在基于濾波的SLAM算法中，使用迭代卡爾曼濾波（Iterative Kalman Filtering）來求解當前幀狀態量的步驟通常屬于SLAM系統的前端部分。

前端負責處理傳感器數據，進行狀態估計和地圖構建的初步步驟。迭代卡爾曼濾波作為一種濾波器，用于遞歸地估計當前幀的狀態量，即機器人或傳感器的位置和姿態，以及地圖的特征或結構。在每個時間步，前端通過傳感器數據和先前的估計來更新狀態，并提供實時的定位和地圖。

后端部分則主要負責全局優化，盡管在基于濾波的SLAM算法中，全局優化可能相對簡單，通常通過回環檢測等機制來糾正累積誤差，而不是像基于圖優化的后端那樣進行顯式的優化步驟。

因此，迭代卡爾曼濾波的步驟通常屬于基于濾波的SLAM算法的前端部分，用于實時地進行狀態估計和地圖構建。

在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同時定位與地圖構建）中，"后端"通常指的是執行全局優化的部分，而不是姿態估計。

在SLAM系統中，傳感器（例如相機、激光雷達等）用于收集環境信息，定位算法用于估計機器人或傳感器的位置和姿態，同時地圖構建算法用于構建環境地圖。這些過程一般分為前端（Frontend）和后端（Backend）兩個部分：

1. 前端：負責實時地進行傳感器數據的處理、特征提取、姿態估計等。前端通常采用一些實時或者近似的算法來提供初步的定位和地圖，例如特征點提取與匹配、圖像配準等。

2. 后端：負責對前端提供的位姿估計和地圖信息進行全局優化，以提高整個SLAM系統的精度和一致性。后端通常采用圖優化（Graph Optimization）或者非線性優化方法，通過最小化誤差函數來調整機器人軌跡和地圖，使得觀測與預測更加一致。這個過程通常被稱為回環檢測（Loop Closure）和位姿圖優化（Pose Graph Optimization）。

因此，SLAM中的后端主要負責全局優化，以提高SLAM系統的精度和一致性

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