针对灵巧手的手指跟踪问题，设计了一个基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应控制系统。首先，采用n＋1型肌腱驱动方案实现机械手指的位置跟踪控制。其次，针对模型手指与物体的接触，采用基于径向基函数神经网络的自适应控制方法逼近未知动力学模型，提高接触力的自适应能力。为了解决钢筋束张力约束的影响，引入了辅助系统。最后，用Lyapunov方法证明了该方法的稳定性。仿真结果表明，该控制算法能够稳定地跟踪灵巧手指的运动轨迹，证明了该控制算法的有效性和可行性。