Были выполнены исследования самого лучшего из типов ANN и выбран наиболее подходящий для построения моделей кинематики сегмента различных типов ANN с учётом своих особенностями моделирования. Три различных метода решения обратной кинематической модели были изучены и сопоставлены с точки зрения точности и большего времени для того, чтобы получить наиболее эффективный метод усовершенствования манипулятора. Обычные методы Якоби для транспонирования, а также нелинейной оптимизации были реализованы. Способы производства были адаптированы для гибкого манипулятора. Все модели были интегрированы в среде Simulink для каждого подхода. Результаты показали, что конечные положения звеньев гибкого манипулятора заканчивается в нужном положении с приемлемой точностью и в приемлемые сроки.

Different types of ANNs known for their abilities of modeling were implemented to investigate the best type of ANN among the investigated types suitable for building the segment's kinematics models. Three different methods of solving the inverse kinematics model were investigated and compared in terms of accuracy and computational time in order to obtain the most efficient method for the soft manipulator. The conventional Jacobian transpose method as well as A non-linear optimization were implemented. FABRIK method was adapted to suit the soft manipulator. All models were integrated in Simulink environment for each approach. The results showed that the pose of the end effector of the soft continuum manipulator was able to track the desired pose with an acceptable accuracy and in a satisfactory time.