器人运动估计的准确性；重定位率则表示系统在重新初始化后找到之前位置的能力。

因此，所有上述选项均是常用的评估指标。

37、以下关于以下(Simultaneous