众所周知,机器人系统被认为是一种典型的多输入、多输出的非线性系统,在实际的工作中,不仅会出现速度信息无法测量的情况,而且还会受到外部干扰、非精准测量、负载的变化、摩擦力和随机扰动的存在、以及没有进行建模的动态性等各个不确定性因素的影响。以上各种不确定性的因素会直接或间接地对机器人系统的轨迹追踪性能产生不好的影响,使系统变得不稳定。因此,深入探究机器人系统轨迹跟踪控制器的设计问题就具有更加重要的理论意义和实际意义。本文分别从所面临的速度不可测情况以及实际中可能会出现的不确定性因素这两个角度对其进行分析和研究。首先,针对基于速度信息不可测的机器人系统轨迹跟踪控制器的设计问题,本文提出了新的有限时间滑模速度观测器来估计机器人系统的速度信号,进而解决了在实际应用中面临的速度信息不能直接测量,或者是不能快速、准确地获取速度信号的问题。在得到系统速度信息的基础上,本文设计了一种新的PID滑面控制器,从而保证了机器人系统的运动轨迹能够跟随着期望的轨迹运动,同时还能使得系统中的跟踪误差收敛到零,进而保证机器人系统有良好的动态性能和稳定性。其次,针对实际存在的不确定性问题,本文有效的引入了模糊逻辑系统以及参数自适应等方法。提出的方法能够对机器人系统动力学模型中的不确定部分实现在线的精准接近,保证系统的跟踪轨迹误差更快地收敛到零点,进而实现了机器人系统的高精度轨迹跟踪效果以及保证了系统的稳定性。最后,通过实验仿真验证了本文提出的各种控制理论以及所设计方法的合理性和有效性。最后,对全文内容进行了系统的整理和总结,并对未来工作以及发展方向进行了展望。