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機器人的控制方法，根據控制算法的不同可分為以下幾種類型。
按照控制算法的不同，機器人的控制方法可以分為PID控制、變結構控制、自適應控制、模糊控制、神經元網絡控制等方法。也有的文獻將現有的控制算法分為邏輯門限控制、PID控制、滑模變結構控制、神經網絡控制和模糊控制等。這些控制方法并非孤立的，在一個控制系統之中常常結合在一起使用。 
 

1、PID控制 
 

在工程實際中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調節。PID控制器問世至今已有近70年歷史，它以其結構簡單、穩定性好、工作可靠、調整方便而成為工業控制的主要技術之一。當被控對象的結構和參數不能完全掌握，或得不到精確的數學模型時，控制理論的其它技術難以采用時，系統控制器的結構和參數必須依靠經驗和現場調試來確定，這時應用PID控制技術最為方便。
 

即當我們不完全了解一個系統和被控對象，或不能通過有效的測量手段來獲得系統參數時，最適合用PID控制技術。PID控制，實際中也有PI和PD控制。PID控制器就是根據系統的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量進行控制的。  
 

2、變結構控制 
 

變結構控制是20世紀50年代從蘇聯發展起來的一種控制方案。所謂變結構控制，是指控制系統中具有多個控制器，根據一定的規則在不同的情況下采用不同的控制器。采用變結構控制具有許多其他控制所沒有的優點，可以實現對一類具有不確定參數的非線性系統的控制。 
 

3、自適應控制 
 

所謂自適應控制，是指系統的輸入或干擾發生大范圍的變化時，所設計的系統能夠自適應調節系統參數或控制策略，使輸出仍能達到設計的要求。自適應控制所處理的是具有“不確定性”的系統，通過對隨機變量狀態的觀測和系統模型的辨識，設法降低這種不確定性。控制結果常常是達到一定的控制指標，即“最優的控制”被“有效的控制”所取代。 
 

自適應控制系統按其原理的不同，可分為模型參考自適應控制系統、自校正控制系統、自尋優控制系統、變結構控制系統和智能自適應控制系統等。在這些類型的自適應控制系統中，模型參考自適應控制系統和自校正控制系統較成熟，也較常用。 
 

4、模糊控制 
 

在模糊控制中，輸入量經過模糊量化成為模糊變量，有模糊變量經過模糊規則的推理獲得模糊輸出，經過解模糊得到清晰的輸出量用于控制。模糊控制最早
在1965年由美國加利福尼亞大學的Zadeh教授提出，1974年英國的E.H.Mamdani成功地將模糊控制應用于鍋爐和蒸汽機控制。隨后，模糊控制在控制領域得到了快速發展，并獲得大量成功的應用。  
 

5、神經元網絡控制 
 

神經網絡控制是20世紀80年代末期發展起來的自動控制領域的前沿學科之一。它是智能控制的一個新的分支，為解決復雜的非線性、不確定、不確知系統的控制問題開辟了新途徑。 神經網絡控制是（人工）神經網絡理論與控制理論相結合的產物，是發展中的學科。它匯集了包括數學、生物學、神經生理學、腦科學、遺傳學、人工智能、計算機科學、自動控制等學科的理論、技術、方法及研究成果。
 

在控制領域，將具有學習能力的控制系統稱為學習控制系統，屬于智能控制系統。神經控制是有學習能力的，屬于學習控制，是智能控制的一個分支。 神經控制發展至今，雖僅有十余年的歷史，已有了多種控制結構。如神經預測控制、神經逆系統控制等。