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针对不确定、时变和非线性机器人系统的实时性要求,提出了采用滑模变结构和RBF神经网络相结合来构造控制器.用带有符号函数的滑模变结构控制器来产生一个控制输入信号,同时利用具有快速学习能力的RBF神经网络来学习外界的不确定性,增强系统的自适应能力,使之达到更佳的控制效果,并在文中证明了系统的稳定性.最后给出了对两连杆机器人的仿真,验证了控制效果.