Vòng lặp đóng đến một lúc nào đó được xử lý một cách tự nhiên bởi FastSLAM. Chúng ta đã biết, mỗi particle trong tập tạm thời có một trọng số dựa trên quan sát. Khi robot khám phá một khu vực mới, robot không tưởng tượng được khu vực trông như thế nào và một trong hai điều có thể xảy ra. Một là những particle tạo ra ước lượng tốt trong khi những particle khác thì không, khi đó trọng số được chọn là của các particle đa dạng và xấu thì đều được loại bỏ. Hai là, tất cả các particle tạo ra ước lượng tồi và vòng lặp sẽ đóng ngay cả khi các particle tốt nhất. Trường hợp hai này thường xảy ra khi robot di chuyển trong thời gian dài.
Sự phức tạp tính toán của là O ( m * M), hay là được tính bằng số feature nhân với số các particle. O ( m * M ) là kết quả của việc sao chép các bản đồ cũ cho các particle mới được thiết lập. Nếu thay cho việc sao chép mỗi bản bằng việc thay đổi feature phù hợp với từng particle có thể làm giảm độ phức tạp đáng kể. Chúng ta sử dụng cây để lưu trữ bản đồ. Feature lưu trữ kết quả trong O (M * log ( m ) ). Điều này trái ngược với KF phương pháp tiếp cận mà chạy trong thời gian nhất định O (m2) thậm chí cho một quan sát duy nhất.
Kiểm tra thử nghiệm đã chỉ ra rằng, một vài particle là đủ với bất kể số lượng các feature, do đó sự phức tạp của FastSLAM có xu hướng tốt hơn so với sự phức tạp của KF. Nếu chúng ta sử dụng một bộ lọc Kalman để theo dõi cùng một số feature, nó cần thực hiện hơn 2,5 tỷ cập nhật phương sai cho một quan sát duy nhất của một mốc duy nhất. Rõ ràng FastSLAM đại diện cho một cải tiến lớn so với KF đưa ra một môi trường nơi mà hàng chục ngàn các feature cần phải được ánh xạ, đặc biệt là khi chúng ta xem xét khả năng của vòng lặp đóng cải tiến trong FastSLAM.
Tóm lại, FastSLAM được dựa trên sự độc lập có điều kiện của feature. Vấn đề SLAM có thể được chia thành m + 1 vấn đề ước lượng riêng biệt nếu chúng ta có thể giải thích cho lỗi trong pose của robot. Chúng ta ước lượng trạng thái tối ưu bằng cách theo dõi nhiều ước lượng pose và trọng lượng bản đồ dựa trên từng particle một cách
thích hợp. Các particle được duy trì bởi xác suất lấy mẫu từ trước đó và xác suất loại bỏ pose mà không phản ánh dữ liệu cảm biến mới. Kết quả là một xấp xỉ của các thuật toán lập bản đồ tối ưu được thực hiện trong thời gian thực với hàng chục ngàn các feature.