要進一步提高SLIM系統在複雜環境下的建圖精度，可以考慮以下幾個策略：
多傳感器融合：將SLIM系統與其他傳感器（如相機、IMU等）進行融合，利用視覺感知提供的豐富特徵信息，增強對環境的理解。這樣可以在特徵稀疏或重複的場景中提高定位和建圖的準確性。
改進的特徵提取算法：在SLIM的前端處理中，採用更先進的特徵提取算法來識別和提取環境中的關鍵幾何特徵，如邊緣和角點，這些特徵在複雜環境中能提供更穩定的定位信息。
增強的優化技術：在後端的優化過程中，使用更高效的非線性優化技術，如增量式優化或全局優化，來減少因累積誤差導致的漂移，從而提高整體建圖精度。
動態環境適應：針對動態環境中的變化，開發動態物體檢測和跟踪算法，從而在建圖過程中排除動態物體的影響，保持靜態環境的準確性。
參數調整與自適應學習：根據不同環境的特性，自動調整SLIM系統的參數設置，並利用機器學習技術來優化建圖過程中的決策，進一步提升精度。