1、首先，可以根据自己的掌握程度借一些相关的书籍：
《机器人学导论》对于运动学到动力学的推导过程是其他教材所不具备的，但是对数学工具的基础知识涉及比较少，需要有一定的线代知识。
《现代控制工程》通俗易懂，以MATLAB贯穿始终，能很好的帮助理解自动控制理论。
《先进机器人控制》研究生教材，比较系统地介绍了机器人学的基础知识和历史发展进程。
《机器人动力学与控制》比较全面的介绍了力学理论和控制理论。
《机器人学-建模、规划与控制》 中有不少案例都进行了仿真，还可以参考书中的MATLAB源代码。
《机器人控制入门》对机器人的理论知识做到了深入浅出的讲解。
《机器人操作的数学导论》以数学的方法介绍机器人操作的动力学、控制与运动规划等。
建议的学习流程是先了解所需的理论知识、原理与方法，再进行仿真，利用MATLAB或其他软件将自己的算法、模型进行实现，但是由于理论与实践的差距，会发现实际的控制系统与仿真中的还是有挺多不同的，要根据结果和自己的目标进一步完善。
2、机器人控制有三个元素：控制器（算法），执行器（电机），传感器；
机器人的控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素，机器人控制的主要任务就是控制机器人在工作中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。
机器人控制要求学习的内容大致有：运动学模型／动力学模型；机器人轮子与地面之间接触模型；要求的运动控制目标——速度控制和位置控制；控制律。
机器人控制的组成结构：传感器对应的是人的感知、控制器对应的是人的神经系统，驱动器对应的是人的肌肉和骨骼。
之后就是设计控制系统，一般分为五个层次：主机——主要完成人机交互（操作员控制或者调试机器），高级运算——机器人运动规划等；运动控制器——主要用于改善机器人动力学；伺服驱动器——主要用于改善电机动力学；电机——将电信号转化为机械运动；机构——最终控制的对象。
算法的编写：至少要学一门或几门编程语言，会用MATLAB的robotic toolbox等，然后要会应用至少一种控制器，根据机器人的自由度和主动轴的数量选择合适的控制器，不同控制器面临不同应用环境和编程语言。而测试中会出现各式各样的bug，这就需要你的耐心了。
3.机器人平台
机器人平台指的是用来给多种机器人设备开发程序的软件包。它一般包括下列内容：统一的编程环境、统一的编译执行环境、可重用的组建库、完备的调试仿真环境、对多种机器人硬件设备的“驱动”程序支持、通用的常用功能控制组件例如计算机视觉技术、导航技术和机械手臂控制等。
现在用的比较多的Arduino适合只需要简单的程序和基本的控制，如果你需要机器人更智能和复杂的操作，那就需要一个更强大的ARM开发平台了。
总之，机器人控制的学习要多看相关的视频课程与公开课，但也不能只停留在理论层面，同时机器人的开发对英语的要求也比较高。多思考总结仿真结果，与大神们交流也是非常好的途径。
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