三连杆运动蛇就像漂浮的蛇，但每个连杆都受到横向运动的限制。中间连杆上的约束阻止了系统横向移动，因此，像差动驱动汽车一样，运动蛇只有前进和旋转连接向量场。这些向量场具有奇点，这是约束之间相互作用的结果。运动学蛇的两种步态在形状空间中轨迹相同，但起点不同。因为改变起点改变了前进和旋转运动的顺序，两种步态产生了显著不同的净位移。
这项工作发展扫雷目标区域的关键技术，不论目标区域是在浅水区、陆地上还是在它们之间的交界面。扫雷的关键第一步是找到地雷。搜寻地雷是一项危险而昂贵的工作。机器人的使用立即绕过了危险，降低了成本，并可能加快了过程。在扫雷时，机器人必须让探测地雷的传感器探测该区域内可能隐藏地雷的所有点。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。这项努力还强调，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，并在这些机电一体化系统上编码我们的算法。
它不是试图设计一个复杂的全局控制律，而是在局部区域上定义更简单的控制策略。通过组合这些相对简单的策略，可以在策略域的联合上归纳出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)上的与构型相关的向量场来指定。根据这个向量场和当前机器人状态的知识，控制输入被确定，以便闭环动态流向单元内设置的指定策略目标
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，诱发了一个离散的转换关系，它可以用图表示。在线规划，以及在变化条件下的重新规划，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。通过根据离散规划器确定的顺序对局部策略进行排序，闭环动态可以诱导出离散规划器所需的离散过渡。整体混合(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。
通过这样的规划与控制耦合，混合控制系统在控制策略的离散空间中进行规划;因此，这种方法与传统技术不同。“单薄”路径或轨迹从未明确规划过;相反，由闭环动力学诱导的轨迹沿着由主动策略定义的向量场流动，根据离散规划器确定的顺序选择主动策略。与策略集合相关联的离散图上的规划对应于相关本地策略域中的一组“厚”配置。
