本发明涉及一种基于机理数据混合模型的机械臂触觉外力估计方法，在无接触外力状态下，建立机械臂欧拉‑拉格朗日刚体动力学模型，将实际关节力矩与机理模型计算力矩之差作为未建模残余动态，测量建立包含关节状态和未建模残余动态的数据集；利用高斯过程回归的监督统计学习方法，基于数据集训练未建模残余动态模型补偿项，得到包含机理模型与补偿项的机理数据混合模型；将关节外力建模并作为伪观测量扩维，建立机械臂外力估计模型；设计过程噪声方差随关节状态更新的外力估计方法。本发明实现存在未知耦合未建模动态的机械臂触觉外力估计，适用于需要进行高精度外力估计的多场景多类型力交互式机械臂系统中。