近年来软体机器人成为国际一大研究热点,不同于传统刚性机器人,软体机器人有着柔顺性好、质量轻、安全的人机交互以及灵巧性好等优势。但目前的研究主要集中在软体机器人的结构创新与仿生设计上,对于建模与控制方面的研究还不完善。本文针对一种通用结构的连续型软体机械臂,进行运动学、动力学建模,并提出一种参数自适应学习控制方法,提高机械臂控制精度。提出一种连续型软体机械臂的结构设计方案,详细说明软体连续性臂直线以及弯曲运动的原理。在保证自由度的同时尽可能简化其结构,并以此单腔道和三腔道软体臂结构为基础进行相应的模具设计。此外还探索了软体臂的制作工艺流程,提升了制作效率以及质量。基于等曲率段假设,提出连续型软体臂的弯曲参数运动学模型,通过高阶多元泰勒级数展开的方式进行模态化转换,以形函数替换的方式解决弯曲参数运动学存在的奇异点邻域范围内数值不稳定的问题,使得模型在软体臂的直线运动时仍然适用。并根据拉格朗日法,建立了三腔道连续型软体臂的动力学模型,推导得到运动方程。此外,根据建立的模型对三段三腔道柔软臂进行运动学正解以及逆解的仿真。基于建立的软体臂模型,通过对模型预测控制（MPC）以及迭代学习控制（ILC）的有效集成,结合两种控制器的优点,提出了一种模型参数自适应学习控制方法。通过MPC得到反馈气压,ILC得到前馈补偿气压,带入模型求解得到误差矩阵,并求解二次优化问题来优化每次迭代的模型参数,在提高模型参数精度的同时,实现期望轨迹追踪。通过算法仿真以及与传统闭环反馈控制进行比较,验证了算法的合理性。完成连续型软体机械臂的实验样机的硬件系统搭建以及软件系统开发,分别开展单腔道、三腔道软体臂的相关验证实验以及三腔道软体臂的期望轨迹追踪实验,验证本文所提出的连续型软体机械臂的结构设计、理论模型、控制算法等内容。