学习机器人需要掌握以下技术：
编程语言
C/C++：由于其在底层控制系统中的高效性和低级特性，C/C++是机器人编程中最常用的语言之一。
Python：Python是一种简洁且易于学习的高级编程语言，广泛应用于机器人编程。
Java：Java也是一种常用的机器人编程语言，特别适用于大型系统和跨平台应用。
机器人操作系统（ROS）
ROS是一个开源的机器人软件平台，提供了构建机器人应用程序的库和工具。学习ROS可以帮助理解和使用机器人系统。
机器学习和人工智能
机器学习和人工智能算法对于开发具有自主决策和学习能力的机器人系统至关重要。
包括算法研究、高等数学（如拓扑学、场论）、神经科学、生物信息学等。
控制算法和传感器
学习控制算法和传感器技术，以便设计和实现机器人的自主导航和操作能力。
常见的传感器包括视觉传感器、激光雷达、惯性测量单元等。
网络和通信
现代机器人系统需要与其他设备和系统进行通信和交互，学习网络和通信技术是实现远程控制和数据交换的关键。
机械和材料科学
需要了解机械构造、液压传动技术、机械设计、材料力学等，以便设计和制造机器人。
微电子和自动化技术
微电子电路和自动化技术是机器人技术的基础，涉及传感、遥感、执行器等方面。
仿真和模拟
在实际机器人开发过程中，使用仿真工具可以在虚拟环境中测试和验证机器人的行为和性能，减少实际开发的成本和风险。
实践和项目经验
通过参与实际项目，可以更好地理解和应用所学知识，提升编程能力和解决问题的能力。
总结来说，学习机器人需要综合性的知识体系和实践能力，涉及编程、控制、传感器、人工智能、机械设计等多个方面。建议从基础编程语言入手，逐步学习ROS和高级控制算法，同时结合实践项目来加深理解和应用。