VISION-SLS เป็นวิธีการควบคุมแบบ Nonlinear Output-feedback ที่ออกแบบมาเพื่อใช้กับภาพ RGB ความละเอียดสูง ระบบนี้มีความโดดเด่นในการให้การรับประกันด้านความปลอดภัย (Robust Constraint Satisfaction) แม้ว่าหุ่นยนต์จะมองเห็นพื้นที่เพียงบางส่วน มีสัญญาณรบกวนจากเซนเซอร์ หรือมีระบบพลศาสตร์ที่ซับซ้อน
ทีมวิจัยได้เสนอแนวทางสองส่วน คือ การใช้การเรียนรู้แผนที่การสังเกตจากฟีเจอร์ภาพเพื่อลดมิติข้อมูล และการใช้ System Level Synthesis (SLS) เพื่อสร้างนโยบายการควบคุมแบบ Causal Affine Time-Varying ระบบนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถควบคุมหุ่นยนต์ที่มีความซับซ้อนสูง เช่น หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ (59D) และรถยนต์ไร้คนขับ โดยให้ผลลัพธ์ที่ปลอดภัยกว่าและประมวลผลได้เร็วกว่าวิธีการดั้งเดิม
