机器人控制器是机器人的核心决策单元，相当于人类的中枢神经系统，负责处理传感器信息、执行算法运算并输出控制指令以驱动机器人完成特定任务。它通常由硬件控制板与嵌入式软件系统组成，通过实时计算将高级任务指令转化为电机转速、关节角度等底层执行信号，同时协调多传感器数据流以实现环境感知与动作闭环。现代控制器已从早期单一运动控制发展为融合SLAM、计算机视觉等AI能力的智能决策中枢，其算力与算法效率直接决定了机器人的响应速度与任务完成度。
在产品落地层面，控制器的选型需平衡实时性、功耗与成本三大要素。工业场景多采用x86架构实现高精度控制，服务机器人则倾向ARM芯片兼顾性能与能耗。值得注意的是，随着ROS2等开源框架的普及，控制器开发正从传统机电集成转向模块化软件定义，例如通过中间件实现导航、抓取等功能的即插即用，这为产品经理规划技术路线提供了更灵活的组件化选择。当前前沿研究聚焦于神经形态控制器，其类脑架构有望解决传统控制器在动态环境适应性上的瓶颈。