反应式和深思熟虑型机器人控制代表了机器人处理信息和做出决策的两种截然不同的方法。反应式控制侧重于对环境变化的即时、传感器驱动的响应，而不依赖于内部模型或长期规划。相比之下，深思熟虑型控制使用预定义的知识、复杂模型和顺序规划来指导行动，通常需要时间来分析场景并选择最佳路径。关键区别在于它们的时间安排、计算复杂性和适应性：反应式系统优先考虑速度和简单性，而深思熟虑型系统则强调准确性和远见。
反应式控制通过预定义的规则或行为直接将传感器输入映射到动作来实时运行。例如，使用反应式控制的机器人可能会通过在其接近传感器检测到物体时停止或转弯来避免障碍物，而无需考虑更广阔的环境或长期目标。这种方法重量轻且在动态环境中很强大，例如在机器人吸尘器（例如 Roomba）中，它们会立即对墙壁或家具做出反应。然而，它的简单性限制了对意外场景的适应性——如果其规则没有考虑复杂的空间关系，纯粹的反应式机器人可能会被困在一个角落里。反应式系统通常使用诸如抑制体系结构之类的技术，其中简单的行为（例如，“避开障碍物”）会根据传感器反馈覆盖其他行为（“向前移动”）。
另一方面，深思熟虑型控制涉及使用环境的内部表示来创建和执行计划。例如，仓库中的送货机器人可能会使用预先构建的地图来计算到达目的地的最短路径，考虑到已知的障碍并优化效率。这需要 A* 或 Dijkstra 等算法进行路径查找，并且通常集成 SLAM（同步定位和地图构建）以实时更新环境模型。虽然深思熟虑型系统对于结构化任务来说功能强大，但它们在延迟方面存在困难——规划需要时间，这使得它们不太适合快速变化的环境。它们还需要大量的计算资源，例如在自动驾驶汽车中，它们将高保真地图与实时传感器融合相结合。深思熟虑的方法在需要精确性的场景中表现出色，但如果环境偏离其模型，则可能会失败。
许多现代系统结合了反应式和深思熟虑型控制，以平衡速度和智能。例如，自动驾驶汽车可能会使用深思熟虑型规划来规划路线，同时依靠反应式规则来突然为行人刹车。混合架构（例如三层系统（规划、执行、反应））允许机器人处理长期目标和直接威胁。ROS（机器人操作系统）等框架通过支持规划模块和反应式行为树的并行执行来支持这一点。这种集成解决了每种方法的局限性：深思熟虑型系统获得响应性，而反应式系统获得战略方向。开发人员在选择或组合这些范例时必须权衡任务复杂性、环境可预测性和硬件约束等因素。