关节机器人的运动控制方式多样，根据应用需求和任务特点可选择不同方式，也可集成多种控制方式实现复杂功能，以下是常见的几种控制方式：
基于运动学控制：通过对机器人的关节位置和速度进行控制来实现末端效应器的位置和路径跟踪。运动学模型通过计算关节之间的运动和变换关系，从而控制机械臂的运动。这种控制方式至少是一个位置控制系统，属于半闭环系统，仅从电动机轴上闭环，可进行多轴运动协调控制以产生要求的工作轨迹。
基于动力学控制：综合考虑机器人结构参数、运动学和动力学方程，对机器人关节扭矩或力矩进行控制，以实现更加精准的力/力矩和刚度控制。动力学控制又被称为以模型为基础的控制，可设计出更精细的非线性控制律。
基于力/触觉控制：在机器人末端装配力/触觉传感器，感知外部环境的力/触觉信息，并根据这些信息调整机器人的运动或力矩输出，实现对外部环境的感知和适应。例如，在装配、抛光、打毛刺等作业中，需要对末端执行器（工具）不但要施加运动命令，而且还要保持一定的接触力，这就是力控制情况。
基于视觉控制：通过摄像头或其它视觉传感器采集外部环境的图像信息，通过图像处理和计算机视觉算法实现对目标的识别、跟踪和三维位置估计，并将这些信息用于机器人的运动控制。
基于人机交互控制：通过与人类进行交互，如手势识别、语音识别等技术，实现对机器人的运动、任务等控制。
基于关节空间和操作空间的控制：
关节空间控制：机器人的位置输入被指定为一组关节角度或位置的向量，控制器跟踪一个参考配置，并返回实际的关节配置。这种控制方式也被称为配置空间控制。
操作空间控制：位置被指定给控制器作为末端执行器的姿态，然后控制器驱动机器人的关节配置到使末端执行器移动到指定姿态的值。这种控制方式也被称为任务空间运动控制。
基于不同控制量的控制：
位置控制：目标是使被控机器人的关节或末端达到期望的位置。关节位置控制器常采用PID算法，也可以采用模糊控制算法。
速度控制：对机器人的关节速度进行控制，通常在目标跟踪任务中采用。
加速度控制：计算出末端工具的控制加速度，然后分解出各关节相应的加速度，再利用动力学方程计算出控制力矩。
力控制：根据力/力矩的期望值与测量值之间的偏差，控制关节电机，使之表现出期望的力/力矩特性。
力位混合控制：由位置控制和力控制两部分组成，适用于需要同时考虑位置和力的复杂任务。
