三连杆运动蛇就像漂浮的蛇，但每个连杆都受到横向移动的限制。对中间连杆的约束阻止了系统横向移动，因此，像差动驱动汽车一样，运动蛇只有向前和旋转连接向量场。这些向量场具有奇点，这是约束之间相互作用的结果。运动蛇的两种步态在形状空间中描绘出相同的曲线，但起点不同。因为改变起点会改变前进和旋转运动的顺序，这两种步态产生的净位移显著不同。
这项工作开发了在目标区域扫雷的关键技术，无论是在浅水区、陆地上还是在它们之间的界面上。扫雷的关键第一步是找到地雷。寻找地雷是一项危险而昂贵的任务。机器人的使用立即绕过了危险，降低了成本，并有可能加快这一过程。在扫雷过程中，机器人必须让一个探雷传感器经过该地区所有可能隐藏地雷的地点。要做到这一点，机器人必须穿过目标区域的一条精心规划的路径。这项工作的目标是开发智能算法，以保证机器人完全覆盖目标区域，或目标高度集中的部分区域。这项工作还强调，智能算法不一定需要很高的计算预算，因此可以在廉价的户外移动机器人上运行。因此，我们正在开发新的廉价户外移动机器人，并在这些机电系统上编码我们的算法。
我们不再试图设计复杂的全局控制律，而是在局部区域上定义更简单的控制策略。组合这些相对简单的策略可以在策略域的并集上得到一个分段连续的向量场。策略由定义在机器人自由构型空间局部区域(称为单元)上的构型相关向量场指定。从这个向量场和当前机器人状态的知识，确定控制输入，以便闭环动态流向单元内指定的策略目标集
一个离散的转换关系，可以用图表示，是由一个策略的域到包含第一个策略的目标集的第二个策略的域之间的转换引起的。在线规划和在不断变化的条件下重新规划，在图上变得更容易处理，允许我们使用许多离散的规划工具来处理这个本质上连续的问题。通过根据离散计划器确定的顺序对局部策略进行排序，闭环动态诱导离散计划所需的离散转换。总体的混合(切换)控制策略响应系统扰动而不需要重新规划。面对不断变化的环境条件，离散图允许快速在线重新规划，同时继续尊重系统约束。
该混合控制系统将规划与控制耦合在控制策略的离散空间中进行规划;因此，这种方法代表了对传统技术的背离。“细”路径或轨迹从来没有明确地计划过;相反，由闭环动力学诱导的轨迹沿主动策略定义的向量场流动，该策略是根据离散规划器确定的顺序选择的。与策略集合关联的离散图上的规划对应于关联本地策略域中的“厚”配置集。
