机器人学代表了当今集成度低、具备代表性的高技术领域，它综合了多门学科。其中还包括机械工程学、计算机技术、掌控工程学、电子学、生物学等多学科的交叉与融合，反映了当今简单科学技术的先进设备水平。 一般而言，机器人由几大部分构成，分别为机械部分（一般是指通过各关节连接构成的机械臂）、传感部分（还包括测量方位、速度等的测量装置），以及掌控部分（对传感部分传到的测量信号展开处置并得出适当掌控起到）。
作为机器人的大脑，机器人控制技术的重要性不言而喻 它主要是通过传感等部分传输的信息，使用控制算法，使得机械部分已完成目标操作者而分担适当掌控功能对应的部分。最后的目的是尽量增大机器人实际运动轨迹与希望目标的偏差，超过理想的运动精度。
机器人控制器是一个计算机控制系统，它以机器人控制技术为理论，同时还要因应机器人的运动学和动力学建模。这时，我们就将一个简单、抽象化的物理模型转换成了比较明晰、抽象的数学模型，日后创建，那么我们就在一定程度上就把掌控问题从明确的机器人装置中分离出来，从而对其展开更进一步地了解。
随着机器人涉及科学技术的演变，控制算法也渐渐显得非常丰富一起，产生了诸如自适应控制、自校正掌控、鲁棒控制、逆结构掌控、非线性系统控制、预测掌控等众多新型控制策略。 但是，在众多杰出的控制算法中，尤为活跃的当属PID（比例、分数、微分）掌控，许多先进设备的控制策略也都是基于PID控制算法的基础上发展出来的。
在生产过程系统控制的发展历程中，PID掌控是历史最历史悠久生命力最弱的基本掌控方式之一。在20世纪40年代以前除在最简单的情况下可以使用电源掌控外，它是唯一的掌控方式。 20世纪，通信技术、电子技术开始发展。
同时战争、工业也沦为了推动力，自动控制技术与自动控制理论开始较慢发展。PID的问世源自人类对于反馈系统的涉及研究。
20世纪20年代，美国贝尔电话实验室的科学家本逐步创建了对系统控制系统的频率特性分析方法。贝尔实验室具备通信背景的工程师们往往很熟知频域方法。
1932年，奈奎斯特（HNyquist）公开发表论文，使用图形的方法来辨别系统的稳定性。这套方法，后来也用作自动控制系统的分析与设计。
之后，反馈控制原理开始应用于工业过程。（美国物理学家奈奎斯特） 1934年美国麻省理工的赫曾教创办了控制器掌控理论，首次明确提出轨迹追踪在反馈控制中的重要性。两年后，英国的考伦德（ACallender）和斯蒂文森（AStevenson）等人得出了PID控制器的方法。
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