Hệ thống được mô hình hóa bằng hệ tuyến tính biến thiên theo thời gian với nhiễu Gaussian cộng thêm.

• Trạng thái ban đầu và trạng thái cuối được mô tả bằng phân phối Gaussian (mean và covariance).
• - Ràng buộc trạng thái được mô hình hóa bằng ràng buộc xác suất (chance constraints) để đảm bảo xác suất va chạm nhỏ hơn ngưỡng cho phép.
• - Không gian trạng thái khả thi được phân hoạch thành hợp của các miền lồi (convex sub-regions), mỗi miền được biểu diễn bằng đa diện (polytope).
• - Sử dụng biến nhị phân để xác định trạng thái tại mỗi thời điểm thuộc miền nào, theo cách tiếp cận Tunnel-MILP.
• - Đề xuất một dạng điều khiển mới (feedback policy) giúp giảm số biến tối ưu và tăng hiệu quả tính toán so với phương pháp trước đó.
• - Chuyển bài toán thành bài toán tối ưu lồi hỗn hợp nguyên (mixed-integer convex programming) và giải bằng YALMIP + MOSEK.
• - Thử nghiệm cho thấy phương pháp có thể điều khiển phân phối trạng thái đi qua khe hẹp (double slit) hoặc tránh chướng ngại vật hiệu quả hơn so với phương pháp chỉ điều khiển mean.
• - Thảo luận về độ bảo thủ của phân hoạch không gian trạng thái và hướng cải tiến trong tương lai.