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为实现农业采摘机器人路径跟踪控制，基于李雅普诺夫稳定性理论设计了一种反步法控制器。通过调节控制器参数抵消了机器人误差模型中的部分未知非线性项，简化了控制器的设计形式。利用神经网络对模型未知项和外界干扰进行估计，设计鲁棒自适应控制器在线补偿设计的神经网络的估计误差，提高了神经网络的学习精度。仿真试验结果表明，设计的控制器可实现采摘机器人在存在外界干扰作用下对期望路径的精确跟踪。