Il existe plusieurs techniques bien connues pour SLAM qui commencent par des algorithmes SLAM « classiques » qui reposent sur un filtre Kalman étendu et se terminent par des algorithmes modernes basés sur des graphiques. Notre laboratoire est parvenu à implémenter son propre algorithme SLAM qui utilise des balayages laser 3D comme entrée. La nouveauté scientifique de cet algorithme s'explique en appliquant la théorie Dempster-Shafer, au lieu de la théorie bayésienne, pour représenter le modèle des cellules formant la carte. L'approche classique pose que chaque cellule peut être associée à une certaine probabilité d'occupation, tandis que la théorie Dempster-Shafer permet de stocker plusieurs masses dans une cellule et propose des formules de mise à jour de ces masses. L'idée principale du projet consiste à utiliser les masses dans les cellules de la carte pour identifier les régularités propres à la carte. Ces régularités peuvent être représentées comme des limites distinctives d'objets ou des zones formées qui correspondent à l'intégralité de l'objet dans l'environnement. L'objectif de cette recherche est de déterminer l'existence de ces régularités et, si elles existent bien, de les décrire.