机器人笛卡尔空间阻抗控制是一种重要的机器人控制策略，它关注于机器人末端执行器在笛卡尔空间（即任务空间）内的动态特性，以实现与环境的柔顺交互。以下是对机器人笛卡尔空间阻抗控制的详细解释：
一、基本概念
- 笛卡尔空间：指机器人末端执行器（如手爪、工具等）所处的三维空间，通常以X、Y、Z坐标表示。
- 阻抗控制：旨在通过调整机器人的行为，以维持一个由弹簧-阻尼-质量组成的二阶系统的理想动态关系。这种控制方法不是直接控制机器人的运动或其与外界的接触力，而是控制这二者之间的动态关系。
- 笛卡尔空间阻抗控制：关注机器人末端执行器在笛卡尔空间内的每个方向上都体现出由弹簧-阻尼-质量组成的二阶系统的动态特性。
二、控制原理
- 动力学模型：机器人的动力学模型通常表示为关节空间中的形式，但在笛卡尔空间阻抗控制中，需要将模型转换到任务空间（即笛卡尔空间）中。这通常涉及到雅可比矩阵的使用，它建立了关节空间与笛卡尔空间之间的映射关系。
- 期望阻抗模型：期望阻抗模型描述了机器人末端位置与接触力之间的动态关系。通过调节惯性、阻尼、刚度参数，可以实现对机器人末端位置与接触力的关系的调整。其中，刚度参数决定了机器人的刚性程度，阻尼参数则控制机器人在受力时的能量耗散程度。
- 控制目标：实现机器人末端执行器与外部环境之间的某种期望动力学关系。这种关系通常被指定为位置误差（末端执行器实际位置与期望位置之差）与接触力之间的函数关系。
三、控制方法
- 前馈控制：用于取消机器人动力学的非线性部分，提高系统的响应速度和准确性。
- 反馈控制：用于跟踪期望轨迹，并通过调整机器人的运动来减小位置误差和接触力的偏差。
- 阻抗计算：根据系统的期望运动状态、实际运动状态以及期望阻抗模型参数，计算出作用在机器人末端的参考力。
- 力控制器：使机器人与环境之间的实际作用力跟踪该期望接触力，从而实现机器人与环境的等效模型为期望阻抗模型。
前馈控制主要用于消除或补偿系统中的已知扰动和动态特性，从而提高系统的响应速度和准确性。在机器人笛卡尔空间阻抗控制中，前馈控制的作用主要体现在以下几个方面：
- 动力学模型前馈：
- 建立模型：首先，需要建立机器人在笛卡尔空间的动力学模型。这通常涉及到机器人的质量、惯性、关节间的耦合关系等参数的确定。
- 前馈补偿：利用动力学模型，计算出机器人在特定运动状态下所需的关节力矩或力，并将其作为前馈信号输入到控制系统中。这样可以提前补偿机器人运动过程中由于自身动力学特性引起的误差。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0967066114001713
