El propósito de este estudio fue garantizar el cumplimiento y la seguridad de los movimientos de un robot durante las interacciones con el entorno externo. Este artículo propone una estrategia de control para aprender características de impedancia variable a partir de múltiples conjuntos de trayectorias de demostración. Esta estrategia puede adaptarse al control de diferentes articulaciones ajustando los parámetros de la política de control de impedancia variable. En primer lugar, múltiples conjuntos de trayectorias de demostración se alinean en el eje del tiempo utilizando Dynamic Time Warping. Posteriormente, la varianza obtenida a través de la Regresión de Mezcla Gaussiana y una estrategia de impedancia variable basada en una función Softplus mejorada se emplean para representar la varianza como la característica de impedancia variable del brazo robótico, lo que permite el control de impedancia variable para el brazo robótico. Los experimentos realizados en un brazo robótico auto-diseñado demuestran que, en comparación con otros métodos de impedancia variable, la precisión del movimiento de las trayectorias de las articulaciones 1 a 4 mejoró en un 57.23%, 3.66%, 5.36% y 20.16%, respectivamente. Además, se propone un método de generalización segmentado de rigidez variable basado en Dynamic Movement Primitive para lograr el control de impedancia variable en diversos entornos de tarea. Esta estrategia cumple con los requisitos de cumplimiento y seguridad durante las interacciones del robot.