计算力矩控制

用动力学模型算出所需力矩，抵消非线性后再做 PD 控制。

计算力矩控制是经典的基于模型的机械臂运动控制方法，也叫逆动力学控制。机械臂动力学写作 τ = M(q)q̈ + C(q,q̇)q̇ + g(q)，M 是质量矩阵，C 项对应科氏力和离心力，g 是重力。控制律取 τ = M̂(q)(q̈_d + K_d·ė + K_p·e) + Ĉq̇ + ĝ，其中 q̈_d 是期望加速度，e 是期望与实际关节角之差，带帽的是模型估计值。模型准确时非线性项被抵消，误差满足 ë + K_d·ė + K_p·e = 0，每个关节变成互不耦合的线性二阶系统，按期望响应选增益即可。它是反馈线性化在机器人上的典型应用。和「PD + 重力补偿」相比，它还补偿惯性和科氏力，高速跟踪更准；代价是依赖准确的动力学参数，模型不准时性能下降，于是有了自适应和鲁棒版本。任务空间的对应做法是操作空间控制。

例子用 Pinocchio 的 rnea（递归牛顿-欧拉算法）函数，把当前 q、q̇ 和「期望加速度 + PD 修正项」作为加速度输入，一次调用就能算出计算力矩控制所需的关节力矩。

也叫

逆动力学控制、Inverse dynamics control、计算转矩控制

相关

逆动力学、反馈线性化、前馈控制、重力补偿、操作空间控制、递归牛顿-欧拉算法

来源

Wikipedia: Computed torque control
Pinocchio rnea.hpp（computes the inverse dynamics, aka the joint torques）