1. 编程语言选择
Python：语法简单，适合零基础入门，在机器人控制中应用广泛，尤其适合算法开发和数据分析。
C++：适合工业机器人开发，性能高，常用于实时控制和系统级开发，但学习难度较大。
其他语言：工业机器人领域常用厂商专有语言（如ABB的RAPID），但掌握通用语言（如C/C++）后更容易过渡。
2. 硬件与核心组件
开发板：建议从低成本平台入手，如Arduino（适合基础控制）或树莓派（支持复杂功能），实现避障小车等简单项目。
传感器与执行器：学习红外传感器、超声波传感器、电机、舵机等的工作原理，这是机器人交互的基础。
机械结构：了解关节、连杆、末端执行器等设计原理，对运动控制至关重要。
3. 数学与算法基础
线性代数：用于机器人位姿变换；微积分：支撑动力学分析；概率论：处理传感器数据噪声。
控制理论：PID控制、运动规划算法（如逆运动学）是精准动作的核心。
4. 实践平台与工具
仿真软件：推荐CoppeliaSim（集成物理引擎，适合新手）或Gazebo（与ROS绑定，适合SLAM开发），可降低硬件成本。
机器人套件：乐高Mindstorms等套件适合快速验证算法。
工业机器人实训平台：模块化设计（如搬运、焊接模块）可模拟真实场景，但需注意安全防护。
5. 学习路径建议
1. 初级阶段：掌握Python/C++基础语法，结合Arduino实现简单交互。
2. 中级阶段：学习运动学、传感器数据处理，通过仿真软件（如CoppeliaSim）整合功能。
3. 高级阶段：研究工业机器人品牌（如ABB、库卡）的专有系统，参与实际项目。
注意事项
实践优先：理论知识需通过项目巩固，建议从开源社区（如GitHub）获取案例。
- 资源推荐：书籍《机器人技术基础》（熊有伦）和《机器人手册》是经典教材。
