Hệ thống gồm ba thành phần chính:

• Tạo dáng đi: dùng mạng nơ‑ron động với phản hồi (RNN kết hợp FFNN) để sinh quỹ đạo ổn định theo tiêu chuẩn ZMP cho chân và chuyển động COM, đồng thời có khả năng điều chỉnh thích ứng gần thời gian thực.
• - Động học ngược chống suy biến: áp dụng M‑ZNN để tính toán nghịch đảo Jacobian dạng bình phương tối thiểu có đệm (damped least‑squares) trong thời gian liên tục, đảm bảo nghiệm IK ổn định tại mọi cấu hình.
• - Điều khiển thích nghi: dùng FFNN hai tầng học trực tuyến để xấp xỉ và bù phi tuyến, bất định mô hình trong động lực học robot; luật điều khiển kết hợp thành phần bền vững để giữ sai số bám đồng nhất và hữu hạn.

Bài báo triển khai bộ máy này trên mô phỏng robot Atlas trong môi trường ROS/Gazebo, với hai kịch bản:

• Dáng đi 1: bước đi ổn định ZMP, COM luôn nằm trong đa giác hỗ trợ, tốc độ ~6 bước/140 s.
• - Dáng đi 2: thêm đánh tay đối xứng với chân vung, tăng tính tự nhiên; thử thách hơn do ràng buộc IK bổ sung.

Kết quả cho thấy các quỹ đạo COM, chân, tay và thân mình đều được bám sát mong muốn; M‑ZNN giải IK tốt, bộ điều khiển thích nghi giữ sai số nhỏ ngay cả khi có nhiễu do đánh tay. Công nghệ có thể áp dụng cho các hệ robot hình người khác nhờ cấu trúc mô‑đun.