开通自动化编程涉及以下步骤和要点：
选择编程语言
常用的编程语言包括C、C++、Python和Java等。选择哪种语言取决于具体的应用场景和需求。
学习自动化控制理论
自动化控制理论包括控制算法、运动控制和过程控制等内容。这些理论知识是设计自动化系统的基础。
设计算法和控制逻辑
根据具体的自动化需求，设计相应的算法和控制逻辑。例如，在机器人控制系统中，需要设计路径规划、速度控制和位置控制等算法。
编程实现
利用选择的编程语言实现设计好的算法和控制逻辑。在实现过程中，要注意程序的健壮性、可维护性和可扩展性，以便能够适应不同的应用场景和需求变化。
掌握自动化设备和传感器
常用的自动化设备包括PLC、伺服电机、光电传感器等。了解这些设备的工作原理和通信协议，以便在编程中能够有效地控制和使用它们。
实践和学习
自动化编程需要广泛的知识储备和实践经验。通过不断地学习和实践，可以提高自己的技能水平。
示例：使用Python实现一个简单的自动化控制程序
```python
import time
import RPi.GPIO as GPIO
import spidev
设置GPIO模式
GPIO.setmode（GPIO.BCM）
设置GPIO引脚
servo_pin = 18
设置SPI
spi = spidev.SpiDev（）
spi.open（0, 0）
spi.max_speed_hz = 500000
定义伺服电机控制函数
def set_servo_angle（angle）:
角度到脉宽的转换
pulse_width = （angle / 18） + 1
pulse_width = int（pulse_width * 1000）
发送脉冲宽度
spi.xfer2（[1, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, pulse_width, 0x00]）
主程序
try:
while True:
设置伺服电机转动到90度
set_servo_angle（90）
time.sleep（1）
设置伺服电机转动到0度
set_servo_angle（0）
time.sleep（1）
except KeyboardInterrupt:
清理GPIO设置
GPIO.cleanup（）
```
建议
学习资源：可以通过在线课程、书籍和论坛等途径学习自动化编程相关的知识和技能。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，不断积累经验。
持续学习：自动化技术不断更新，需要持续学习和跟进最新的技术动态。