slam算法工程师招聘笔试题(某世界500强集团)2025年必刷题解析

2025年招聘slam算法工程师笔试题（某世界500强集

团）必刷题解析

一、单项选择题（共60题）

1、、在SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）中，用于描述机器人相

对于环境的地图更新的方法是：

A.梯度下降法B）拉普拉斯算子0位姿图优化D）遗传算法

解析：正确答案是C）位姿图优化。在SLAM中，位姿图优化通过最小化状态变量

（如机器人位置和姿态）之间的约束来实现地图的更新。这包括利用传感器数据（如激

光雷达或摄像头）来估计位姿，并通过优化过程调整这些位姿以匹配观察到的环境特征。

2、、在SLAM的过程中，为了提高鲁棒性，通常会使用哪些技术？

A.增加传感器数量B）使用滤波器C）实现多芍感器融合D）以上所有

解析：正确答案是D）以上所有。为了提高SLAM系统的鲁棒性，可以采取多种策

略，包括但不限于增加传感器数量以提供冗余信息，使用滤波器（如卡尔曼滤波或粒子

滤波）来处理噪声，以及实现多传感器融合，以从不同类型的传感器中提取互补信息。

因此，正确答案为D）以上所有。

3、SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法在机器人导航中扮演着

重要角色，以下关于SLAM算法的描述，哪一项是错误的？

A.SLAM算法旨在同时进行机器人的定位和地图构建。

B.SLAM算法通常使月传感器数据（如激光雷达、摄像头等）来获取环境信息。

c.SLAM算法中，闭环检测是用于减少地图和定位估计误差的重要步骤。

D.SLAM算法不适用『动态环境，因为它无法处理环境中的移动障碍物。

答案：D

解析：选项D是错误的。SLAM算法不仅可以用于静态环境，还可以用于动态环境。

通过使用一些特定的算法(如动态SLAM),机器人能够检测并跟踪环境中的移动障碍物，

从而在动态环境中进行有效的导航和定位。其他选项A、B、C都是对SLAM算法的准确

描述。

4、在视觉SLAM(VisualSLAM)中，以下哪种方法可以用于从多个相机视角中恢

复场景的三维结构？

A.光束法平差(BundleAdjustment)

B.光流法(OpticalFlow)

C.透视变换(PerspectiveTransformation)

D.线性变换(LinearTransformation)

答案：A

解析：选项A是正确的。光束法平差(BundleAdjustment)是视觉SLAM中常用的

方法之一，它通过最小化图像中点与三维模型中点之诃的重投影误差来优化相机位姿和

三维点坐标，从而恢复场景的三维结构。选项B的光流法主要用于估计图像序列中的运

动，选项C的透视变换是一种几何变换，而选项D的线性变换通常用于简化和史理图像

数据，但它们并不是直接用于恢复场景三维结构的方法。

5、题目内容：在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)任务时,

假设机器人在未知环境中移动，并通过激光雷达获取环境信息。以下哪种方法是用于估

计机器人在环境中的位置的？

A.梯度下降法

B.随机森林回归

C.优化滤波器，如卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波器

D.神经网络预测

答案：C

解析：SLAM问题本质上是一个优化问题，需要根据传感器数据和地图信息不断更

新机器人的位置估计。常用的SLAM算法包括优化滤波器，如卡尔曼滤波或扩展卡尔曼

滤波器，它们能够有效地处理动态环境中的不确定性，并结合传感器数据来不断调整机

器人的位置和姿态估计。梯度下降法和随机森林回归主要用于监督学习任务，而神经网

络预测则更偏向于机器学习领域，不直接适用于SLAM问题中对连续状态的优化。

6、题目内容：在构建地图时，为了提高SLAM算法的效率和准确性，通常会采取哪

些措施？

A.减少传感器的采样频率

B.增加传感器的种类以获得更全面的信息

C.使用更复杂的模型进行建图

D.对传感器数据进行预处理，如滤波

答案：D

解析：构建地图时，提高SLAM算法的效率和准确性可以通过多种方式实现。减少

传感器的采样频率会降低数据量，但可能会牺牲精度；增加传感器种类虽然能提供更多

信息，但也会增加系统复杂性和成本；使用更复杂的模型可以提升建图质量，但同时也

增加了计算负担。因此，对传感器数据进行预处理，如滤波，是一种有效的方法。滤波

有助于减少噪声和不连续性，从而提高后续处理的鲁棒性和准确性。

7、以下哪种SLAM算法在处理大规模场景时，由于计算复杂度较高，通常需要分布

式计算？

A.ORB-SLAM

B.DSO-SLAM

C.VIO-SLAM

D.LSD-SLAM

答案：B

解析：DSO-SLAM（Direct-SearchOptimization-SLAM）在处理大规模场景时，由

于其直接搜索优化算法的恃性，计算复杂度较高，因此通常需要分布式计算来提高效率。

而其他选项中的ORB-SLAM、VIO-SLAM和LSD-SLAM虽然也有一定的计算复杂度，但相对

于DSO-SLAM来说，它们在大规模场景下的表现要更好一些。

8、在SLAM系统中，以下哪种传感器通常用于提供全局定位信息？

A.RGB相机

B.激光雷达

C.IMU（惯性测量单元）

D.超声波传感器

答案：C

解析：在SLAM系统中，IMU（惯性测量单元）通常用于提供全局定位信息。IMU可

以测量物体的加速度和角速度，通过积分加速度和角速度数据，可以估计物体的位置和

姿态。而RGB相机、激光雷达和超声波传感器则主要用于获取周围环境的视觉信息或距

离信息，它们在SLAM系统中更多是作为传感器融合的•部分来提高定位精度。

9、以下哪个不是常见的SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)方法？

A.单目视觉SLAM

B.RGB-DSLAM

C.闭环检测

D.多传感器融合SLAM

答案：C.闭环检测

解析：闭环检测是SLAM过程中的一个步骤，而非一种SLAM方法本身。常见的SLAM

方法包括单目视觉SLAM、RGB-DSLAM以及多传感器融合SLAM。

10、在进行SLAM时，关于地图构建与定位的描述，哪一项是正确的？

A.地图构建主要依赖于环境感知，定位则主要依靠传感器自身的位置信息。

B.定位和地图构建均需依赖环境感知来获取数据。

C.定位主要依赖于环境感知，而地图构建主要依靠传感器自身的运动信息。

D.定位和地图构建均需依赖传感器自身的运动信息。

答案：A.地图构建主要依赖于环境感知，定位则主要依靠传感器自身的位置信息。

解析：SLAM的核心在于同时进行地图构建和定位。地图构建通常依赖于从环境中

收集的数据，如视觉、激光雷达等传感器提供的信息；而定位则更多依赖于传感器自身

的运动信息和已有的地图信息，以确定当前位置。

11、以下哪个算法不是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统中

的常见算法？

A.KalmanFilter

B.ParticleFilter

C.RANSAC

D.ConvolutionalNeuralNetworks

答案：D

解析:D选项中的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)虽然在

计算机视觉和图像处理领域非常流行，但它不是SLAM系统中的常见算法。SLAM系统通

常使用卡尔曼滤波(KalmanFilter)、粒子滤波(ParticleFilter)和随机样本一致

性(RANSAC)等算法来估计系统的位姿和构建地图。CNN主要用于特征提取和图像识别

等任务。因此，正确答案是D。

12、在SLAM系统中，以下哪个参数通常用于衡量系统的实时性能？

A.姿态估计误差

B.地图重建精度

C.传感器数据处理时间

D.系统计算资源消耗

答案：C

解析：在SLAM系统中，实时性能通常指的是系统能够以多快的速度处理传感器数

据并完成位姿估II和地图沟建。因此，C选项中的传感器数据处理时间是一个衡量系统

实时性能的重要参数。虽然姿态估计误差、地图重建精度和系统计算资源消耗也是重要

的性能指标，但它们并不直接反映系统的实时性能。因此，正确答案是C。

13、在SLAM算法中，哪种方法通常用于处理动杰环境中的不确定性问题？

A.单纯形法

B.概率图模型

C.逆向传播算法

D.动态规划

答案：Bo解析：概率图模型(如贝叶斯网络或马尔可夫随机场)常用于表示动态

环境中的不确定性和变化，并通过这些模型进行状态估计和路径规划。

14、在使用粒子滤波器进行SLAM时，以下哪个因素不会直接影响粒子的权重更新？

A.距离传感器数据

B.触发器事件(如门打开)

C.遥感图像特征

D.基于地图的运动预测

答案：Do解析：粒子滤波器的粒子权重更新主要依赖于传感器数据和环境特征，

比如距离传感器数据、触发型事件等。基于地图的运动预测属于状态估计的一部分，而

不是直接影响粒子权重的因素。

15>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统中,以卜哪项技术

不是用于提高系统鲁棒性的方法？

A.增加传感器数量

B.使用更高级的滤波算法

C.采用单目视觉系统

D.优化传感器数据处理流程

答案：C

解析：在SLAM系统中，增加传感器数量、使用更高级的滤波算法和优化传感器数

据处理流程都可以提高系统的鲁棒性。单目视觉系统由于只能获取一维图像信息，难以

直接获取深度信息，因此在面对复杂环境和遮挡问题时，其鲁棒性相对较低。所以，C

选项不是用于提高系统鲁棒性的方法。

16、以下哪个选项不属于SLAM系统中的关键步骤？

A.数据采集

B.建立地图

C.传感器标定

D.目标跟踪

答案：C

解析：在SLAM系统中，数据采集、建立地图和目标跟踪是关键步骤。数据采集用

于获取环境信息，建立地图用于构建周围环境的表示，目标跟踪用于确定机器人或传感

器的位置。传感器标定主要是为了确保传感器数据的一致性和准确性，不属于SLAM系

统的关键步骤。因此，C选项不属于SLAM系统中的关键步骤。

17、在SLAM算法中，哪种方法通常用于处理静态环境和动态物体？

A.单目视觉SLAM

B.里程计SLAM

C.双目视觉SLAM

D.深度相机SLAM

答案：B、解析：里程i|SLAM主要依赖于车辆或机器人自身的运动信息，通过测量

与上一时刻位置之间的位移来构建地图。这种方法对于静态环境较为有效，但在面对动

态物体时可能会产生较大误差。

18、在使用扩展卡尔变滤波器（EKF）进行SLAM时，以下哪一项不是其主要优点？

A.能够处理非线性问题

B.实现相对简单

C.需要高精度的模型参数估计

D.具有较好的鲁棒性

答案：B、解析：扩展卡尔曼滤波器（EKF）能够处理非线性问题，因此A项正确;

但是EKF由于是基于线性叱的状态转移和观测模型，实现相对复杂，因此B项措述不准

确；另外，EKF需要高精度的模型参数估计，这使得C项也是正确的；而EKF由于其线

性化处理，通常具有较好的鲁棒性，所以D项也是正确的。

19、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法在机器人领域中的应

用主要是什么？

A.实现机器人路径规划

B.实现机器人自主导航

C.实现机器人视觉识别

D.实现机器人语音识别

答案：B

解析：SLAM算法的主要目的是同时进行机器人的定位(Localization)和地图构

建(Mapping),从而使机器人能够在未知环境中自主导航。选项A、C、D虽然也是机器

人领域的重要应用，但不是SLAM算法的核心功能。因此，正确答案是B。

20、以下哪个不是SIAM系统中的关键传感器？

A.激光雷达

B.摄像头

C.超声波传感器

D.GPS

答案：C

解析：SLAM系统中的关键传感潜通常包括激光雷达(用于精确测量距离和构建环

境地图)、摄像头(用于视觉信息获取和特征点匹配)以及GPS(用于提供外部参考系

和全局定位)。超声波传感器虽然可以用于距离测量，但精度和适用性相比激光雷达较

低，且在SLAM系统中应用较少。因此，正确答案是C。

21、在SLAM(同时定位与地图构建)领域，用q描述机器人在环境中的位姿信息

的数学工具是？

A.矩阵B.向量C.状态向量D.状态矩阵

答案：C.状态向量

解析：在SLAM中，状态向量包含了机器人的位置、姿态等所有需要确定的信息，

因此是描述机器人在环境中的位姿信息的数学工具。

22、在进行SLAM时，为了减少数据冗余，提高效率，通常会采用以下哪种方法？

A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.递归最小二乘法D.集群聚类法

答案：C.递归最小二乘法

解析：递归最小二乘法是一种常用的参数估计方法，在SLAM中用于递归地更新状

态估计，通过减少重复计算来降低计算复杂度，提高效率。而梯度下降法、随机梯度下

降法主要用于优化问题，与减少数据冗余无关；集群聚类法则主要用于数据分类，不是

解决SLAM问题的有效方法。

23、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，以下哪个不是常

用的地图表示方法？

A.2D网格地图

B.3D点云地图

C.RRT(Rapidly-exploringRandomTree)树

D.关键帧图

答案：C

解析：在SLAM算法中，常用的地图表示方法包帘2D网格地图、3D点云地图和关

键帧图。RRT树是一种路径规划算法，不是地图表示方法。因此，选项C是错误的。

24、在SLAM算法中，以下哪个步骤不属于前端处理器(Front-EndProcessor)的

职责？

A.特征提取

B.相机位姿估计

C.建立初始地图

D.优化地图和轨迹

答案：C

解析：前端处理器主要负责处理传感器数据，包括特征提取、相机位姿估计和优化

地图和轨迹。建立初始地图是后端处理器(Back-EndProcessor)的职责，它负责整合

前端处理器提供的信息，优化整个SLAM过程。因此，选项C是错误的。

25、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)中，用于确定机器人位

置的算法属于以下哪种类型？

A.深度学习算法

B.优化算法

C.机器视觉算法

D.遗传算法

答案：B。SLAM的核心在于通过传感器数据来优化地图与机器人自身位置之间的关

系，因此它通常涉及优化算法，如粒子滤波器(ParticleFilter)、卡尔曼滤波器［Kalman

Filter)等。

26、在SLAM算法中，使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)时，下列哪个步骤是不正确的？

A.对测量模型进行线性化处理

B.计算状态转移矩阵

C.直接使用非线性测量模型进行计算

D.在每次迭代中重新估计协方差矩阵

答案：Co在扩展卡尔曼滤波器（EKF）中，由于系统和测量模型是非线性的，需要

对这些模型进行线性化处理。直接使用非线性测量模型会导致误差累积，因此C选项描

述的步骤是错误的。其他选项都是EKF正确的工作流程的一部分。

27>以下哪个选项是个AM（SimultaneousLocalizationandMapping）系统中最

基本的几何优化方法？

A.最小二乘法

B.鲁棒估计（如RANSAC）

C.卡尔曼滤波

D.高斯-牛顿法

答案：A

解析：在SLAM系统中，最小二乘法是最基本的几何优化方法，它通过最小化测量

值与模型预测值之间的差异来估计参数。

28、在视觉SLAM中，以下哪种特征点描述符能够较好地抵抗光照变化和旋转？

A.SIFT（尺度不变特征变换）

B.SURF（加速稳健特征）

C.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）

D.HOG（方向梯度直方图）

答案：C

解析：ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征点描述符设计时考虑了光照

变化和旋转的影响，因此能够较好地抵抗这些变化。虽然SIFT和SURF也具有旋转不变

性，但ORB在计算速度和鲁棒性方面通常优于SIFT和SURF。

29、以下哪个不是SLAM(同时定位与地图构建)技术的应用场景？

A.自动驾驶汽车

B.无人机导航

C.机器人视觉导航

D.手机游戏中的虚拟货币购买

答案：D)手机游戏中的虚拟货币购买

解析：SLAM技术主要用于提高机器人的定位精度和导航能力，它广泛应用于自动

驾驶汽车、无人机导航以及机器人视觉导航等领域。而手机游戏中的虚拟货币购买属于

用户界面交互和支付处理范畴，与SLAM技术无关。

30、在SLAM算法中，以下哪种方法常用于构建地图？

A.深度学习

B.随机采样一致性(RANSAC)

C.高斯混合模型

D.单纯形算法

答案：B)随机采样一致性(RANSAC)

解析：在SLAM算法中，随机采样一致性(RANSAC)是一种常用的方法来估计单应

性矩阵或变换参数，从而实现特征点匹配和地图构建。深度学习方法更多地被应用于更

高级的图像识别和目标检测任务；高斯混合模型常用于聚类分析；单纯形算法是优化问

题求解的•种方法，通常用于线性规划问题。

31、以下哪项不是SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统中的关

键步骤？

A.建立地图

B.估计位姿

C.数据关联

D.数据同步

答案：D

解析：SLAM系统主要包括以下步骤：建立地图、估计位姿、数据关联和传感器融

合。数据同步并不是SLAM系统中的关键步骤，而是确保数据在不同传感器之间同步的

过程。因此，D选项正确。

32、在SLAM系统中，以下哪种传感器最常用于获取环境信息？

A.激光雷达

B.摄像头

C.地磁传感器

D.超声波传感器

答案：A

解析：在SLAM系统中，激光雷达（Lidar）是最常用的传感器之一，因为它可以提

供高精度的三维空间信息。摄像头主要用于视觉SLAM,而地磁传感器和超声波传感器

在SLAM中的应用相对较少。因此，A选项正确。

33、在进行SLAM算法的评估时，以下哪个指标最能反映系统的定位精度？

A.平均绝对误差（MAE）

B.重定位次数

C.距离变化率（DVR）

D.里程计误差

答案：A.平均绝对误差（MAE）

解析：平均绝对误差（MAE）是衡量预测值与实际值之间差异的一种常用度量，它

直接计算出每个样本的误差绝对值的平均值。对于定位系统来说，MAE能够准确反映系

统定位结果的准确性，即定位点相对于真实位置的偏差大小。

34、在SLAM算法中，关于特征点选择的说法，下列哪一项是不正确的？

A.特征点应具有足够的视觉特征以支持其识别。

B.特征点需要足够稳定，避免频繁变化导致识别错误。

C.特征点的选择应该尽可能多地覆盖场景，提高鲁棒性。

D.为了提高效率，特征点越多越好。

答案：D.为了提高效率，特征点越多越好。

解析：尽管增加特征点数量可以提高SLAM算法的鲁棒性和准确性，但特征点过多

会带来显著的计算复杂度增加，并可能引入噪声。因此，选择特征点的数量应基于场景

需求和“算资源，而不是单纯追求特征点的数量。特征点的选择应当平衡好数显与质量

的关系，确保系统既能有效地捕捉环境信息，又不至于因为过多特征点而影响性能。

35、以下哪个算法不属于SLAM系统中的滤波算法？

A.卡尔曼滤波

B.奇异值分解

C.卡方漉波

D.奇异值分解滤波

答案：B

解析：在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统中，常用的滤波

算法包括卡尔曼滤波、卡方滤波等。奇异值分解（SVD）通常用于矩阵分解，并不属于

滤波算法。因此，选项B是错误的。

36、在SLAM系统中，以下哪种传感器数据通常不用于位姿估计？

A.激光雷达

B.视觉相机

C.GPS

D.雷达

答案：C

解析：在SLAM系统中，激光雷达、视觉相机和雷达都是常用的传感器，可以用于

获取环境信息和位姿估计。而GPS（全球定位系统）主要用于全局定位，而不是用于局

部位姿估计。因此，选项C是正确的。

37、以下哪个不是SLAM算法的主要目标？

A.确定机器人在环境中的位置

B.记录机器人看到的每一个物体的三维信息

C.实现机器人在未知环境中的自主导航

D.保持机器人与环境之间的对应关系

答案：B

解析：SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的目标是同时进行定位

和建图。记录机器人看到的每一个物体的三维信息并不是SLAM的核心任务，而是建图

过程的一部分，而定位则是确定机器人在环境中的位置。因此,B选项不准确描述了SLAM

的主要目标。

38、关于SLAM算法中的关键步骤，下列哪项描述是错误的？

A.特征点检测与匹配是通过图像特征来识别并确认同一物体的不同视图。

B.惯性测量单元(IMU)数据用于提供姿态估计，但不能单独完成定位。

C.深度传感器如激光雷达主要用于构建环境地图，而非直接定位。

D.单目摄像头可以独立完成SLAM算法的所有步骤。

答案：D

解析：单目摄像头无法提供足够的信息来实现SLAM算法的所有步骤，特别是精确

的位姿估计和构建环境地图。单目摄像头只能通过特征点检测和匹配来帮助定位，而深

度信息和多视图几何则需要辅助设备如激光雷达或结构光系统等。因此，D选项是错误

的。

39>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统中,以卜哪个算法

不属于基于视觉的SLAM算法？

A.ORB-SLAM

B.DSO

C.GMcipping

D.FastSLAM

答案：D

解析：FastSLAM(FastSimultaneousLocalizationandMapping)是一种基于粒

子滤波的SLAM算法，它不仅适用于视觉传感器，还可以用于其他类型的传感器，如激

光雷达。而ORB-SLAM、DSO(DirectSparseOdometry)和GMapping都是基于视觉的

SLAM算法。因此，D选项不属于基于视觉的SLAM算法。

40^在SLAM系统的视觉里程计(VisualOdometry)中，以下哪种情况最可能导致

定位误差增加？

A.相机焦距增加

B.相机曝光时间增加

C.相机分辨率降低

D.相机光轴与运动方向垂直

答案：C

解析：在视觉里程计中，相机的分辨率降低会导致图像中特征点的细节信息减少，

从而使得特征点的匹配精度下降，这会直接影响到位姿估计的准确性。因此，相机分辨

率降低最可能导致定位误差增加。A选项中，相机焦距增加可能会改变视角，但不一定

增加误差；B选项中，曝光时间增加可能会导致图像模糊，但不是最直接导致误差增加

的原因；D选项中，相机无轴与运动方向垂直有利于提高测量精度。

41、在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法测试时,以下

哪项不是常用的评估标准？

A.平均定位误差

B.最大位移偏差

C.算法的计算复杂度

D.重定位时间

答案：C

解析：算法的计算复杂度通常作为设计和优化算法时需要考虑的因素，而不是评估

SLAM算法性能的直接指标。

42、在进行SLAM算法的性能测试中，以下哪种方法不能有效提高测试效率？

A.增加传感器数量

B.使用虚拟环境进行模拟测试

C.通过数据增强技术增加训练集

D.使用更复杂的算法模型

答案：D

解析：使用更复杂的算法模型虽然理论上可以提高性能，但可能会显著增加测试时

间和资源消耗，从而降低测试效率。因此，这种方法不能有效提高测成效率。其他选项

通过不同方式能有效地提升测试效率。

43>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统中,以下哪项不是

影响位姿估计精度的因素？

A.相机标定精度

B.环境光照条件

C.传感器噪声水平

D.传感器频率响应

答案：B

解析：在SLAM系统中，影响位姿估”精度的因素主要包括相机标定精度、传感器

噪声水平和传感器频率响应等。环境光照条件虽然会影响图像的质量，但不是直接影响

位姿估计精度的因素。因此，选项B是正确答案。

44、以下哪个算法不是基于特征点的SLAM算法？

A.ORB-SLAM

B.DSO

C.GTSAM

D.SVO

答案：C

解析：ORB-SLAM、DSO和SVO都是基于特征点的SLAM算法，它们通过检测和匹配

特征点来估计位姿。而GTSAM(GeneralizedTempo-SpatialAppearanceModel)是一

种基于位姿图(PoseGraph)的SLAM算法，它不依赖于特征点。因此，选项C是正确

答案。

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

用于解决特征点丢失的问题？

A.重定位(ReTocalization)

B.特征点跟踪(FeaturePointTracking)

C.深度学习模型(DeepLearningModels)

D.高斯混合模型(GaussianMixtureModels)

答案：B

解析：特征点跟踪(FeaturePointTracking)是一种常用的方法来处理SLAM中

的特征点丢失问题。通过跟踪关键帧中的特征点，即使这些特征点在新帧中丢失，也能

有效地重建地图和自身位置。

46、在构建SLAM系统时，为了提高系统的鲁棒性和准确性，以下哪项技术通常会

被采用？

A.仅使用激光雷达数据

B.结合视觉和激光雷达数据

C.禁用IMU传感器

D.只依赖GPS数据

答案：B

解析：结合视觉和激光雷达数据的SLAM系统能够充分利用两种传感器的优势，即

激光雷达提供精确的距离信息，而视觉传感器提供广阔的环境感知和场景理解能力。这

种融合提高了系统的鲁棒性和准确性，能够更准确地定位和构建地图。

47、以下哪个算法不属于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的范

畴？

A.A*路径规划算法

B.卡尔曼滤波算法

C.Dijkstra算法

D.RANSAC算法

答案：C

解析：A*和Dijkstra都是路径规划算法，RANSAC是随机采样一致性算法，常用于

估计模型参数。卡尔曼滤波算法是一种常用的状态估计方法，广泛应用于SLAV中，因

此不属于SLAM算法范畴的是Dijkstra算法。

48、在SLAM系统中，以下哪种方法通常用于提高地图的鲁棒性？

A.增加传感器数据采集频率

B.增加地图优化迭代次数

C.使用更高质量的传感器

D.采用粒子滤波算法

答案：D

解析：A、B、C选项虽然可以在一定程度上提高SLAM系统的性能，但它们并不是

直接提高地图鲁棒性的方法。粒子滤波算法是一种基于概率的滤波方法，能够史理非线

性、非高斯问题，对于处理传感器噪声和不确定性具有较高的鲁棒性，因此采用粒子滤

波算法可以显著提高地图的鲁棒性。

49、在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中，哪种方法利用

了激光雷达和IMU(InertialMeasurementUnit)数据来实现高精度定位？

A.单纯GPS定位

B.雷达-IMU融合SLAM

C.摄像头-1MU融合SLAM

D.摄像头-激光雷达融合SLAM

答案：B.雷达-IMU融合SLAM

解析:雷达-1MU融合SLAM是SLAM领域中一种常见的方法，它利用激光雷达［Lidar)

进行环境建图，同时使用IMU(惯性测量单元)进行姿态估计和位姿更新。这种方式能

够提供更精确的位置信息，特别适合在GPS信号不佳的环境下使用。

50、在SLAM算法中，以下哪一项不属于直接SLAM的典型应用场景？

A.机器人自主导航

B.自动驾驶汽车

C.手机拍照应用

D.航空摄影测量

答案：C.手机拍照应用

解析：直接SLAM主要用于需要高精度定位与地图构建的应用场景，如机器人自主

导航、自动驾驶汽车等。而手机拍照应用更多地依赖于间接SLAM或者基于视觉的SLAM

技术，通过分析照片中的特征点来进行定位和地图构建，因此不属于直接SLAV的典型

应用场景。

51、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法中,以下哪种方法主

要用于处理视觉SLAM中的视觉漂移问题？

A.卡尔曼滤波

B.卡特兰德滤波

C.奇异值分解

D.迭代最近点（ICP）

答案：A

解析：卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种有效的状态估计方法，常用于视觉SLAM

中处理视觉漂移问题。它能够预测和修正估计的状态，从而减少漂移。卡特兰德滤波、

奇异值分解和迭代最近点（1CP）虽然也是计算机视觉和SLAM中常用的技术，但它们不

是专门用于解决视觉漂移问题的主要方法。

52、在SLAM系统中，以下哪种传感器数据不适合用于视觉SLAM的里程计计算？

A.激光雷达（LiDAR）数据

B.深度相机数据

C.单目相机数据

D.激光扫描仪数据

答案：C

解析：单目相机数据不适合用于视觉SLAM的里程计计算，因为单目相机只能提供

二维图像信息，无法直接获取场景的深度信息，这限制了它在估计相机运动和重建场景

结构时的精度。激光雷达（LiDAR）、深度相机和激光扫描仪都能提供三维信息，更适合

进行里程计计算和场景重建。

53、以下关于以AM（simultaneouslocalizationandmapping）的说法，哪一

项是正确的？

A.SLAM算法只能在静态环境中工作。

B.在SLAM中，机器人必须先定位自己，然后才能构建环境地图。

C.SLAM的目的是让机器人能够在未知环境中自主导航而不丢失。

D.SLAM算法可以独立于传感器类型运行。

答案：C)SLAM的目的是让机器人能够在未知环境中自主导航而不丢失。

解析：SLAM的核心目标是在不预先知道环境的情况下，实现对环境的地图构建与

自身位置的定位，因此选次C准确反映了这一概念。

54、在进行SLAM任务时，哪种技术最常用于同时解决定位和建图问题？

A.遥感技术

B.深度学习

C.机器视觉

D.无迹卡尔曼滤波器(UKF)

答案：D)无迹卡尔曼滤波器(UKF)

解析：无迹卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波方法，它通过随机采样来估计

状态变量的概率分布，并在SLAM问题中被广泛应用于结合定位和建图的需求。

55、以下哪个算法不属于法不(SimultaneousLocalizationandMapping)中的

优化算法？

A.Kalman滤波

B.RANSAC

C.Particle漉波

D.GradientDescent

答案：B

解析：RANSAC(RandomSampleConsensus)是一种用于从数据中识别和估计模型

参数的鲁棒算法，它通常用于计算机视觉中的图像匹配和特征提取等任务，但不属于

SLAM中的优化算法。其他选项A、C、D都是SLAM中常用的优化算法。Kalman滤波用于

状态估计，Parlicle滤波用于非线性非高斯系统的状态估计，GradientDescent用于

优化模型参数。

56、在SLAM系统中，以下哪个部件负责接收传感器数据并生成地图？

A.激光雷达

B.里程计

C.地图构建器

D.运动控制器

答案：C

解析：地图构建器是SLAM系统中负责接收传感器数据（如激光雷达、视觉相机等）

并生成地图的部件。激光雷达（A）是SLAM系统中常用的传感器之一，用于生成环境的

三维点云；里程计（B）负责估计移动设备的运动状态；运动控制器（D）则负责控制移

动设备的运动。而地图构建器（C）才是直接负责地图生成的核心部件。

57、在SLAM算法中，用于描述环境地图的最常用数据结构是：

A.KDTree

B.RRT

C.GridMap

D.A*

答案：C

解析•：GridMap是一种广泛应用于SLAM中的表示环境的地图结构。它将冰境空间

划分为多个网格，每个网格可以存储传感器读数或特征点等信息，方便快速查询和更新。

因此，C选项正确。

58、在SLAM中，利用粒子滤波进行状态估计时，下列哪个因素不会直接影响粒子

滤波的性能？

A.粒子的初始位置

B.粒子的权重计算方法

C.粒子的数量

D.环境地图的更新频率

答案：D

解析：粒子滤波的性能主要受以下几个因素影响：粒子的初始位置、粒子的权重计

算方法以及粒子的数量。而环境地图的更新频率并不直接影响粒子滤波的性能，因为粒

子滤波主要关注于当前观测数据对状态估计的影响，而不是地图的更新速度。因此，D

选项正确。

59、以下哪种传感器在SLAM（同步定位与映射）系统中主要用于提供全局定位信

息？

A.激光雷达

B.惯性测量单元（IMU）

C.摄像头

D.超声波传感器

答案：B

解析：在SLAM系统中，惯性测量单元（IMU）主要用于提供全局定位信息，它能够

测量设备的加速度和角速度。激光雷达、摄像头和超声波传感器虽然也广泛应用于SLAM

系统，但它们主要用于感知周围环境，而非提供全局定位信息。

60、以下哪种SLAM算法在处理动态环境下的定位和建图问题时表现较好？

A.卡尔曼滤波SLAM

B.基于视觉的SLAM

C.A*路径规划SLAM

D.滑移窗口SLAM

答案：D

解析：滑移窗口SLAM(SlidingWindow-basedSLAM)在处理动态环境下的定位和

建图问题时表现较好。它通过动态更新窗口内的地图和位姿信息，能够有效地史理动态

物体的影响，提高定位和建图的精度。卡尔曼滤波SLAM、基于视觉的SLAM和A*路径规

划SLAM虽然也有一定的应用，但在动态环境下的表现不如滑移窗口SLAMo

二、多项选择题(共42题)

1、下列关于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)的描述，哪一项

是正确的？

A.SLAM是一种用于机器人导航的技术。

B.在SLAM中，机器人能够实时构建环境地图，并同时估计自身位置。

C.SLAM仅适用于二维空间。

D.SLAM的核心目标是提高机滞人的速度。

答案：B、解析：SLAM确实是一种用于机器人导航的技术，它允许机器人在未知环

境中构建地图并同时定位自己，这是其核心目标和主要功能。

2、关于基于激光雷达的SLAM技术，以下哪个陈述是不正确的？

A.激光雷达可以提供高精度的距离测量。

B.激光雷达数据可以被用来构建三维地图。

C.基于激光雷达的SLAM技术通常需要较少的传感器。

D.由于激光雷达成本较高，基于激光雷达的SLAM应用较少。

答案：C、解析：虽然基于激光雷达的SLAV技术可以减少对其他传感器的需求，如

摄像头或IMI.等，但激光雷达木身的成木仍然相对较高。因此，尽管该技术在某些情况

下确实可以降低成本，但总体来说，基于激光雷达的SLAM应用并不常见。所以选项C

的描述是不完全准确的。

3、以下关于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统的描述,哪

些是正确的？

A.SLAM系统需要同时进行定位和建图

B.SLAM系统只适用于室内环境

C.SLAM系统可以应月于无人驾驶汽车

D.SLAM系统对传感器的要求较高

答案：ACD

解析：

A.正确。SLAM系统的全称是SimultaneousLocalizationandMapping,即同时

定位与建图，所以需要同时进行定位和建图。

B.错误。SLAM系统不仅适用于室内环境，还可以应用于室外环境，如无人驾驶汽

车、机器人导航等。

C.正确。SLAM系统可以应用于无人驾驶汽车，用于车辆在未知环境中进行定位和

导航。

D.正确。SLAM系统对传感器的要求较高，通常需要使用高精度的传感器，如激光

雷达、摄像头等，以获取足够的信息进行定位和建图。

4、以下关于SLAM系统中的优化算法的描述，哪些是正确的？

A.最小二乘法是SLAM系统中常用的优化算法

B.RANSAC(RandomSampleConsensus)算法主要用于解决数据关联问题

C.卡尔曼滤波是一种常用的预测和估计方法

D.以上都是

答案：D

解析：

A.正确。最小二乘法是一种常用的优化算法，用于求解线性方程组的最小误差解,

在SLAM系统中可以用于优化位姿估计。

B.正确。RANSAC算法是一种鲁棒的估计方法，主要用于解决数据关联问题，如点

云匹配、特征点匹配等。

C.正确。卡尔曼滤波是一种常用的预测和估计方法，在SLAM系统中用于预测下一

时刻的状态，并估“系统的误差。

D.正确。根据以上解析，A、B、C选项都是正确的，所以选择D。

5、在SLAM算法中，关于地图构建与跟踪的描述，下列哪一项是正确的？

A.SLAM算法可以独立于环境信息进行工作。

B.在室外环境中，SLAM算法通常使用激光雷达来获取环境信息。

C.单目摄像头在SLAM中可以完全替代其他传感器。

D.SLAM算法必须依赖于已有的地图数据来进行定位。

答案：B

解析：SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping,同时定位与建图）是一

种机器人技术，它允许机器人同时完成定位和建图任务。通常，SLAM算法会结合多种

传感器的数据，如激光雷达、单目摄像头等，以提高定位精度和地图质量。单目摄像头

虽然在某些情况下可以提供有价值的信息，但无法完全替代其他传感器。因此，正确答

案为B。

6-.关于SLAM中的里程计数据融合问题，以下哪个陈述是不准确的？

A.里程计数据能够提供关于移动物体速度和方向的信息。

B.里程计数据可以直接用于地图构建。

C.在SLAM系统中，里程计数据可以用来校正IMU（惯性测量单元）的偏差。

D.里程计数据与视觉SLAM结合可以增强定位精度。

答案：B

解析：里程计数据可以提供有关移动物体的速度和方向的信息，并且在SLAM系统

中确实被用来校正IMU的偏差。然而，里程计数据本身并不能直接用于地图构建，因为

它更多地关注的是位移而不是几何形状。因此，正确答案为B。

7、以下哪种技术不是SLAM系统中的关键组成部分？

A.卡尔曼滤波器

B.深度学习

C.光流法

D.电磁波测距

答案：B

解析：深度学习虽然可以用于SLAM系统的某些任务，如特征提取、地图构建等，

但它不是SLAM系统中的关键组成部分。卡尔曼滤波器、光流法和电磁波测距都是SLAM

系统中常用的关键技术。

8、在SLAM系统中，以下哪种方法可以用来处理动态环境下的目标检测？

A.基于颜色特征的检测

B.基于形状特征的检测

C.基于深度学习的检测

D.某于运动模型的检测

答案：C、D

解析：在动态环境中进行目标检测，基于深度学习的检测方法可以自动学习目标特

征，提高检测的准确性和鲁棒性。同时，基于运动模型的检测方法可以预测目标的位置

和运动，从而在动态环境中更准确地检测目标。基于颜色特征和形状特征的检测方法在

动态环境中可能容易受到遮挡和光照变化的影响，因此不如深度学习和运动模型方法有

效。

9、以下哪个不是SLAM（同时定位与地图构建）的主要技术？

A.特征点匹配B.深度学习C.单目视觉D.里程计

答案：Bo解析：SLAM技术主要依赖于特征点匹配、单目视觉以及里程计等方法，

深度学习在某些特定情况下被用作辅助工具，但并非SLAM的核心技术。

10、在SLAM中，关于里程计的作用，下列描述正确的是：

A.用于估计机器人在二维平面上的位移。

B.通过传感器测量机器人在三维空间中的位移变化。

C.确定机器人与环境之间的相对位置。

D.提供机流人的速度信息。

答案：Bo解析：里程计通常用来测量机器人在三维空间中的位移变化，它能提供

机器人相对于上一个已知位置的变化量，这有助于构建动态的地图，并且能够间接地提

供速度信息。因此，正确答案是B。

11、以下哪种传感器在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)系统中

通常用于提供全局定位信息？

A.激光雷达(LIDAR)

B.视觉摄像头

C.声波传感器

D.温湿度传感器

答案：A

解析：在SLAM系统中，激光雷达(LIDAR)通常用于提供高精度的距离测量，从而

帮助系统构建环境地图并进行全局定位。视觉摄像头虽然也用于SLAM,但更多用于局

部定位和地图构建。声波喳感器和温湿度传感器通常不用于提供全局定位信息。因此，

正确答案是A。

12、在SLAM系统的数据处理过程中，以下哪种方法可以用来减少数据冗余，提高

算法效率？

A.增量式SLAM

B.全局优化

C.采样一致性(RANSAC)

D.闭环检测

答案：A

解析：增量式SLAM(IncrementalSLAM)是一种通过逐步增加新数据来更新SLAM

系统状态的方法，它可以有效减少数据冗余，提高算法的实时性和效率。全局优化(B)

通常用于优化整个SLAM系统的状态，但可能会增加计算复杂度。采样一致性(RANSAC)

是一种用于处理噪声数据的鲁棒估计方法，而闭环检测(D)用于检测和纠正SLAM系统

中的错误估计。因此，正确答案是A。

13>在SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)中,以卜哪种方法不是

用于解决尺度问题的？

A.EKF-SLAM

B.IterativeClosestPoint(ICP)

C.GraphSLAM

D.LOAM

答案：B

解析：IterativeClosestPoint(ICP)是-一种用于点云配准的方法，主要用于三

维点云的对齐，而不是直接用于SLAM中的尺度问题解决。EKF-SLAM、GraphSLAM和LOAM

都是常见的SLAM方法，它们可以用来处理尺度问题。

14、在使用SLAM技术进行地图构建时，下列哪个因素不会直接影响地图的质量？

A.环境复杂度

B.传感器精度

C.距离传感器的数量

D.计算机硬件性能

答案：C

解析：距离传感器的数量虽然会影响传感器数据的采集量，但直接影响地图质量的

主要因素包括环境复杂度、传感器精度以及计算机硬件性能。环境复杂度决定了SLAM

算法需要处理的信息量和复杂性：传感器精度直接影响了SLAM算法对环境的理解和定

位的准确性；而计算机硬件性能则影响了SLAM算法的实时性和稳定性。

15、以下哪项技术不属于SLAM系统中的感知模块？()

A.激光雷达扫描

B.摄像头视觉识别

C.声波传感器

D.GPS定位

答案：C

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

中的感知模块主要通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息。声波传感器通常用于

其他领域，如水下探测，不属于SLAM系统的感知模块。因此，C选项是正确答案。

16、在S球M系统中，以下哪种算法不属于基于滤波器的SLAM算法？()

A.卡尔曼滤波

B.概率滤波

C.奇异值分解

D.基于图优化的算法

答案：D

解析:基于滤波器的SLAM算法主要包括卡尔曼漉波和概率滤波等。奇异值分解(SVD)

是一种数学工具，用于处理矩阵分解问题，并不属于SLAM算法。而基于图优化的算法

是一种基于图论的SLAM算法，与基于滤波器的SLAM算法不同。因此，D选项是正确答

案。

17、在SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)算法中,以下哪个不

是常见的定位方法？

A.惯性导航系统(INS)

B.GPS

C.超声波传感器

D.视觉里程计

答案：C、超声波传感器

解析：惯性导航系统（INS）和GPS是常用的定位技术。惯性导航系统通过测量加

速度和角速度来估计位置和姿态变化;而GPS利用卫星信号来确定地理位置。相比之下,

超声波传感器主要用于距离测量，并不适用于SLAM中的定位需求。因此，C选项超声

波传感器不属于常见的SLAM定位方法。

18、在进行SLAM时，以下哪种方法最常用于构建环境地图？

A.深度学习

B.模糊逻辑

C.机器学习

D.人工神经网络

答案：A、深度学习

解析：在SLAM中，深度学习方法，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）

的应用非常广泛。这些方法能够从大量数据中提取特征，帮助机器人或自动驾驶车辆更

好地理解和适应复杂的环境。尽管模糊逻辑和人工神经网络也具有一定的应用，但深度

学习因其强大的特征学习能力，在SLAM领域中被广泛采用。因此，选项A深度学习是

最常用于构建环境地图的方法。

19、SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）系统中，以下哪种传感器

通常不被用于直接获取环境的三维信息？

A.激光雷达（LiDAR）

B.摄像头

C.惯性测量单元（IMU）

D.红外传感器

答案：D

解析：激光雷达（LiDAR）,摄像头和惯性测量单元（1MU）都是SLAM系统中常用的

传感器，用于获取环境的三维信息和运动状态。红外传感器主要用于热成像或近距离检

测，不常用于直接获取环境的三维信息。因此，D选项是正确答案。

20、在SLAM系统的数据处理中，以下哪种算法通常用于解决视觉里程计中的尺度

估计问题？

A.卡尔曼滤波

B.最小二乘法

C.梯度下降法

D.优化迭代法

答案：A

解析：视觉里程计中的尺度估计问题通常使用卡尔曼滤波来解决。卡尔曼滤波是一

种递归滤波算法，能够估计系统的状态，包括尺度参数。虽然最小二乘法、梯度下降法

和优化迭代法也可以用于优化问题，但在视觉里程计的尺度估计中，卡尔曼滤波因其稳

定性和实时性而被广泛采用。因此，A选项是正确答案。

21、在进行SLAM算法设计时，以下哪个不是常见的优化目标？

A.最小化全局姿态误差

B.最小化局部特征点误匹配

C.最小化路径长度

D.最小化重叠图像的像素差异

答案：C

解析：最小化路径长度并不是SLAM（同时定位与地图构建）中的常见优化目标。

SLAM的主要目标是通过传感器数据（如摄像头或激光雷达）来构建环境的地图，并同

时估计机器人自身的运动状态。路径长度通常不是一个需要直接优化的目标，但确保路

径长度最小化可以通过其他方法间接实现，比如优化导航策略。

22、在使用SLAM算法进行地图构建时•，下列哪一项不是直接影响地图质量的因素？

A.特征点的重复利用

B.高分辨率传感器的应用

C.SLAM算法的更新频率

D.场景的动态变化

答案：A

解析：特征点的重复利用虽然可以在一定程度上提高SLAM算法的效率和鲁棒性，

但它不会直接影响地图的质量。地图质量主要取决于传感器数据的质量、算法的准确性

以及对动态场景的适应能力。高分辨率传感器可以提供更详细的数据，从而改善地图的

质量；SLAM算法的更新频率影响其实时性和准确性；而场景的动态变化是SLAM算法必

须处理的重要因素之一，以保持地图的最新性和准确性。

23^以下关于以AM（SimultaneousLocalizationandMapping）系统的描述,正

确的是？

A.SLAM系统主要用7室内定位和导航

B.SLAM系统可以同时进行地图构建和环境感知

C.SLAM系统不依赖于外部传感器，完全依靠自身传感器

D.SLAM系统在复杂环境下容易产生定位误差

答案：B

解析：SLAM系统是一种可以同时进行定位和地图构建的技术，它通过整合自身传

感器(如摄像头、激光雷达等)的数据来构建环境地图，并实时更新自身在环境中的位

置。因此，选项B正确。选项A虽然SLAM系统可以用于室内定位和导航，但并不仅限

于此；选项C错误，因为SLAM系统通常需要依赖多种传感器来获取数据；选项D是SLAM

系统可能存在的问题，但不是描述SLAM系统的正确性。

24、以下关于ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征的描述，正确的是？

A.ORB特征是一种基于图像局部特征的描述符

B.ORB特征通过计算图像中局部区域的梯度方向和强度来生成

C.ORB特征在计算过程中不涉及SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)算

法

D.ORB特征在实时应用中具有较好的性能

答案：ABD

解析：ORB特征是一种高效且计算量较小的图像局部特征描述符，它通过计算图像

中局部区域的梯度方向和强度来生成特征点。因此，选项B正确。选项A正确，因为

ORB特征确实是基于图像局部特征的描述符。选项C错误，因为ORB算法在一定程度上

受到了SIFT算法的启发，但进行了优化和简化；选项D正确，ORB特征在实时应用中

表现出较好的性能，广泛应用于实时视觉任务中。

25、在进行SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping,同时定位与建图)

算法测试时，以下哪个不是评估SLAM算法性能的关健指标？

A.精度

B.稳定性

C.速度

D.能耗

答案：D、能耗

解析：SLAM算法的评估主要关注其精度、稳定性及速度等关键性能指标。能耗虽

然也是重要考量因素，但它更多是通过硬件设备来实现的，而不是直接由SLAM算法本

身决定。

26、在SLAM算法中，哪种方法通常用于处理动态环境中的障碍物，以保持地图的

实时更新？

A.随机采样一致法(RANSAC)

B.高斯混合模型(GMM)

C.深度学习方法

D.变换一致性估计法(TCE)

答案：C、深度学习方法

解析：深度学习方法在处理动态环境中的复杂场景，特别是对于视觉SLAM而言，

能够有效识别和预测移动物体，从而保持地图的实时更新。而其他方法通常更适用于静

态或半静态环境。

27、SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)算法在机器人导航中的应

用中，以下哪项不是SLAM系统需要解决的核心问题？

A.数据关联

B.传感器融合

C.传感器标定

D.环境建模

答案：C

解析：在SLAM系统中，数据关联、传感器融合和环境建模是核心问题。数据关联

是指确定传感器数据之间的对应关系；传感器融合是将来自不同传感器的数据整合起来,

提高系统的整体性能；环境建模是指构建周围环境的地图。而传感器标定是确保传感器

数据准确性的过程，虽然在SLAM系统中也很重要，但不是SLAM系统需要解决的核心问

题。因此，正确答案是C。

28、以下哪种SLAM算法在处理动态环境时，通常具有更好的鲁棒性？

A.0RB-SLAM

B.RTAB-Map

C.VI0

D.LSD-SLAM

答案：D

解析:在处理动态环境时，LSD-SLAM(Large-ScaleDirectMonocularSLAM)算

法通常具有更好的鲁棒性。LSD-SLAM通过使用直接视觉里程计方法，可以更好地处理

动态场景中的遮挡和快速运动。相比之下，ORB-SLAM、RTAB-Map和VI0(Visual-Inertial

Odomctry)在动态环境中可能会遇到一些挑战，如遮挡、快速运动和光照变化等。因此，

正确答案是D。

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

不属于其主要分类？

A.单目视觉SLAM

B.RGB-DSLAM

C.闭环检测与重定位

D.多传感器融合SLAM

答案：C）闭环检测与重定位

解析：闭环检测与重定位是SLAM过程中的一个关键步骤，用于确认是否已经经过

某个地方，并进行必要的调整以保持位置的准确性，但木身并不属于S