在介绍这篇文献内容之前，我们首先需要明确几个关键的概念和技术术语。文章的标题指出了四个主要研究方向：机器人关节摩擦建模、自适应RBF神经网络、计算力矩控制（Computed Torque Control, CTC）、以及摩擦模型的建立。以下将详细探讨这些内容的知识点。
机器人关节摩擦建模是机器人学领域中重要的研究内容。摩擦力矩是机器人运动过程中不可避免的因素，它会引起机械系统的非线性误差，影响机器人的精确控制。在传统的机器人动力学模型中，摩擦力通常被忽略，这会导致控制精度的下降。因此，建立一个准确的摩擦模型可以有效补偿摩擦力矩，从而提高机器人的轨迹跟踪性能。
在这篇文章中，摩擦模型是基于Stribeck模型建立的。Stribeck模型是一个描述静摩擦、粘滞摩擦和动摩擦的综合摩擦模型，它能够较好地模拟摩擦现象随速度变化的特性。通过Stribeck模型，研究者可以更准确地预测在不同速度和负载条件下关节摩擦的大小，为摩擦补偿提供了理论基础。
文章提到了自适应RBF（Radial Basis Function，径向基函数）神经网络。自适应RBF神经网络属于机器学习中的一种，能够处理具有复杂非线性映射关系的数据。在机器人控制中，自适应RBF神经网络可以用来在线观测系统模型参数误差所引起的未建模动态，即那些在传统模型中未被充分考虑的动力学特性。通过这种方式，神经网络可以在线学习并补偿摩擦模型的误差，从而进一步提高关节轨迹的跟踪精度。
自适应RBF神经网络的补偿计算力矩控制方法是将摩擦模型的观测结果直接补偿到计算力矩控制器中，从而建立一个包含摩擦模型的自适应神经网络补偿计算力矩控制器。这种方法相比传统计算力矩控制方法，能够更加精确地进行力矩控制，提高机器人关节的运动精度。
文档中提到的计算力矩控制（CTC）是一种有效的机器人控制策略，它通过计算所需的力矩来精确控制机器人的运动。传统的CTC策略通常不考虑摩擦因素，因此会有一定的误差。而通过自适应RBF神经网络补偿，可以使控制更加接近理想模型，减小实际运动轨迹与期望轨迹之间的偏差。
在实际应用中，研究者基于自主设计的机器人关节进行了对比实验，实验结果表明，采用含摩擦模型的自适应神经网络补偿计算力矩控制方法的追踪误差明显小于没有摩擦模型的自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制方法以及传统计算力矩控制方法。具体来说，该方法使得机器人关节轨迹跟踪精度提高了31.28%到55.12%。
文章还提到了关键词：机器人模型、计算力矩控制、神经网络、自适应控制、轨迹跟踪以及Stribeck模型，这些都是机器人控制领域的重要研究方向和研究工具。通过这些方法的应用，可以使机器人控制更加精准，更加适用于复杂多变的环境。
文章还指出了中图分类号TB242，这是关于机器人学和自动化技术的专业分类号，其中，TB代表一般工业技术，而242则是对应机器人技术的具体分类。
这篇文献的主要贡献在于提出了一种新的机器人关节摩擦建模方法，并通过自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制方法来提高机器人的轨迹跟踪精度。这种方法通过在线学习和补偿，有效地提高了机器人控制系统的性能，尤其是在提高轨迹精度和响应快速性方面具有显著的优越性。随着机器学习和机器人技术的不断进步，此类研究有望推动机器人自动化领域的发展，为智能机器人在工业和非工业应用中提供更多可能性。
