机器人编程手臂通常涉及以下步骤：
感知
机器人手臂通过传感器获取周围环境的信息，如视觉传感器、力传感器、位置传感器等。这些传感器帮助机器人手臂感知物体的位置、形状、质量等信息，以便进行后续的规划和控制。
规划
规划是机器人手臂编程的核心环节，分为运动规划和任务规划两个层次。
运动规划：关注手臂关节的运动轨迹和速度规划。
任务规划：根据任务要求执行特定的动作序列。
控制
控制阶段将规划好的运动轨迹和动作序列转化为具体的电信号或液压信号，控制手臂关节的运动。
控制方法主要有开环控制和闭环控制两种。
开环控制：根据预先设定的运动规划，直接控制手臂关节的运动。
闭环控制：通过传感器实时反馈手臂关节的运动状态，根据反馈信息进行调整和校正。
执行
执行阶段根据控制信号，通过执行机构（如电机、液压驱动等）实现手臂关节的运动。
需要保证运动的精确度和稳定性，以确保机器人手臂能够准确地完成任务。
示例代码
```python
from naoqi import ALProxy
def angleInterpolationWithSpeed（motionProxy, names, angleLists, targetAngles, maxSpeedFraction）:
motionProxy.angleInterpolation（names, angleLists, targetAngles, maxSpeedFraction）
连接到ALMotion代理
motionProxy = ALProxy（"ALMotion", "127.0.0.1", 9559）
设置左臂的角度
Arm = ["LShoudlerPitch", "LShoudlerRoll", "LElbowYaw", "LElbowRoll", "LWristYaw", "LHandle"]
angle_list = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0] 弧度制下的角度列表
target_angles = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0] 目标角度列表
max_speed_fraction = 0.1
angleInterpolationWithSpeed（motionProxy, "LArm", angle_list, target_angles, max_speed_fraction）
```
其他资源
Scratch：适合少儿编程，通过直观拖拽式的编程方式，可以编写各种类型程序，包括模拟制作机械手臂。
ALMotion库：提供了一系列API用于控制机器人手臂，如`angleInterpolationWithSpeed`和`setAngles`等。
通过以上步骤和示例代码，你可以开始尝试编程控制机器人手臂。根据具体的应用场景和需求，可能需要进一步调整和优化代码。