Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển các phương pháp điều khiển không cần mô hình cho robot nhiều bậc tự do, vốn có động học phi tuyến và tương tác mạnh giữa các khớp. Hệ thống ASMC sử dụng tuyến tính hóa động học và thuật toán học sâu để ước lượng ma trận Jacobi giả, từ đó xây dựng luật điều khiển thích nghi kết hợp với điều khiển trượt để đảm bảo hội tụ và ổn định. Hệ thống FNNC sử dụng bộ điều khiển mờ kết hợp mạng nơ-ron để học hàm động học phi tuyến và bù sai số bằng bộ điều khiển robust. Hệ thống ASM-FNNC kết hợp hai phương pháp trên, ưu tiên ASMC để tiết kiệm thời gian tính toán, và chuyển sang FNNC khi sai số vượt ngưỡng cho phép. Các thử nghiệm thực tế trên robot KUKA KR210 R2700 cho thấy ASM-FNNC đạt độ chính xác cao hơn PID truyền thống, thời gian điều chỉnh ngắn hơn và khả năng chống nhiễu tốt hơn. Tài liệu cũng phân tích đặc tính dao động và tần số đáp ứng của từng phương pháp điều khiển.