רובוטים הופכים ליותר ויותר נפוצים בחיינו: הם מרתכים את גופי המכוניות במפעלים, מטאטאים את הבתים, מפקחים על תקינותם של גשרים, עוזרים למנתחים בחדרי הניתוחים ועוד. אחת ממטרות המחקר ברובוטיקה היא להפוך רובוטים לישויות אוטונומיות, בפרט במה שנוגע ליכולות התנועה שלהם. אנחנו מעוניינים לאפשר לרובוטים לתכנן בעצמם את התנועה שלהם כך שהם יימנעו ממכשולים מסוגים שונים: עצמים דוממים, אנשים ואפילו רובוטים אחרים. המחקר שלנו עוסק בפיתוח אלגוריתמים יעילים שיאפשרו לרובוטים לתכנן באופן מיידי מסלולים כאלו אבל עם התנאי הנוסף שהמסלולים יהיו טובים, דהיינו, מרוחקים מספיק מהמכשולים, בלי מעקפים מיותרים, שיצריכו מעט אנרגיה ככל הניתן ועוד מדדי אופטימיזציה המוכתבים על ידי יישומים ספציפיים. במחקר שלנו פיתחנו סדרה של כלים לפתרון בעיות מהסוג הזה. למשל פיתחנו אלגוריתם המאפשר לקבוצה גדולה של רובוטים בסגנון רומבה ("הרובוט המטאטא") לתכנן מסלולים אל קבוצת מטרות כך שסך המרחק שהרובוטים עוברים הוא קטן ובכך אנחנו חוסכים באנרגיה. הבעיה המסוימת הזו שייכת למשפחה של בעיות הנקראות "ללא סימון" - איננו מבדילים בין הרובוטים וכל רובוט יכול לבחור לאיזו מטרה הוא נע, ובלבד שבסוף התנועה כל המטרות "תאוישנה" על ידי רובוטים. מעבר לפתרונות היעילים שהצענו לבעיה זו, תחת תנאים מקלים מסוימים, הוכחנו גם שללא התנאים הללו אין אפשרות נראית לעין לספק פתרונות יעילים. במסגרת המחקר נגענו גם בשאלות בסיסיות לגבי היכולות של כלים פרקטיים לספק מסלולים באיכות גבוהה וכן פיתחנו כלי עזר להתגברות על צוואר בקבוק חישובי בהקשר של תכנון תנועה רובוטית. רוב הפתרונות שלנו ממומשים בתוכנה וחלקם אף שולבו בספריית תוכנה מרכזית כיום בעולם לתכנון תנועה רובוטית, המכונה the Open Motion Planning Library, או OMPL.