机器人控制可以使用多种编程语言和软件来实现，以下是一些主要的选项：
C/C++
C/C++是一种广泛应用于嵌入式系统开发的编程语言，因其高效性、可移植性和扩展性，常用于需要实时响应和底层硬件控制的机器人控制领域，如工业机器人和智能车辆。
Python
Python是一种简单易学、易读易写的脚本语言，在机器人控制领域得到广泛应用，特别适合快速原型开发和复杂算法实现。Python拥有丰富的开源库和工具，如ROS（机器人操作系统），提供了强大的机器人控制功能。
MATLAB/Simulink
MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的高级编程语言，Simulink是MATLAB的拓展工具包，用于建模和仿真。MATLAB/Simulink广泛应用于机器人控制的算法开发和验证、运动规划、控制器设计等方面。
Java
Java是一种面向对象的编程语言，具有跨平台的特性。在机器人控制领域，Java常用于开发基于Web的远程控制系统，或者用于开发机器人应用程序的上层逻辑。
Lua
Lua是一种轻量级的嵌入式脚本语言，常用于游戏开发和嵌入式系统。在机器人控制中，Lua可以用于实时控制、交互式编程以及编写机器人的决策逻辑。
ROS （Robot Operating System）
ROS是一种开源的机器人操作系统，提供了一系列的工具和库，用于控制、仿真和编程机器人。ROS支持多种编程语言，如C++和Python，并提供了丰富的功能包，用于实现感知、路径规划、运动控制等机器人任务。
LabVIEW
LabVIEW是一种图形化编程环境，广泛应用于控制和自动化领域。LabVIEW提供了丰富的机器人控制模块，如机器人工具包（Robotics Module），用于开发和控制机器人应用。用户可以通过拖拽和连接图形化的函数模块来编写控制程序。
其他编程语言和工具
除了上述编程语言和工具外，还有许多其他的机器人编程软件，如Blockly、Scratch、RobotC等，它们都有自己的特点和适用范围。
建议
选择哪种编程语言或工具取决于具体的应用需求、开发环境以及开发者的技能水平。对于需要高性能和实时性的应用，C/C++是理想的选择。对于快速原型开发和复杂算法实现，Python和MATLAB/Simulink可能更为合适。而对于需要跨平台支持和Web远程控制的应用，Java可能更为适合。图形化编程工具如ROS和LabVIEW则适合初学者和非专业人士快速上手和开发复杂的机器人控制系统。