נכון לעכשיו, הרובוט הנפוץ ביותר בשוק הוא הרובוט התעשייתי, שהוא גם אחד הבוגרים והמבוססים ביותר. רובוטים תעשייתיים נמצאים בשימוש נרחב מכיוון שיש להם מגוון שיטות בקרה. על פי משימות שונות, ניתן לחלק אותו לארבע שיטות בקרה: שיטת בקרת נקודה, שיטת בקרת מסלול רציפה, שיטת בקרת כוח ושיטת בקרה חכמה.
1. שיטת בקרת נקודה
שיטת בקרה זו שולטת רק ביחסן של כמה נקודות נפרדות בסביבת העבודה של הרובוט התעשייתי. זה מאופיין על ידי יישום קל ודרישות דיוק מיקום נמוך, ולכן הוא משמש לעתים קרובות להעמסה ופריקה, טיפול, ריתוך ספוט והכנסת רכיבים ללוחות מעגלים. זה דורש רק את המיקום והגישה המדויקת של אפקט הקצה בנקודת היעד. שיטה זו פשוטה יחסית, אך קשה להשיג דיוק מיקום של 2 ~ 3um.
2. שיטת בקרת מסלול רציפה
שיטת בקרה זו דורשת אך ורק בהתאם למסלול המהיר והמהירות שנקבעו מראש בטווח מסוים של תנועת דיוק, מהירות לשליטה, מסלול חלק, תנועה יציבה, על מנת להשלים את המשימה. האינדיקטורים הטכניים העיקריים לשיטת הבקרה הם דיוק מעקב אחר מסלול ויציבות היחס של הרובוט הקצה התעשייתי. בדרך כלל רובוטים ריתוך, ציור, פגיעה ובדיקה רובוטים משתמשים בשיטת בקרה זו.
3. כוח (מומנט) מצב בקרה
העיקרון של מצב בקרה זה זהה למעשה לבקרת סרוו המיקום, פרט לכך שהקלט והמשוב אינם אותות מיקום, אלא אותות כוח, ולכן על המערכת להשתמש בחיישנים חזקים. לפעמים מתממשת גם בקרה אדפטיבית על ידי שימוש בפונקציות חישה כמו קרבה והחלקה.
4. שיטות בקרה אינטליגנטיות
שליטה חכמה ברובוטים נעשית באמצעות חיישנים כדי לקבל ידע על הסביבה הסובבת ולקבל החלטות בהתאם על בסיס בסיס הידע הפנימי שלה. עם טכנולוגיית בקרה חכמה, לרובוט יש יכולת הסתגלות סביבתית חזקה ויכולת למידה עצמית. פיתוח טכנולוגיית בקרה חכמה תלויה בהתפתחות מהירה של בינה מלאכותית בשנים האחרונות, כמו רשתות עצביות מלאכותיות, אלגוריתמים גנטיים, אלגוריתמים גנטיים ומערכות מומחים.