除了機器人數量、地標數量和測距密度外，RA-SLAM問題的其他特性也可能影響SDP放鬆的緊致性，包括：
測量噪聲特性：測量的噪聲分佈（例如高斯噪聲或非高斯噪聲）會影響優化問題的非線性程度，進而影響SDP放鬆的緊致性。
測量的數據關聯性：如果測量之間的數據關聯性較強，則可能導致更緊的SDP放鬆，因為這樣的關聯性有助於減少解的空間。
環境的幾何結構：環境的幾何特徵（如障礙物的分佈、地標的排列）會影響機器人定位的可行性和準確性，進而影響SDP的緊致性。
機器人運動模型：機器人的運動模型（如線性或非線性運動）會影響測量的可用性和準確性，從而影響SDP放鬆的質量。