本手法を用いることで、高度な制御アルゴリズムを実装することが可能です。例えば、モデル予測輪郭制御（MPCC）や移動地平線推定（MHE）などの最適化ベースのアプローチを活用して、複雑な環境での自律走行や制御を実現できます。MPCCは軌道追従と性能のトレードオフを最適化し、MHEは過去の状態推定と入出力データを考慮してリアルタイムで状態推定を行うことができます。これにより、高速で正確な制御や推定を実現し、複雑なタスクや環境においても安定した動作を確保することが可能となります。