学习机器自动编程需要综合运用多种方法，以下是一些建议：
掌握基础知识
编程语言：学习如C++、Python等常用的编程语言，并理解其语法和基本数据结构。
机器人基础：了解机器人的基本概念、运动控制原理（如PID控制）、运动学算法等。
硬件设计：熟悉机器人的硬件组成，如单片机、传感器、舵机等，并理解它们的工作原理和控制方式。
学习编程逻辑与算法
编程逻辑：掌握基本的编程逻辑思维，包括顺序结构、选择结构（如if-else语句）、循环结构（如for循环、while循环）等。
算法知识：学习搜索算法（如广度优先搜索、深度优先搜索）、排序算法（如冒泡排序、快速排序）等，这些算法在机器人路径规划、任务调度等方面有广泛应用。
实践经验
项目实践：参与机器人编程项目或挑战，设计和开发程序来实现特定功能。通过实践，可以更好地理解机器人编程的实际应用和问题解决方法。
开源社区：利用GitHub等在线平台获取开源代码和技术支持，参与社区交流和讨论，获取更多的经验和灵感。
参考文档和教程
学习资源：查找相关的文档、教程和视频，这些资源可以帮助你理解机器人编程的概念和技术，并提供实例和示例代码。
合作与交流
加入社群：加入机器人编程的社群或参加相关的活动，与其他爱好者和专业人士交流经验和学习心得。
持续学习
技术更新：保持对新技术和方法的学习和了解，跟上行业的最新动态，不断更新自己的知识体系。
图形化编程
平台选择：选择合适的图形化编程平台，如Scratch、Blockly等，通过拖拽和组合编程模块，降低编程门槛，激发学习兴趣。
通过上述方法的综合应用，你可以逐步掌握机器自动编程的技能，并在实际项目中应用所学知识。建议从基础知识入手，逐步深入到实践操作和算法学习，同时积极参与社区交流，保持持续学习的态度。