1：地図上の時刻mが知られている、あるサブマップ未完成。スキャンプロセスをマップするので、現在のサブマップを処理するスキャンです。
2：サブマップは、一致を容易にすることであるグリッドマップです。
3：いつでもロボットは、マップ上のすべての占有の点を見ることができます。しかし、スキャンはすべてのポイントをスキャンすることができないかもしれません。
4：マッチング処理は、実際には、現在のサブマップにマップされたすべてのスキャンデータをスキャンすることで、既存に占有点最高ポーズにマッチマッチング、現在時刻がロボットであるポーズ。
5：運動モデル（オドム、IMU）は、推定されるPの近傍における探索窓を決定するために、Pロボットをもたらす、それは真のロボットでは、ウィンドウ内の任意の場所ポーズができました。各ウィンドウの位置を介して、例えば[10,10]などの各角度位置の範囲を通っています。
6：現在の検索ウィンドウは特定の、既知即ちPの特定の角度位置に配置されていると仮定し、又は原点サブマップ変換行列Tを走査することが知られています ビーム・ポイント（BP）マッピングの各スキャン：BP×T、現在の座標が占有されている場合、サブマップにおけるビーム点の座標を得るためには、一致値は1ビーム点であるが、そうでなければ0です。必要なすべてのビーム点の一致値は、すべてのビーム点マッチング値は、現在の位置を一致度の和です。しかし、座標がこのように対応する値は、周囲の格子のマッチング値が近似マッチング、小数点以下を用いて得ることができる、処理はバイキュービック補間方法、ここで説明なしに適用されます。
7：最適な姿勢でスキャン、それによってサブマップを更新し、サブマップ内に挿入されます。