摘　　　要：針對不確定機器人系統(tǒng)軌跡跟蹤問題，并更好地消除系統(tǒng)不確定性對控制性能的影響，提出一種基于低通濾波器的迭代學習控制方法。采用滑模變結(jié)構(gòu)控制（ＳＭＣ）以提高控制器對系統(tǒng)干擾和攝動的魯棒性，并在控制器輸出端引入低通濾波器（ＬＰＦ）來消除滑模控制中出現(xiàn)的抖振現(xiàn)象。將系統(tǒng)的不確定項描述為周期性和非周期性兩部分，通過采用迭代學習算法對周期性不確定部分進行迭代學習，采用ＲＢＦ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非周期性不確定部分的未知上界進行自適應學習。該控制方法不僅對系統(tǒng)的不確定性...