Este artículo estudia el control de seguimiento de trayectoria de un sistema de robot espacial (SRS) en presencia de incertidumbres agrupadas sin conocimiento previo de su límite superior. Aunque se han propuesto algunos métodos de control relacionados, la mayoría de ellos no se han aplicado a los SRS o carecen de una prueba de estabilidad rigurosa. Por lo tanto, sigue siendo un desafío lograr alta precisión y una prueba teórica rigurosa para el control de seguimiento de los SRS. Este artículo propone un nuevo esquema de control basado en redes neuronales integradas para el seguimiento de trayectoria de un SRS actuado por giroscopios de momento de control (CMGs). Se desarrolla un nuevo método de control de modo deslizante terminal no singular adaptativo (ANTSM) basado en una red neuronal de función de base radial (RBFNN) mejorada. En el método de control, se propone una nueva ley de actualización de pesos para aprender el límite superior de las incertidumbres agrupadas. Con las ventajas de RBFNN y ANTSM, el controlador tiene alta precisión de control, rápida velocidad de aprendizaje y convergencia en tiempo finito. A diferencia de la mayoría de los controladores de manipuladores robóticos en tierra, también se diseña un controlador cinemático con leyes de control de posición y actitud para que la plataforma satelital permanezca estable. La estabilidad del sistema en lazo cerrado se prueba mediante el método de Lyapunov con un alto estándar matemático. Los resultados de simulación comparativa demuestran la efectividad del esquema de control propuesto con un rendimiento y robustez preferibles.