Un Wearable Robotic Knee (WRK) es un dispositivo móvil diseñado para ayudar a personas discapacitadas a moverse libremente en entornos no definidos sin soporte externo. Se requiere un controlador avanzado para rastrear la trayectoria de salida de un dispositivo WRK con el fin de resolver incertidumbres que son causadas por errores de modelado y perturbaciones externas. Durante la realización de una tarea, las perturbaciones son causadas por cambios en la carga externa y las condiciones de trabajo dinámicas, como sostener pesos mientras se realiza la tarea. El objetivo de este estudio es abordar estos problemas y mejorar el rendimiento del objetivo de seguimiento de trayectoria de salida utilizando un controlador robusto adaptativo basado en el Sistema de Redes Neuronales (NN) de Función de Base Radial (RBF) y el enfoque de Desigualdad de Hamilton-Jacobi (HJI). La dinámica de WRK se establece utilizando el enfoque de Lagrange al principio del análisis. Posteriormente, se aplica la técnica de ganancia para mejorar las soluciones de movimiento de control y proporcionar las principales características de los sistemas de control WRK diseñados. Para demostrar la estabilidad del sistema controlado, a continuación se investiga el enfoque HJI utilizando técnicas de optimización. El algoritmo de RBF NN sintetizado apoya la fácil implementación del controlador adaptativo, así como garantiza la estabilidad del sistema WRK. Se realiza un análisis de los resultados de la simulación numérica para demostrar la robustez y efectividad del algoritmo de control de seguimiento propuesto. Los resultados mostraron la capacidad del controlador sugerido en este estudio para encontrar una solución a las incertidumbres.