Phương pháp NAR-RM xây dựng mô hình hệ động lực rời rạc tự trị từ dữ liệu mô phỏng chuyển động của robot. Mô hình được huấn luyện để có điểm cân bằng ổn định tại vị trí mục tiêu, và vùng hấp dẫn đủ rộng để bao phủ toàn bộ dữ liệu mô phỏng. Tác giả sử dụng bộ ước lượng bình phương tối thiểu có ràng buộc để áp đặt vị trí điểm cân bằng trong mô hình, từ đó điều chỉnh đặc tính ổn định của hệ. Phương pháp được đánh giá bằng dữ liệu viết tay LASA, robot di động và robot công nghiệp COMAU. Kết quả cho thấy NAR-RM có độ chính xác cao, khả năng tổng quát tốt, và yêu cầu lực điều khiển thấp hơn so với các phương pháp hiện tại như DMP, SEDS, CLF-DM hay NIVF. Tài liệu cũng đề xuất chỉ số mới gọi là “a-distance” để đo độ bền vững của vùng hấp dẫn, và cung cấp mã nguồn MATLAB để tái tạo kết quả.