Pašlaik visplašāk izmantotais robots tirgū ir rūpniecības robots, kas ir arī viens no nobriedušākajiem un visaptverošākajiem. Rūpnieciskos robotus plaši izmanto, jo tiem ir dažādas kontroles metodes. Saskaņā ar dažādiem uzdevumiem to var iedalīt četrās vadības metodēs: punktu kontroles metode, nepārtrauktas trajektorijas kontroles metode, spēka kontroles metode un inteliģenta kontroles metode.
1. Punktu kontroles metode
Šī kontroles metode kontrolē tikai dažu diskrētu punktu attieksmi rūpnieciskā robota darbvietā. To raksturo viegla ieviešana un zemas pozicionēšanas precizitātes prasības, un tāpēc to bieži izmanto, lai iekrautu un izkrautu, apstrādātu, uz vietas metināšanu un komponentu ievietošanu ķēdes platēs. Tam ir nepieciešama tikai precīza gala efekta pozīcija un attieksme mērķa punktā. Šī metode ir samērā vienkārša, taču ir grūti sasniegt pozicionēšanas precizitāti 2 ~ 3um.
2. Nepārtraukta trajektorijas kontroles metode
Šai vadības metodei nepieciešama stingri saskaņā ar iepriekš noteikto trajektoriju un ātrumu noteiktā precizitātes kustības diapazonā, kontrolējamā ātrumā, gludā trajektorijā, stabilā kustībā, lai pabeigtu uzdevumu. Kontroles metodes galvenie tehniskie rādītāji ir rūpnieciskā robota gala efekta attieksmes trajektorijas izsekošanas precizitāte un stabilitāte. Parasti ar loka metināšanu, gleznošanu, deburēšanas un pārbaudes operācijām roboti izmanto šo vadības metodi.
3. Spēka (griezes momenta) vadības režīms
Šī vadības režīma princips būtībā ir tāds pats kā pozīcijas servo vadība, izņemot to, ka ievade un atgriezeniskā saite nav pozīcijas signāli, bet gan spēka signāli, tāpēc sistēmai jāizmanto jaudīgi sensori. Dažreiz adaptīvo kontroli tiek realizēta arī, izmantojot tādas sensoru funkcijas kā tuvums un bīdīšana.
4. Saprātīgas kontroles metodes
Saprātīga robotu kontrole tiek veikta, izmantojot sensorus, lai iegūtu zināšanas par apkārtējo vidi un attiecīgi pieņem lēmumus, pamatojoties uz tās iekšējo zināšanu bāzi. Izmantojot inteliģentu kontroles tehnoloģiju, robotam ir spēcīga pielāgošanās vides un pašmācības spēja. Inteliģentās kontroles tehnoloģijas attīstība ir atkarīga no straujas mākslīgā intelekta attīstības pēdējos gados, piemēram, mākslīgie neironu tīkli, ģenētiskie algoritmi, ģenētiskie algoritmi un ekspertu sistēmas.