本研究提出了FA-ProDMP方法，解决了现有动态运动原语在接触丰富的操控任务中的不足。该方法能够根据测量和期望的力量动态调整轨迹，提高机器人在抛光、切割和工业装配等任务中的操控性能。

我们提出了一种新的深度学习方法，用于增强骨骼之间的运动。该方法能够生成不同身体大小和比例的接触丰富的互动的变化，并能够从少量数据中学习并推广到不同的骨架尺寸。通过评估和比较，我们展示了该方法可以生成高质量的运动，并优于传统的基于优化的方法和其他深度学习解决方案。