Khám phá tự động yêu cầu robot tạo bản đồ đầy đủ và chính xác trong thời gian hữu hạn, đồng thời duy trì định vị tốt. Các hàm ích truyền thống dựa trên entropy Shannon gặp vấn đề về tỷ lệ giữa độ bất định bản đồ và vị trí robot, đòi hỏi điều chỉnh tham số thủ công. Tài liệu đề xuất hàm ích mới sử dụng entropy Rényi, với tham số α liên kết với độ bất định dự đoán của robot sau hành động. Phương pháp này cho phép robot tự động cân bằng giữa khám phá và khai thác mà không cần tinh chỉnh. Thử nghiệm mô phỏng và thực tế cho thấy robot sử dụng hàm ích mới tạo bản đồ ít lỗi hơn, định vị chính xác hơn và có khả năng hoạt động ổn định trong môi trường chưa biết. Hàm ích này tương thích với các hệ thống SLAM dạng lưới và đồ thị.