学习编程控制机器人可以通过以下几种方法：
遥控控制
使用手机应用程序或无线遥控器来直接控制机器人的运动、动作和功能。通过与机器人连接的遥控设备，用户可以发送命令和指令来操控机器人的各种动作。
编辑控制
机器人通常配备了一个硬件或软件界面，可以通过这个界面进行编辑控制，对机器人的行为和动作进行编程。用户可以使用类似于图形用户界面（GUI）或简化的脚本语言来编写代码，从而控制机器人的动作和功能。
传感器控制
机器人通常配备了各种传感器，如触摸传感器、声音传感器、光线传感器、距离传感器等。通过编程，可以利用这些传感器来控制机器人的行为和决策。例如，可以编程机器人在检测到障碍物时停止移动，或者在听到声音时做出反应。
机器学习控制
机器学习是一种通过训练来使机器人自动学习和适应环境的方法。通过编程和训练机器人，可以使其自动识别和回应特定的声音、图像或情境。机器人可以根据先前的经验和数据来做出决策和行为。
远程控制
使用远程控制技术，可以通过互联网或其他网络通信手段来远程控制机器人。用户可以通过电脑、手机或其他远程控制设备发送命令和指令，实时控制机器人的运动、操作和功能。
编程语言控制
编程人员可以使用编程语言（如C++、Python、Java等）编写代码来控制机器人的运动和动作。这些编程语言提供了丰富的功能和库，可以实现机器人的各种动作和反应。通过编程语言，开发人员可以定义机器人的行为模式、运动路径、传感器反馈等。
图形化编程工具
为了让非专业人士也能够轻松地控制机器人，一些图形化编程工具被开发出来。这些工具使用可视化的拖拽方式，让用户通过拼接代码块的方式来控制机器人的动作，使编程变得更加直观和易于理解。常见的图形化编程工具包括Scratch、Blockly等。
机器人操作系统（ROS）
ROS是一个开源的机器人操作系统，提供了一套丰富的工具和库，用于编写机器人的控制程序。ROS支持多种编程语言，包括C++和Python，并提供了一种灵活的架构来管理机器人的各个组件和功能。
算法和控制器
一些高级的机器人系统可能需要使用更复杂的算法和控制器来实现精确的运动控制。这些算法和控制器可以基于数学模型和物理原理来设计，以实现机器人的自主导航、路径规划和运动控制等功能。
建议
选择合适的编程语言：根据你的背景和应用需求选择合适的编程语言，如Python适合快速开发和原型设计，C++适合需要高性能的应用。
学习机器人操作系统（ROS）：ROS是一个强大的工具，可以大大提高机器人编程的效率和灵活性。
掌握传感器和算法：了解常用的传感器类型和数据处理方法，以及运动控制和路径规划算法，是实现复杂机器人行为的关键。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，不断调试和优化，以获得更深入的理解和经验。