RABIT sử dụng nền tảng robot Seekur với bánh xe omni-directional, cho phép di chuyển linh hoạt và quay tại chỗ.

• Hệ thống định vị sử dụng GPS vi sai (DGPS), IMU và đo quãng đường bánh xe, kết hợp bằng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF).
• - Cảm biến NDE:
•   + GPR: 2 mảng anten Hi-Bright (2.0 GHz), 32 anten, độ phân giải ngang 10 cm.
•   + IE & USW: 2 mảng cảm biến âm học, mỗi mảng có 7 cảm biến và 4 nguồn kích thích, cho phép thực hiện 8 phép đo IE và 6 phép đo USW.
•   + ER: 4 đầu đo Wenner (Proceq Resipod), khoảng cách điện cực 50 mm, được làm ẩm tự động.
•   + Camera: 2 camera độ phân giải cao chụp bề mặt cầu, 1 camera toàn cảnh gắn trên trụ nâng khí nén.
• - Quy trình thu thập dữ liệu:
•   + RABIT di chuyển theo đường zigzag, dừng mỗi 0.6 m để thu thập dữ liệu.
•   + Tốc độ thu thập: 320–360 m²/h (gấp 3–4 lần thủ công).
•   + Dữ liệu được truyền không dây về xe điều khiển (command van), nơi hiển thị và phân tích theo thời gian thực.
• - So sánh kết quả RABIT với phương pháp thủ công trên 2 cây cầu:
•   + Pohatcong Bridge (New Jersey): RABIT và phương pháp thủ công cho kết quả tương đồng, nhưng RABIT có độ phân giải cao hơn và thời gian thu thập ngắn hơn (1 giờ so với 4 giờ).
•   + Haymarket Bridge (Virginia): RABIT xác định chính xác các vùng ăn mòn và tách lớp, kết quả gần giống với khảo sát thủ công và khảo sát SHRP 2.
• - Các chỉ số điều kiện được tính toán từ dữ liệu NDE: ER Index, GPR Index, IE Index, USW Modulus.
• - Hình ảnh bề mặt cầu được ghép lại thành bản đồ độ phân giải cao, phục vụ phân tích vết nứt và tích hợp với dữ liệu 3D từ NDE.
• - Hệ thống sửa chữa ANDERS: robot tự hành có cánh tay 5 bậc tự do, thực hiện khoan và bơm vật liệu sửa chữa vào các vùng tách lớp.
• - Kế hoạch tích hợp RABIT, ANDERS, robot hình nón giao thông (conebots) và drone để tạo thành hệ thống kiểm tra–sửa chữa tự động hóa toàn diện (Bridge-MINDER).