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水下灵巧手抓取物体时，物体与指尖存在力控制问题，但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性，采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性．文中基于位置型阻抗控制方法，提出采用神经网络对手指动力学模型、物体刚度和物体位置误差进行补偿．对补偿策略进行了详细的推导，并通过仿真实验验证了该方法的补偿效果，结果表明基于神经网络的位置型阻抗控制器具有较强的鲁棒性．