机器人非线性控制系统本质上是一个复杂的控制系统，其状态变量和输出变量相对于输入变量的运动特性不能用线性关系来描述。这种系统的形成基于两类原因：一是被控系统中包含有不能忽略的非线性因素，二是为提高控制性能或简化控制系统结构而人为地采用非线性元件。
机器人系统具有高度的非线性和复杂性，因此需要采用先进的非线性控制方法。非线性控制方法能够提高机器人系统的运动轨迹跟踪性能，实现机器人的精确控制和运动规划。
机器人非线性阻抗控制系统涉及机器人控制领域的特定技术，其特点在于结合了阻抗控制和非线性控制技术的优势。
首先，阻抗控制是将机器人与环境接触作业的动力学模型修改为期望阻抗（弹簧-质量-阻尼）模型。这种控制策略的目标是通过调节惯性、阻尼、刚度参数来实现调整机器人末端位置与接触力的关系，从而控制机器人运动与外力之间的动态关系，使其等效为由弹簧-阻尼-质量组成的二阶系统。阻抗控制的主要优点在于能够实现较高力控精度和期望的柔顺性能，特别适用于与高刚度环境交互情况下的机器人柔顺运动控制。
然而，阻抗控制也存在一些缺点，如当期望高刚度特性或期望惯量与机器人实际惯量差异较大时，阻抗控制架构中外环是高增益控制，这将放大噪声而导致系统不稳定。此外，定位精度受系统反驱动能力和摩擦力大小的影响严重，当期望低刚度特性时，由于摩擦力的影响，系统定位精度低。
实现思路如下：
- 理解机器人与环境的交互：首先，需要深入理解机器人与其工作环境之间的交互特性。这包括分析机器人与环境之间可能产生的各种力，如接触力、碰撞力等，以及这些力如何影响机器人的运动。
- 建立非线性动力学模型：根据对机器人与环境交互的理解，建立一个能够准确描述机器人动力学行为的非线性模型。这个模型应该能够反映机器人的质量、惯性、刚度、阻尼等特性，以及这些特性如何随时间和外部条件的变化而变化。
- 设计非线性阻抗控制器：基于建立的非线性动力学模型，设计一个能够实现阻抗控制功能的控制器。这个控制器应该能够根据期望的阻抗特性（如刚度、阻尼等）和当前的机器人状态（如位置、速度、加速度等），计算出应该施加给机器人的力和力矩，以维持期望的阻抗特性。
- 实现阻抗控制算法：将设计的非线性阻抗控制器转化为可执行的算法。这个算法应该能够在实时环境中运行，并能够在不同的工作条件下保持稳定的性能。这可能需要使用一些先进的控制算法和技术，如自适应控制、鲁棒控制、模糊控制等。
- 测试和验证：在模拟环境或实际环境中对实现的非线性阻抗控制算法进行测试和验证。通过比较实际结果与期望结果之间的差异，评估算法的性能和稳定性。根据测试结果对算法进行调整和优化，以提高其性能和稳定性。
- 集成到机器人系统中：将经过测试和验证的非线性阻抗控制算法集成到机器人系统中。这可能需要与机器人的其他控制系统（如运动控制系统、传感器系统等）进行集成和协调，以确保整个系统的稳定性和性能。