Robot sử dụng bản đồ lưới cục bộ và cơ sở dữ liệu bản đồ để dự đoán cấu trúc môi trường chưa thấy.

• Sử dụng FabMAP2 để tìm các bản đồ tương đồng và xây dựng niềm tin dự đoán (predictive belief).
• - Dự đoán vòng lặp bằng cách so khớp đồ thị Voronoi mở rộng và kiểm tra xem có nối được đến các frontier khác không.
• - Đánh giá khả năng tạo vòng lặp dựa trên độ tương đồng bản đồ và độ dài đường đi dự đoán.
• - Kiểm tra độ nhất quán bản đồ bằng phương pháp thống kê dựa trên khoảng cách bất nhất (inconsistency distance) giữa các cặp quan sát.
• - Nếu bản đồ không nhất quán, robot sẽ hồi phục quỹ đạo bằng cách so khớp các điểm ảnh chiều sâu hiện tại với các quan sát trong quá khứ bằng NICP.
• - Hệ thống được triển khai trên ROS, sử dụng g2o cho tối ưu hóa đồ thị, FLIRT cho phát hiện đặc trưng, và ICP để so khớp bản đồ.
• - Thử nghiệm cho thấy phương pháp giúp robot khám phá hiệu quả hơn, tạo bản đồ nhất quán hơn, và quay về vị trí ban đầu ngay cả khi SLAM thất bại.