本研究では、鉱山坑道の過酷な環境下における静的SLAMの2種類のスキャナーの精度を評価する手法を開発した。Trimble X7とFaro Focusの2種類の静的スキャナーを、NavVis、GeoSLAM、Faro、Emesent SLAM 試験し、その性能を検証した。SLAMスキャナーはすべて、往復スキャン結果（トンネルの起点から終点まで往復）で測定された（Emesent を除く）。驚くべきことに、一部の新型SLAM 、生成される点群にノイズが多い傾向があるにもかかわらず、特に総合精度において静的スキャナーと同等かそれ以上の性能を示した。 とはいえ、平滑化処理によりノイズは効果的に低減可能であった（ただし表面の詳細が失われる場合もある）。SLAM 静止型スキャナーほど遮蔽の影響を受けないため、より完全な点群データを収集できる利点もある。静止型スキャナーでは点群の隙間を最小化するために多数のスキャンが必要となる。
実環境での利用状況を最もよく表す精度特性、すなわち点群の総合的な精度において、際立った結果を示Emesent SLAM 「Hovermap 」であり、これは試験対象となった静止型スキャナーよりも高い精度を達成した。これらの知見は主に鉱山坑道のような過酷な環境に当てはまるものだが、本研究のワークフローは、他の環境におけるスキャナーの性能評価にも応用可能である。
調査結果の概要を以下に示す。RMSD CP-XYZ - 個々のスキャナを使用した全測定から得られた全方向の系統誤差の二乗平均平方根偏差（RMSD）、およびMAXΔXYZ、すなわち個々のスキャナについて3回の繰り返しで見つかった任意の方向の単一で最も高い系統誤差は、スキャナの最大系統誤差を示すため、おそらく実用上最も重要なパラメータです。