ニューロ駆動型の逆運動学ソルバーを用いた運動計画手法の精度向上を図るためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、モデルの学習データセットをさらに多様化し、さまざまな状況や環境下での逆運動学の解を学習させることが重要です。これにより、モデルの汎用性と適応性が向上し、実世界のさまざまなシナリオにおいてより正確な動作計画が可能となります。また、モデルのハイパーパラメータの最適化や損失関数の改良、さらにはネットワークアーキテクチャの最適化なども精度向上に寄与します。さらに、モデルのトレーニングプロセスをより効率的に行うために、計算リソースの最適活用や学習アルゴリズムの改善も検討すべきです。