Trong bài báo này, một bộ điều khiển bền vững thích nghi sử dụng mạng nơ ron (ARNNs) đã được đưa ra cho robot tìm và làm sạch vết bẩn (CLRM) để cải thiện hiệu suất bám. Để giải quyết thành phần bất định của động học CLRM, bộ điều khiển ARNNs được ứng dụng để xấp xỉ động lực học chưa rõ. Ngoài ra, bộ điều khiển trượt SMC được sử dụng để loại bỏ nhiễu của robot tìm và làm sạch bẩn và bù sai lệch ước lượng. Các luật học thích nghi online được xác định trên cơ sở thuyết ổn định Lyapunov. Vì thế, hiệu suất bám, tính bền vững và khả năng ổn định của ARNNs cho CLRM đã được đảm bảo. Hơn thế nữa, mô phỏng hoạt động của bộ điều khiển được thực hiện trên robot tìm và làm sạch bẩn hai bậc tự do để chứng minh hiệu quả và tính bền vững của bộ điều khiển ARNNs.