机器人自适应控制策略是指一类能够根据环境变化和任务需求动态调整自身控制参数与行为的智能控制方法。这类策略通过实时感知环境状态、评估系统性能偏差，并基于预设算法或学习机制自动优化控制参数，使机器人系统在不确定或动态变化的环境中保持稳定性和任务完成能力。其核心特征在于将传统控制理论与机器学习相结合，形成具有自我调节能力的闭环系统。
在实际产品开发中，自适应控制策略显著提升了机器人在复杂场景下的适应能力。例如服务机器人在不同地面材质上的运动稳定性，或是工业机械臂应对负载变化的精准控制。当前技术前沿正探索将强化学习与模型预测控制相结合的方法，使系统不仅能适应已知扰动，还能通过经验积累处理新型未知状况。值得关注的是，这类策略需要平衡计算效率与控制精度的关系，这对嵌入式系统的算力分配提出了挑战。