图优化SLAM相对于滤波器SLAM的优缺点

图优化SLAM和滤波器SLAM都是常用的SLAM算法，它们的优缺点如下：

图优化SLAM优点：
1. 可以处理非线性的运动模型和观测模型，适用范围更广；
2. 可以处理环路闭合问题，避免误差累积；
3. 可以提供全局一致的地图；
4. 可以方便地添加先验信息，提高估计精度；
5. 可以通过增量式优化，实现实时更新。

图优化SLAM缺点：
1. 对于大规模的地图和复杂的传感器数据，计算量较大，需要较高的计算资源；
2. 优化结果可能会陷入局部最优解，导致估计精度下降；
3. 对于未知的环境，需要进行初始化，初始化的准确性会直接影响后续的优化结果。

滤波器SLAM优点：
1. 对于小规模的地图和简单的传感器数据，计算量较小，适用于嵌入式系统；
2. 可以通过卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波等方法，实现实时更新；
3. 通过对观测数据进行融合，可以提高估计精度。

滤波器SLAM缺点：
1. 无法处理非线性的运动模型和观测模型，适用范围受限；
2. 无法处理环路闭合问题，误差会随时间累积；
3. 只能提供局部一致的地图；
4. 无法方便地添加先验信息。