Singulariteter och osäkerheter i armkonfigurationer är de största problemen i kinematics robotkontroll som följer av att tillämpa robotmodell, en lösning baserad på användning av Artificial Neural Network (ANN) föreslås här. Huvudidén med detta tillvägagångssätt är att använda en ANN för att lära sig robotsystemets egenskaper snarare än att behöva specificera en explicit robotsystemmodell. Trots att detta är mycket svårt i praktiken, spelades träningsdata in experimentellt från sensorer fast på varje led för en sex graders frihet (DOF) industrirobot. Nätverket var utformat för att ha ett dolt lager, där inmatningen var de kartesiska positionerna längs koordinaterna X, Y och Z, orienteringen enligt RPY-representationen och den linjära hastigheten hos end-effector medan utmatningen var vinkelposition och hastigheter för varje led, I en fri-of-obstacles arbetsyta erhålls off-line släta geometriska stigar i manipulatorns gemensamma utrymme. Det resulterande nätverket testades för en ny uppsättning data som aldrig har introducerats i nätverket innan dessa data registrerades i de enskilda konfigurationerna, för att visa den föreslagna metodens allmängiltighet och effektivitet, och sedan kontrollerades testresultaten experimentellt.
Slutligen presenterade REF en lösning av kinematics Jacobian av en 6 DoF manipulator med hjälp av en fullt ansluten feed framåt ANN med ett dolt lager som avgår från Cartesian position, orientering (given som Euler vinklar) och linjär hastighet av end-effector beräknar både vinkelposition för varje led och deras motsvarande vinkel hastigheter.