相对来说，前者是一种的具有优势的控制方式，它以数学精度来构建路线和行为样式，使机器人的行动形成一整套步骤。依次执行这些步骤，机器人就能达到活动的目的。这就好像是蒙着眼睛的海盗在寻找埋藏的宝藏：从A点出发，向北走36步，然后向东走12步，再往东北方向走4步到达X点，找到宝藏。
但这种方式的缺陷是，如果因为某种原因了机器人的进程（比如说，路线错误或者缺少行动细节），机器人就必须停止，接受路线和行为计划的重新编订。“重订计划”如果多次反复进行，其花费将是相当昂贵的。此外，如果机器人在行进过程中碰到不可预料的，如岩石或者洞坑，为了保证机器人的安全，还需要调入备用程序来取消本次行动。
“灵活控制”方式则摆脱掉路线和计划编排，将重点放在现场周围环境的观察上，就好比是这样：如果前方有岩石，那么减速；如果发现地里有某一物体X，那么挖寻。同时，尤因博士还一直研究“行为基础控制”。这是一种与“反应控制”相一致的控制方式。
“行为基础控制”允许机器人在实时观察不可预料的、不断变化环境的同时，仍能遵循计划编排。它允许机器人有很大的灵活性，像人一样通过改变计划去适应变化着的环境。在宇宙空间探索中，这种控制方式显示出了许多优势，比如由于从地球上操作远迟滞。