论文研究了滑模控制算法在机器人运动控制系统中的应用及存在的抖动问题，为抑制运动控制过程中存在的抖动，提出了增益自适应滑模控制算法。由于滑模控制算法相对简单，鲁棒性好，可靠性高，对扰动边界已知的系统具有快速稳定的作用，并提供了基本的控制精度，所以这种控制算法被广泛应用于机器人控制中。但这种算法有本身的缺陷，那就是引起抖动。抖动会引起控制精度的损失，严重的甚至会引起机器人组件的损坏。抖动的强弱大小可以由控制器增益的调节进行调节，自适应滑模控制就是为抑制由于增益控制不好引起的过大抖动的控制算法。论文在传统滑模控制器的基础上，设计了自适应滑模控制器和二阶滑模观测器来作为机器人控制器的控制算法，这些机器人控制算法控制机器人的关节位置与关节速度，按要求到达指定的位置与运动。假设不确定性扰动的边界和关节速度是未知的，用传统滑模控制算法来设计的机器人控制器，每个关节的速度采用Super-twisting观测器进行估计。为了减少抖动和避免过高估计控制器增益，采用Super-twisting观测器和二阶滑模观测器，设计了两种增益自适应控制，并以二连杆机械臂为例对几种滑模控制算法进行了Matlab仿真比较验证。仿真结果表明：增益自适应滑模控制对不确定的扰动边界的机器人控制系统而言，具有滑模控制的快速使系统稳定的功能，同时通过控制增益的自适应调整，很好地抑制了控制的抖动，获得了比较理想的控制效果。