Los robots autoequilibrantes de dos ruedas (TWSBRs) son sistemas subactuados, inherentemente no lineales, que exhiben dinámicas inestables. Debido a su simplicidad estructural y a los ricos desafíos de control que presentan, los TWSBRs se han convertido en una plataforma estándar para validar y evaluar varios algoritmos de control. Este artículo presenta una revisión completa y estructurada de las estrategias de control aplicadas a los TWSBRs, abarcando enfoques lineales clásicos como PID y LQR, métodos no lineales modernos que incluyen control por modo deslizante (SMC), control predictivo basado en modelos (MPC) y técnicas inteligentes como lógica difusa, redes neuronales y aprendizaje por refuerzo. Además, se discuten técnicas de apoyo como la estimación de estado, el diseño de observadores y el filtrado en el contexto de su importancia para la implementación del control. Se analiza la evolución de la teoría del control y se propone una taxonomía detallada para clasificar los trabajos existentes. Notablemente, se incluye una sección de análisis comparativo que ofrece pautas prácticas para seleccionar estrategias de control adecuadas según la complejidad del sistema, los recursos computacionales y los requisitos de robustez. Esta revisión tiene como objetivo apoyar tanto la investigación académica como las aplicaciones del mundo real al resumir metodologías clave, identificar desafíos abiertos y resaltar direcciones prometedoras para el desarrollo futuro.