R-LGPが他の技術よりも成功率や計画時間で優れている理由は、主に以下の点に起因しています。まず、R-LGPはサンプリングベースの到達性グラフを導入することで高次元移動ロボットにおける最適なTAMP問題を解決します。この到達性グラフは環境情報（障害物）を取り込み、プランナーに十分な幾何学的制約を提供します。これにより、シンボリック検索段階で不可能なアクションシーケンスを効果的に削減し、最終的な軌道最適化時の再計画を減らすことができます。さらに、R-LGPは高レベル戦略と低レベル制御アルゴリズムを効果的に統合し、ロジック-幾何学プログラミング（LGP）と到達性グラフが連携することで局所最小値問題も解決します。