Практика показала, что разновидности такого простого контроллера, действующего на основе обратной связи, позволяют реализовывать исключительно надежные способы ходьбы, с помощью которых робот свободно маневрирует на пересеченной местности. Очевидно, что в таком контроллере не используется модель, кроме того, для выработки управляющих воздействий не осуществляется алгоритмический вывод и не производится поиск. В процессе эксплуатации подобного контроллера решающую роль в выработке поведения роботом играет обратная связь от среды. Само программное обеспечение робота, отдельно взятое, не определяет, что фактически происходит после того, как робот входит в какую-то среду. Поведение, проявляющееся в результате взаимодействия (простого) контроллера и (сложной) среды, часто называют эмерджентным поведением (т.е. поведением не планируемым, а обусловленным ситуацией). Строго говоря, все роботы, рассматриваемые в этой главе, обнаруживают эмерджентное поведение в связи с тем фактом, что ни одна из используемых в них моделей не является идеальной. Но по традиции этот термин применяется для обозначения лишь таких методов управления, в которых не используются явно заданные модели среды. Кроме того, эмерджентное поведение является характерным для значительной части биологических организмов.

С формальной точки зрения реактивные контроллеры представляют собой одну из форм реализации политики для задач MDP (или, если они имеют внутреннее состояние, для задач POMDP). В главе 17 было описано несколько методов выработки политики на основании модели робота и его среды. В робототехнике большое практическое значение имеет подход, предусматривающий составление подобной политики вручную, поскольку часто невозможно сформулировать точную модель. В главе 21 описаны методы обучения с подкреплением, позволяющие формировать политику на основании опыта. Некоторые из подобных методов (такие как Q-обучение и поиск политики) не требуют модели среды и позволяют создавать высококачественные контроллеры для роботов, но взамен требуют предоставления огромных объемов обучающих данных.