การวางแผนเส้นทางสำหรับหุ่นยนต์ที่มีพลศาสตร์ซับซ้อน (Nonlinear platforms) มักประสบปัญหาเรื่องความซับซ้อนในการคำนวณ โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานบนหน่วยประมวลผลระดับฝังตัว (Embedded-tier processors) งานวิจัยนี้จึงนำเสนอ DFT* (Dispersive Forward Tree search) ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ใช้การแพร่กระจายตัวอย่างแบบ deterministic เพื่อรับประกันคุณภาพของเส้นทางที่หาได้
DFT* ถูกออกแบบมาให้รองรับการทำงานแบบขนานบนฮาร์ดแวร์ได้อย่างดีเยี่ยม และมีระบบการตัดกิ่งของต้นไม้ค้นหา (pruning) ที่ช่วยลดภาระการคำนวณลงอย่างมหาศาล จากการทดสอบกับหุ่นยนต์รูปแบบต่างๆ เช่น โดรนสี่ใบพัด (Quadrotor) และรถพ่วง พบว่า DFT* ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าอัลกอริทึมมาตรฐานในปัจจุบัน และสามารถประมวลผลได้แบบเรียลไทม์ภายใต้ข้อจำกัดของหน่วยประมวลผลขนาดเล็ก
