Nghiên cứu tập trung vào việc cải thiện sự hợp tác giữa người và robot bằng cách ngăn robot di chuyển đến các cấu hình có hiệu suất kém, đặc biệt là các điểm kỳ dị trong không gian làm việc. Tác giả đề xuất một thuật toán tính toán lực phản hồi dưới dạng lò xo ảo dựa trên gradient của các chỉ số hiệu suất như giá trị kỳ dị nhỏ nhất hoặc chỉ số điều kiện cục bộ. Các lực này được áp dụng trong khung điều khiển tuân thủ Cartesian (impedance hoặc admittance) để hướng dẫn người điều khiển tránh các vùng nguy hiểm. Phương pháp được kiểm nghiệm trên robot KUKA LWR IV 7 bậc tự do, với các thử nghiệm thực tế cho thấy cải thiện đáng kể về độ chính xác và giảm nỗ lực của người điều khiển. Ngoài ra, nghiên cứu cũng so sánh hiệu quả của phương pháp này với các kỹ thuật tránh điểm kỳ dị khác như Damped Least Squares và Task Reconstruction, cho thấy ưu thế về độ mượt và hiệu quả tương tác.