在基于滤波的SLAM算法中，使用迭代卡尔曼滤波（Iterative Kalman Filtering）来求解当前帧状态量的步骤通常属于SLAM系统的前端部分。

前端负责处理传感器数据，进行状态估计和地图构建的初步步骤。迭代卡尔曼滤波作为一种滤波器，用于递归地估计当前帧的状态量，即机器人或传感器的位置和姿态，以及地图的特征或结构。在每个时间步，前端通过传感器数据和先前的估计来更新状态，并提供实时的定位和地图。

后端部分则主要负责全局优化，尽管在基于滤波的SLAM算法中，全局优化可能相对简单，通常通过回环检测等机制来纠正累积误差，而不是像基于图优化的后端那样进行显式的优化步骤。

因此，迭代卡尔曼滤波的步骤通常属于基于滤波的SLAM算法的前端部分，用于实时地进行状态估计和地图构建。

在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）中，"后端"通常指的是执行全局优化的部分，而不是姿态估计。

在SLAM系统中，传感器（例如相机、激光雷达等）用于收集环境信息，定位算法用于估计机器人或传感器的位置和姿态，同时地图构建算法用于构建环境地图。这些过程一般分为前端（Frontend）和后端（Backend）两个部分：

1. 前端：负责实时地进行传感器数据的处理、特征提取、姿态估计等。前端通常采用一些实时或者近似的算法来提供初步的定位和地图，例如特征点提取与匹配、图像配准等。

2. 后端：负责对前端提供的位姿估计和地图信息进行全局优化，以提高整个SLAM系统的精度和一致性。后端通常采用图优化（Graph Optimization）或者非线性优化方法，通过最小化误差函数来调整机器人轨迹和地图，使得观测与预测更加一致。这个过程通常被称为回环检测（Loop Closure）和位姿图优化（Pose Graph Optimization）。

因此，SLAM中的后端主要负责全局优化，以提高SLAM系统的精度和一致性

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