แขนหุ่นยนต์แบบอ่อน (Multi-segment soft robotic arms) มีข้อดีด้านความปลอดภัยในการทำงานร่วมกับมนุษย์ แต่การควบคุมรูปทรง (Shape Control) นั้นทำได้ยากเนื่องจากมีความซับซ้อนสูงและไม่เป็นเชิงเส้น งานวิจัยนี้เสนอเฟรมเวิร์ก Koopman-based Model Predictive Control (MPC) ที่รวมเอาการสังเกตการณ์ทั้งแบบระดับโลก (Global) และระดับท้องถิ่น (Local) เข้าด้วยกัน
ระบบนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการควบคุมแขนหุ่นยนต์ที่มีมากถึง 10 ส่วน (Segments) ได้ในเวลาจริง โดยในการทดสอบทางกายภาพกับแขนหุ่นยนต์ 3 และ 5 ส่วน พบว่าสามารถเคลื่อนที่ด้วยความเร็วปลายสูงถึง 0.6 เมตรต่อวินาที และยังสามารถรับน้ำหนักปลายแขนได้ถึง 400 กรัม รวมถึงคืนตัวจากแรงผลักจากภายนอกได้โดยไม่ต้องฝึกฝนโมเดลใหม่
