以上过程听起来似乎并不复杂，但要处理好还是有很大难度的，比如实现机器人回环问题时，如果匹配算法不够精准，或在现实环境中存在很多干扰，可能出现绕环境一圈后，原本该闭合的一个环形走道被断开了。
比如正常地图应该像左边图这样，但如果处理不好，就有可能变成右边图的样子。
在环境较大的场景中，回环问题是不得不面对的，但在现实中即使是像激光雷达这种高精度的传感器，也难免会存在一些误差。该问题的难点在于在刚开始出现些许误差时并不易发掘，直到机器人绕着环路一圈，才发现误差的累加，但此时发现已经晚了，环路闭合问题已很难解决了。当然该问题也并不是完全无解，一个好的商用化SLAM系统便能很好的解决回环问题。回环问题能否很好的解决，也成为评判该系统实力的指标了。
以上是思岚科技工作人员在办公室进行的测试，左边的视频是基于开源的ROS机器人操作系统进行的地图构建，右边的是基于SLAMWARE构建的地图。当机器人绕场一周后，ROS构建的地图出现了中断，而SLAMWARE构建的地图是一个完美的闭环，它与思岚科技办公室的设计图完美重合。