一、机器人操作系统（ROS）

特点：开源框架，提供设备抽象、通信机制和丰富的库，支持多平台开发。

适用场景：适用于工业机器人、移动机器人及学术研究，尤其适合需要快速原型开发的场景。

二、仿真与建模工具

MATLAB

- 提供机器人系统工具箱，支持建模、仿真及控制算法开发，适合路径规划、动力学分析等。

Webots

- 支持3D物理模拟，可导入Solidworks、AutoCAD等设计文件，附带PR2、Atlas等机器人模型库。

Gazebo

- 开源仿真平台，提供VRML97支持，适合视觉导航、机器人交互等场景的模拟。

三、编程与开发环境

Python

- 语法简洁，库生态丰富（如NumPy、TensorFlow），适合算法开发、数据处理及系统集成。

C++/MATLAB

- 适合性能要求高的场景，如硬件驱动开发、实时控制算法。

LabVIEW

- 基于图形化编程，适用于工程控制系统开发。

四、硬件交互工具

Arduino IDE

- 免费开源，配合Arduino硬件学习传感器控制与逻辑设计。

KEIL/STM32

- 单片机开发工具，支持51/STM32系列，适合硬件底层开发。

五、其他辅助工具

Solidworks：

三维建模软件，常与CAD（如AutoCAD）结合使用，用于机械设计。

ANSYS：有限元分析软件，用于结构强度、热分析等。

Roboanalyzer：机器人学课程辅助工具，帮助理解DH坐标系等概念。

学习建议

基础阶段：

优先掌握Python和MATLAB，结合ROS进行基础建模与仿真。

进阶阶段：

学习C++/Python高级特性，深入研究路径规划、强化学习等算法。

实践项目：

通过Webots或Gazebo进行物理环境模拟，结合硬件开发完成综合项目。

以上工具可根据具体需求组合使用，建议从开源平台（如ROS、Webots）入手，逐步过渡到专业软件（如MATLAB、Python）。