Cánh tay máy đã được sử dụng rất nhiều trong thực tế. Chúng hoạt động trong các môi trường khác nhau và có thể mang các tải thay đổi theo thời gian. Do đó, mô hình toán học của chúng có thể bất định và sẽ bị ảnh hưởng bởi các nhiễu tác động từ bên ngoài. Trong bài báo này, một bộ điều khiển tuyến tính hóa phản hồi dựa trên bộ ước lượng nhiễu đã được đề xuất cho cánh tay máy có mô hình bất định và nhiễu chưa biết. Đầu tiên, một mô hình toán có bất định mô hình và nhiễu ngoài chưa biết được thành lập. Sau đó, dựa trên mô hình này bộ ước lượng nhiễu và bộ điều khiển đề xuất sẽ được thiết kế. Tiếp theo, phân tích tính ổn định sẽ được thực hiện chặt chẽ, và sai số điều khiển bám được chứng minh bị chặn. Bộ điều khiển đề xuất đã cải thiện được chất lượng điều khiển của bộ điều khiển tuyến tính hóa phản hồi khi có mô hình bất định và nhiễu chưa biết. Mô phỏng số cho cánh tay máy phẳng đã được thực hiện để kiểm chứng phương pháp điều khiển đề xuất và so sánh với phương pháp đã có. Kết quả cho thấy chất lượng điều khiển tốt hơn bộ điều khiển tuyến tính hóa phản hồi.Robotic manipulators have been widely applied in practice. They operate in different environments and can take time-varying loads. Thus, their mathematical models can be uncertain and will be affected by external disturbances. In this paper, a disturbance estimator-based feedback linearization controller is proposed for a robotic manipulator with model uncertainty and unknown disturbance. First, a mathematical model with model uncertainty and unknown disturbance is obtained for the robotic manipulators. Then, based on this model, the disturbance estimator and proposed controller are designed. Next, stability analysis is rigorously performed, and the tracking error is proved to be bounded. The proposed controller improves the control performance of the feedback linearization controller when there exists model uncertainty and disturbance. Numerical simulations for a two-link planar robot are carried out to verify the proposed regulator and to compare with the existing one. Results show that the control quality is better than that of the feedback linearization controller.