该项目提出了“高速路图（Highway Roadmap, HRM）”的路径规划算法，主要运用几何方法解决了机器人路径规划中关键的“狭窄空间”和“高自由度”的问题。其核心基于无碰撞位形空间边界的解析解。将机器人包络成椭球的集合，环境中的障碍物表示为具有光滑表面的严格凸体（例如超二次曲面）。通过计算完整的构形空间障碍物的边界，为机器人了提供无碰撞环境的先验经验，从而避免生成对于机器人无效的构型。研究了椭球的包络空间，使得机器人在有旋转的运动中也可以保证安全性，而无须进行传统的碰撞检测。进而，通过结合基于随机采样的路径规划算法，突破了高维问题中计算复杂度高的瓶颈，将所提的方法延伸到了多自由度的机器人上。相关研究成果首先于2018年在“国际机器人算法基础研讨会（International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics, WAFR）”上进行了宣讲，其延伸版本于2022年发表在了“IEEE Transactions on Robotics (T-RO)”期刊上。