反馈循环是机器人系统的基础组成部分，可实现实时调整以达到期望的行为。其核心是，反馈循环持续比较系统的实际输出与目标状态，计算误差，并应用校正。这一过程依赖传感器测量结果、控制器处理数据以及执行器调整物理动作。例如，一个移动到特定位置的机械臂，会使用关节角度传感器检测其当前状态，计算与目标的偏差，并调整电机扭矩以最小化误差。如果没有反馈，机器人将缺乏适应外部力或机械磨损等扰动的能力，从而导致性能不可靠。
一种常见的实现是比例-积分-微分 (PID) 控制器，它结合了三个校正项。比例项处理当前误差（例如，无人机调整推力以保持高度），积分项校正累积的过去误差（就像自动驾驶汽车随着时间推移保持在车道中央），而微分项根据变化率预测未来误差（例如，双足机器人稳定其步态）。工业机器人经常使用级联反馈回路：外层回路管理轨迹规划等高层任务，而内层回路处理电机扭矩或速度。自动驾驶汽车也依赖分层反馈——传感器融合（激光雷达、摄像头）提供环境数据，而控制回路调整转向和加速度以安全地沿着路径行驶。
开发人员在设计反馈系统时必须解决延迟、噪声和稳定性等挑战。传感器延迟或计算滞后可能导致过度校正或振荡，特别是在无人机导航等高速应用中。过滤嘈杂的传感器数据（例如，使用卡尔曼滤波器）和调整控制器增益对于避免不稳定至关重要。例如，激进的 PID 增益可能导致机器人在抓取易碎物体时产生抖动，而过于保守的增益可能导致响应缓慢。实时操作系统和确定性通信协议（如带有 QoS 设置的 ROS 2）有助于确保及时的数据流。通过硬件在环仿真进行测试，使开发人员能够在部署前验证反馈逻辑，从而降低在与人交互的协作机器人等复杂系统中的风险。