Con el aumento de los requisitos de mantenimiento y soporte en órbita, la aplicación de un manipulador espacial se vuelve más prometedora. En la operación real, el fuerte acoplamiento del robot espacial de movimiento libre y la perturbación desconocida del objetivo de contacto representaron un gran desafío para el control de la postura base del robot. Los métodos tradicionales de planificación y control de movimiento de Espacio Nulo de Reacción (RNS) requieren la construcción de modelos dinámicos precisos, lo cual es imposible en la realidad. Para resolver este problema, este documento propone una nueva estrategia de planificación de trayectoria y control de Espacio Nulo de Reacción Adaptativo (ARNS) para el contacto de robots espaciales de movimiento libre con objetivos desconocidos. La estrategia de planificación de trayectoria de ARNS está construida por el algoritmo de Mínimos Cuadrados Recursivos con Factor de Olvido Variable (VFF-RLS). Al mismo tiempo, se propone una estrategia de control adaptativo robusta basada en el algoritmo de Autoadaptación de Estrategia Evolución Diferencial-Aprendizaje Extremo (SSADE-ELM) para seguir los cambios dinámicos de la trayectoria planificada. El algoritmo nos permite aprender e compensar inteligentemente la perturbación desconocida. Luego, este documento construye un controlador robusto para compensar la incertidumbre del modelo. Una característica llamativa de la estrategia propuesta es que no requiere un modelo de sistema preciso o información sobre atributos desconocidos. Este diseño puede implementar dinámicamente el rendimiento de seguimiento de trayectoria de RNS. Finalmente, a través de simulación y experimento, se compara el algoritmo propuesto con los métodos existentes para demostrar su efectividad y superioridad.