Mạng Petri mờ kết hợp logic mờ để mô hình hóa các hành vi điều hướng robot, cho phép xử lý các giá trị không chắc chắn như “gần”, “xa”, “rất xa”.

• Robot sử dụng 3 cảm biến hồng ngoại (trái, phải, trước) để đánh giá khoảng cách vật cản và chọn hành động: rẽ trái/phải mạnh/yếu, quay đầu, hoặc đi thẳng.
• - ETDSeB phân loại khoảng cách thành 3 mức và đưa ra hành động tương ứng dựa trên tổ hợp giá trị từ 3 cảm biến.
• - EDD theo dõi số lần rẽ trái/phải (biến x/y), nếu vượt ngưỡng z thì đảo ưu tiên hướng đi để tránh đi vòng.
• - Mô hình được xây dựng bằng phần mềm Yasper, sử dụng các subnet FPN cho các nút giao, phòng, ngã rẽ.
• - Mô phỏng trên 3 cấu hình mê cung, mỗi cấu hình có 4 kịch bản (lửa ở phòng 1–4), tổng cộng 30.000 lượt chạy.
• - So sánh 5 phương pháp: (1) ngẫu nhiên, (2) TDSeB + FReD, (3) ETDSeB + EDD, (4) lưới nhớ, (5) landmark.
• - ETDSeB + EDD đạt thời gian trung bình 77.53s và chi phí xử lý 19.23c, thấp nhất trong 5 phương pháp.
• - Các thuật toán được mã hóa thành chuỗi nhị phân 8 bit để dễ triển khai và kiểm tra.