Bài báo đề xuất một phương pháp điều hướng tự động cho xe lăn robot có tính đến cảm nhận thoải mái của hành khách. Tác giả xây dựng bản đồ khó chịu (Human Discomfort Map – HCoM) dựa trên dữ liệu thực nghiệm từ hành khách ngồi trên xe lăn trong các tình huống có và không có tầm nhìn rõ ràng. Trong các đoạn đường thẳng có tầm nhìn tốt, hành khách thường cảm thấy thoải mái hơn khi xe lăn giữ khoảng cách hợp lý với tường và để lại không gian cho người đi bộ. Trong các đoạn đường rẽ hoặc giao lộ bị che khuất, hành khách cảm thấy khó chịu do không đoán được hướng đi tiếp theo. Tác giả xây dựng chỉ số tầm nhìn (Visibility Index) từ dữ liệu cảm biến 3D và 2D để định lượng mức độ tầm nhìn tại mỗi vị trí. Sau đó, một bộ lập kế hoạch đường đi (Human Comfort Path Planner – HCoPP) được thiết kế để tối thiểu hóa hàm chi phí gồm ba thành phần: độ dài đường đi, mức độ khó chịu tại vị trí, và mức độ thiếu tầm nhìn. Các tham số của bộ lập kế hoạch được hiệu chỉnh dựa trên dữ liệu lái xe thực tế của người dùng. Thí nghiệm với 30 người tham gia cho thấy đường đi do HCoPP tạo ra được đánh giá là thoải mái hơn so với đường đi ngắn nhất truyền thống.