PID 控制器是机器人技术中使用的一种基本控制算法，用于根据期望设定点和当前状态之间的差异（误差）来调整系统的输出。 PID 代表比例 (Proportional)、积分 (Integral)、微分 (Derivative)——这三个术语协同工作以最大限度地减少随时间推移的误差。 例如，如果机械臂需要到达特定位置，PID 控制器会通过分析机械臂与目标之间的距离（误差）、误差持续的时间以及误差变化的速度来计算调整电机功率的幅度。 这三个计算的组合结果会产生一个控制信号，使系统更接近所需状态。
比例 (P) 项会生成与当前误差成比例的响应。 如果机械臂离目标很远，则该项会施加强大的校正力。 但是，仅依靠 P 项可能会导致超调或在设定点周围振荡。 积分 (I) 项会对过去的误差进行求和，以解决持续存在的小偏差（例如，摩擦或稳态偏移）。 例如，如果手臂由于阻力而停在略低于目标的位置，则 I 项会逐渐增加输出以克服阻力。 微分 (D) 项根据误差的变化率预测未来的误差，充当阻尼力以减少超调。 如果机械臂向目标移动得太快，D 项会减慢其速度以防止振荡。 这三个分量线性组合 (P + I + D) 以产生最终的控制输出。
实施 PID 控制器需要调整每个项的权重（增益）——Kp（比例）、Ki（积分）和 Kd（微分）。 例如，保持高度的无人机可能会使用较高的 Kp 来积极响应高度变化，使用较小的 Ki 来避免过度补偿微小的传感器噪声，并使用适中的 Kd 来平滑突然的移动。 错误的调整可能会导致不稳定：Kp 过高会导致抖动，Ki 过多会导致滞后，Kd 过多会放大噪声。 开发人员通常使用迭代测试或模拟工具来找到正确的平衡。 PID 控制器因其在动态系统中的简单性和有效性而被广泛用于机器人技术中，用于电机控制、温度调节和轨迹跟踪等任务。