Arsitektur pengendali robot berbasis perilaku teleh menunjukkan kompetensinya dalam pengembangan robot bergerak. Terdapat dua isu dalam penerapan pengendali robot berbasis perilaku, yaitu perancangan perilaku dan pengkoordinasian perilaku. Sistem logika Fuzzy memiliki karakteristik yang sesuai mengatasi isu tersebut. Namun, terdapat kesulitan untuk meghasilkan Sistem Logika Fuzzy yang handal secara manual. Oleh karena itu, beberapa kajian mengarahkan untuk menambahkan kemampuan pelatihan dan pembelajaran pada sistem fuzzy. Tulisan ini memaparkan perancangan pengendali robot berbasis perilaku menggunakan fuzzy, di mana parameter fuzzy ditala secara otomatis menggunakan particle Swarm Optimization (PSO) yang diistilahkan dengan particle Swarm Fuzzy Controller (PSFC). Suatu fungsi tertentu dirancang untuk meningkatkan performa proses pencarian PSO. Fungsi tersebut mengubah harga bobot inersia meurun secara sigmoid (Sigmoid Decreasing Inertia Weight/SDIW). Empat buah perilaku robot dirancang menggunakan PSFC. Kemudian seluruh perilaku tersebut dikoordinasikan menggunakan PSFC juga. Beberapa simulasi pengendalian pergerakan robot dan percobaan percobaan dengan robot MagellanPro telah dilakukan untuk menguji performa algoritma yang dirancang. Algoritma lain, Genetic Fuzzy Controller (GFC) digunakan sebagai pembanding. Dari hasil pengujian dapat dikatakan bahwa pengendali yang dirancang memiliki kemampuan yang baik untuk menyelesaikan tugasnya pada suatu lingkungan nyata.