关于ROS官方SLAM和Navigation相关的软件包，下列说法正确的是： A: AMCL是一种SLAM算法，自适应蒙特卡洛算法 B: Gmapping是一种SLAM算法，对于里程计的误差，slam_gmapping节点会把修正发布到map<-->odom这段tf上 C: Karto是一种SLAM算法，需要激光雷达和里程计作为输入 D: Navigation中提供了dwa、A*、Dijkstra等路径规划算法

下面哪个激光雷达SLAM方案能提供三维建图（ ）。 A: gmapping B: hector-slam C: karto-slam D: LOAM

下列激光雷达SLAM方法能够利用三维激光雷达构建三维点云地图的是 A: GMapping B: HectorSLAM C: Cartography D: LOAM

‎下列激光雷达SLAM方法能够利用三维激光雷达构建三维点云地图的是‏ A: GMapping B: HectorSLAM C: Cartography D: LOAM

关于激光雷达slam，以下描述正确的有（ ） A: Hector SLAM采用基于扫描匹配的方法，在传感器精度高的情况下，定位建图效果好。 B: Gmapping 采用粒子滤波的方法，在二维激光雷达slam中使用广泛。 C: Karto SLAM采用图优化的方法计算更新激光雷达的位姿。 D: Cartographer以子地图为单位构建全局地图，以消除构图过程中产生的累积误差。

SLAM按照传感器的类型可以分为() A: 视觉SLAM和激光SLAM B: 感官SLAM和视觉SLAM C: 听觉SLAM和视觉SLAM D: 方位SLAM和激光SLAM

According<br/>to the type of sensor, SLAM can be divided into () A: Vision<br/>SLAM and laser SLAM B: Sensory<br/>SLAM and visual SLAM C: Auditory<br/>SLAM and visual SLAM D: Azimuth<br/>SLAM and laser SLAM

SLAM技术根据使用的传感器不同，可以分为激光雷达SLAM、（）和融合类SLAM。 A: 视觉SLAM B: 直觉SLAM C: 嗅觉SLAM

常用的SLAM方法有 A: 激光雷达SLAM B: 视觉SLAM C: 超声波SLAM D: 多传感器融合SLAM

According to the classification using different methods, the following is not classified as SLAM is () A: EKF SLAM B: FAST SLAM C: FULL SLAM D: CPB SLAM