任务空间控制（Task Space Control）是机器人运动控制领域的重要概念，指在三维笛卡尔坐标系中直接控制末端执行器（如机械手）的位置、姿态或力的技术方法。与关节空间控制不同，它通过建立机器人运动学模型，将控制目标从关节角度转换到操作对象所在的任务空间，使工程师能够更直观地指定「抓取物体」或「装配零件」等具体任务所需的运动轨迹。这种控制方式特别强调末端执行器与环境交互的精确性，在工业装配、手术机器人等需要毫米级精度的场景中具有不可替代的优势。
在具身智能产品开发中，任务空间控制的实现往往需要融合逆运动学求解、传感器反馈和力控制算法。例如服务机器人倒水时，系统需同时解算杯子轨迹的笛卡尔坐标和倾斜角度，并实时调整力度防止液体洒落。随着深度学习的发展，现代控制方法开始结合神经网络预测环境动力学参数，使任务空间控制能适应更复杂的非结构化环境。值得关注的是，这类技术正从工业场景向消费级产品渗透，如扫地机器人的路径规划已采用类似思路进行优化。