في هذه الدراسة، طوّر الباحثون طريقة لتقييم دقة نوعين من الماسحات الضوئية، الثابتة SLAM المسح الضوئي الذاتي في الظروف الوعرة لأنفاق المناجم. واختبروا ماسحين ضوئيين ثابتين - Trimble X7 وFaro Focus - مقابل أربعة ماسحات ضوئية SLAM من NavVis وGeoSLAM وFaro Emesent لمقارنة أدائها. تم قياس جميع الماسحات الضوئية SLAM على نتائج المسح في اتجاهين، أي من بداية النفق إلى نهايته والعودة مرة أخرى، باستثناء Emesent 1. ومن المثير للدهشة أن أداء بعض الماسحات الضوئية الأحدث SLAM المسح المستندة SLAM المسح الذاتي للمسح المتحرك، كان مماثلاً لأداء الماسحات الضوئية الثابتة أو أفضل منها، خاصةً من حيث الدقة الإجمالية، على الرغم من أن السحب النقطية الناتجة كانت تميل إلى المزيد من التشويش. على الرغم من ذلك، يمكن تقليل الضوضاء بشكل فعال من خلال التنعيم، على الرغم من أن بعض التفاصيل السطحية قد تضيع في هذه العملية. تمتاز ماسحات SLAM أيضًا بميزة جمع المزيد من السحب النقطية الكاملة لأنها لا تعاني من التظليل مثل الماسحات الثابتة، والتي تتطلب عددًا كبيرًا من عمليات المسح من أجل تقليل الفجوات في السحابة النقطية. 

في خاصية الدقة التي تصف التطبيق الواقعي بشكل أفضل، أي الدقة الإجمالية للسحابة النقطية، كانت إحدى النتائج البارزة هي أحدث ماسح ضوئي SLAM من Emesent وهو Hovermap ST الذي حقق دقة أفضل من الماسحات الضوئية الثابتة التي تم اختبارها. على الرغم من أن هذه النتائج تنطبق بشكل أساسي على البيئات الوعرة مثل أنفاق المناجم، إلا أنه يمكن تكييف سير عمل الدراسة لتقييم أداء الماسح الضوئي في بيئات أخرى أيضاً.

ويرد أدناه ملخص للنتائج. RMSD CP-XYZ - الانحراف المربع الجذري المتوسط للأخطاء المنتظمة في جميع الاتجاهات من جميع القياسات باستخدام الماسح الضوئي الفردي، و MAXΔXYZ، أي أعلى خطأ منتظم وحيد في أي اتجاه تم العثور عليه خلال التكرارات الثلاثة لكل ماسح ضوئي فردي، ربما تكون أهم المعلمات للتطبيق العملي لأنها تشير إلى الحد الأقصى لعدم الدقة المنتظمة للماسح الضوئي.