Trước đây, nhiều nghiên cứu đã tìm cách cải tiến quá trình vận hành cho robot. Trong đó, việc robot tự định hướng đường đi an toàn là vấn đề cần được quan tâm. Nghiên cứu này quan tâm đến việc định hướng và tránh các vật cản của robot trong môi trường. Đểđến được điểm đích, robot phải có khả năng xử lý dữ liệu, học tập kinh nghiệm, tiên đoán, quyết định hành động sẽ thực hiện. Điều này làm robot có khả năng “thông minh’ như con người. Nghĩa là, robot có khả năng nhận diện và lập luận. Ở đây, robot có hệ thống nhận diện môi trường bằng các sensor có sẵn trên robot. Với môi trường có nhiều vật cản, robot cần xác định con đường đi đến điểm đích mà không va chạm với vật cản.
Việc di chuyển của robot có thể chia thành hai vấn đề nhỏ, đó là, nhận diện không gian và tìm kiếm đường đi. Vấn đề tìm kiếm đường đi là tìm lấy con đường không va chạm với vật cản từ điểm khởi đầu đến điểm đích. Vấn đề đặt ra là robot phải tính toán rất nhiều từ hình dáng robot đến hình dáng của vật cản. Vì vậy, cần thúc đẩy một giải thuật song song để giải quyết vấn đề nhanh hơn. Giải thuật này sẽ có cách tính toán nhanh hơn. Trong đó, mạng neural là hệ thống xử lý song song. Nhiều nghiên cứu dùng kỹ thuật mạng neural để giải quyết vấn đề đi tìm đường đi cho robot. Trong tài liệu này, mạng neural được dùng để định đường đi đến điểm đích cho robot mà không va chạm với vật cản.
Ở đây, robot có hai chuyển động cơ bản là chuyển động xoay và chuyển động tịnh tiến. Robot có hai mạng neural, mạng neural thứ nhất là mạng phân tích dùng để tìm không gian trống từ các sóng siêu âm. Robot được xem như một vật thể hai chiều trong không gian. Mạng neural thứ hai là mạng có nhiều lớp dùng để xác định hướng đi an toàn cho robot mà không va chạm với vật cản.