本文研究了基于宽视场相机的P2U-SLAM系统，通过条件概率模型揭示了点和姿态不确定性对优化过程的影响，并在追踪模块和局部地图中嵌入这些不确定性，提高了系统性能。

使用经济可扩展的实际到合成数据的生成以及姿态估计器等最新组件，建立了一个代表性的6D姿态估计流程，并对汽车零件进行了评估。发现训练后的6D姿态估计器性能有所改善，但不满足行业需求。揭示了原因是估计器无法提供可靠的姿态不确定性。进一步分析了基于RGB和RGB-D的方法与通过合成数据引起的领域差异的比较，并发现它们对此具有不同的脆弱性。