随着机器人技术的不断发展，曾经的示教型机器人逐步发展到现在具有感知和独立判断能力的智能机器人。智能机器人的研究开创了机器人研究历程中的另一个里程碑。虽说现在在智能机器人的研究中取得了很多成果，攻克了很多重要的技术难关，但还有很多亟待解决的技术难题。其中一个亟需解决的矛盾就是机器人在工作时与特殊环境有力接触时需要给予一定的柔性，然而机器人在位置伺服控制时是需要满足一定的刚度以及其机械机构本身就存在一定的刚度。为了解决这个问题，很多人希望机器人可以像人一样在接触环境时对环境具有一定的顺从能力，也叫做柔顺性(Compliance)，像这种具有柔顺性的控制被称为柔顺控制(Compliance Control)。在柔顺控制的研究中，很多学者提出了多种方法，其中应用的比较多的有阻抗控制Impedance Control和混合力/位控制Hybrid Force/PositionControl。本文以6自由度的机器人灵巧臂为例，围绕其阻抗控制问题开展了系统研究。首先，对阻抗控制的基本原理以及国内外的研究现状进行了综述；其次，建立了灵巧臂的数学模型，主要对其运动学和动力学模型进行了建立与分析；在经典模糊控制原理的基础上设计了基于模糊PD控制的模糊阻抗控制，形成了双模糊控制结构，通过仿真分析验证了其有效性及优越性；最后，研究了自适应神经模糊控制算法(ANFIS)，并利用ANFIS工具箱针对阻抗控制器的模糊规则进行了优化设计。大量的仿真结果表明，本文提出的双模糊控制结构在灵巧臂自由空间与约束空间中的力与位置的控制问题上可以获得更好的控制效果。