| PID控制 | 10−1~10−2 | 适用于简单、线性系统，或对控制精度要求不高的场景，如简单的抓取操作 | 结构简单、鲁棒性好、可靠性高 | 系统自适应性差、抗干扰能力弱；在水下复杂环境中，PID参数调整困难 |
| 自适应控制 | 10−2~10−3 | 适用于模型不确定性高、存在外部扰动和参数变化的系统 | 能够对建模参数进行估计、适应力强、鲁棒性好 | 实现复杂、计算量较大，对系统动态特性要求较高且须对系统模型有一定了解 |
| 滑模控制 | 10−2~10−3 | 适用于强非线性系统，对快速响应和鲁棒性要求高的场景，如水下应急操作 | 鲁棒性强、对参数变化和扰动不敏感、快速响应 | 滑模面和控制律设计复杂，存在抖振、收敛速度不快、具有奇异性等问题 |
| 模糊控制 | 10−2~10−3 | 适用于难以建立精确数学模型的系统，如水环境条件复杂，参数难以精确测定 | 不依赖精确数学模型，设计灵活、鲁棒性强 | 系统控制精度有限，极其依赖经验总结，动态适应性较差 |
| 神经网络控制 | 10−2~10−3 | 适用于复杂非线性系统，尤其是需要自适应和学习能力的场景，如设备维修、安装 | 具有很强的适应性和学习能力 | 机理复杂、参数调节困难，需要大量数据和计算资源；存在过拟合问题，对数据噪声敏感 |
| 复合控制 | 10−2~10−5 | 适用于需要高精度控制且存在可测量扰动的系统 | 融合各种控制优势，控制精度高、适应性强 | 系统参数较多，各种控制之间的融合需要相互协调 |