1957年首颗人造地球卫星成功被苏联送入太空,此后世界各国陆续成功发射了几千颗人造卫星,人们的生活也出现了巨大的改变。在航天技术持续发展并越发成熟的同时,空间任务也越来越复杂。从航天器姿态来看,在动力学和运动学的建模与控制上的要求也越来越复杂多样。对于航天器姿态的研究方法通常包括方向余弦法、欧拉四元数法、欧拉角法、罗格里斯参数法以及修正罗格里斯参数法。欧拉角会带来奇异性的问题,所以本文采用四元数来建立模型。航天器所处的空间环境会比较复杂,自身参数以及外界环境等等都是处于变化当中的,所以对于航天器来说,其姿态的控制精度会受到极大的影响。虽然传统控制法大多都是渐近收敛,但是在很多情况下不能满足航天任务在鲁棒性以及控制精度等方面提出的要求。针对传统控制方法的不足,研究者们提出了很多种用于非线性系统的控制方法,比如滑模控制,就能使系统在有限时间内完成向平衡状态的收敛,抗干扰性以及鲁棒性也实现了较大的提升。由于航天任务的多样性以及复杂性,这些非线性控制方法有非常深远的现实意义。航天器交会对接中会产生的问题主要有参数的不确定性,外界干扰力和干扰力矩的不确定性,执行机构的故障以及安装偏差问题,执行机构的输入饱和问题等等。针对空间环境比较复杂,模型参数以及外部干扰无法确定的问题,本文设计出了下面两个自适应控制器。第一种是以径向基神经网络为基础的滑模控制器,第二种是以反步法为基础的考虑执行机构存在的输入饱和问题的控制器。利用数学仿真的方法对这两个控制器进行了验证。在上述控制器中,闭环系统都会表现出全局渐近稳定性,误差四元数也能够通过渐近收敛到达平衡点。仿真结果表明,控制器无论是对模型不确定性还是对外部干扰均能表现出较强的鲁棒性。