选择机器人编程语言时，应综合考虑以下因素：
应用需求
性能要求：如果需要高性能的机器人控制系统，如实时系统或复杂的控制算法，C++是理想的选择。
快速开发和原型设计：Python因其简洁的语法和丰富的库，适合快速原型开发和数据处理。
复杂系统开发：对于需要开发复杂机器人系统的场景，可以考虑使用ROS（机器人操作系统），它支持多种编程语言，包括C++和Python。
数学计算和仿真实验：MATLAB适合进行机器人建模、仿真和控制算法设计。
开发者的技术背景
熟悉程度：选择开发者熟悉的语言可以提高开发效率和代码质量。
社区支持：选择有活跃社区支持的语言可以更容易地找到解决方案和资源。
其他因素
可移植性：如果机器人系统需要在多个平台上运行，选择具有良好可移植性的语言（如Java）会更有利。
开发工具：考虑编程语言是否配有适合机器人开发的工具集和集成开发环境（IDE）。
常见机器人编程语言及其适用场景
C++：
适用场景：高性能机器人控制系统、实时系统、底层硬件控制。
特点：高效、功能强大，适用于对性能要求极高的应用。
Python：
适用场景：快速原型开发、数据处理、机器学习、人工智能。
特点：简单易学，具有丰富的库和工具，适合初学者和快速开发。
ROS（机器人操作系统）：
适用场景：复杂机器人系统的开发，支持多种编程语言（C++、Python等）。
特点：开源、提供丰富的工具和库，方便开发人员构建机器人系统。
MATLAB：
适用场景：机器人建模、仿真、控制算法设计。
特点：专门用于科学计算和工程开发，提供丰富的工具箱和函数。
Java：
适用场景：大型机器人系统的开发，跨平台支持。
特点：具有良好的可移植性和可扩展性，适合构建复杂的机器人系统。
建议
根据具体需求选择：首先明确项目的性能要求、开发周期和目标，然后选择最适合的语言。
考虑团队技能：选择团队成员熟悉的语言可以提高开发效率和协作能力。
持续学习：随着技术的发展，不断学习和掌握新的编程语言和工具，以适应不断变化的需求。
通过以上分析，可以根据具体的应用需求和开发者的技术背景，选择最适合的机器人编程语言。