EDA（Elementary Dynamic Actions）は運動の基本的な構成要素を提供し、物理的相互作用に対処するためのメカニカルインピーダンスを活用します。一方、DMP（Dynamic Movement Primitives）は複雑な動きを生成する数学的枠組みです。これら2つのアプローチを統合することで、基本モジュールの組み合わせによって多様なロボットアクションが生成されます。この統合により、逆運動学や運動計画上の問題だけでなく、接触や物理的相互作用にも強力な制御フレームワークが実現されます。また、Imitation Learning（模倣学習）による各キネマティックモジュールの学習も可能となり、ロボット制御のためのモジュラー学習戦略が確立されます。