由于具有重复性好、精度高和可长时间运行等优势,机器人系统被广泛应用于多个领域来替代人类完成一些繁琐的工作。作为由电机和转轴组成的复杂机械系统,机器人系统难免会受到摩擦的影响,特别是在低速运行时,摩擦将极大地降低机器人位置轨迹跟踪的精度。为此,本文对机器人系统的摩擦补偿方法和位置轨迹跟踪问题展开了研究,主要工作内容总结如下:（1）针对机器人系统中摩擦和位置轨迹跟踪问题,提出一种摩擦补偿和标称控制相结合的控制方案。首先在忽略机器人关节摩擦的情况下设计标称控制器。然后基于LuGre摩擦模型,设计了法向变力的自适应律和双观测器相结合的摩擦补偿方法。最后结合摩擦补偿和标称控制器,实现机器人关节的摩擦补偿和位置轨迹跟踪控制。仿真结果表明:所提控制方案具有良好的摩擦补偿和位置轨迹跟踪性能。（2）考虑速度测量、摩擦参数未知以及上述工作（1）中所提双观测器结构复杂的问题,提出一种基于速度估计和摩擦补偿的自适应反演控制方案。首先为了避免速度测量噪声,设计了终端滑模观测器对机器人关节速度进行估计。其次基于连续LuGre摩擦模型设计了摩擦参数自适应律和摩擦状态观测器。最后设计了反演控制器,实现机器人关节的摩擦补偿和位置轨迹跟踪控制。仿真结果表明:与传统反演控制器相比,所提控制器能有效补偿关节摩擦,具有更好的位置跟踪性能。（3）针对柔性关节机器人系统摩擦模型存在误差的情况,提出一种基于摩擦补偿的分级滑模控制方法。首先使用库伦+黏性模型对系统摩擦进行建模,并设计自适应律估计模型的参数。其次考虑摩擦模型存在误差,设计模型误差观测器进行观测。最后设计了分级滑模控制器,实现柔性关节机器人的摩擦补偿和关节位置轨迹跟踪控制。仿真结果表明:与没有模型误差观测器的滑模控制器相比,所提控制器具有更好的摩擦补偿效果,和更高位置轨迹跟踪精度。（4）为了进一步验证所提控制方案的有效性,搭建了一套基于Touch力反馈机器人的实验平台,并在实验平台上对所设计的基于速度估计和摩擦补偿的自适应反演控制方案进行实验验证。实验结果表明:与传统反演控制器相比,所提控制器能有效补偿机器人关节摩擦,具有更好的位置跟踪性能,在实际环境中具有良好的控制效果。