机器人工程是一门综合性极强的交叉学科，学习难度较高，但兴趣和持续实践能有效降低门槛。 其核心难点在于需要融合机械、电子、控制、计算机等多领域知识，同时强调数学基础和动手能力，适合逻辑思维强且热爱技术探索的学习者。

1. 多学科交叉，知识体系复杂
   机器人工程涉及机械设计、电路原理、编程语言（如C++、Python）、自动控制理论、人工智能算法等，要求学习者具备跨学科整合能力。例如，开发一个机器人需同时考虑机械结构稳定性、传感器数据融合和运动路径规划。

2. 数学与物理基础要求高
   线性代数、微积分、动力学等是核心工具，算法实现（如PID控制、SLAM导航）依赖数学建模能力。物理知识则用于理解机械传动、电子电路等硬件原理。

3. 实践能力是关键瓶颈
   理论需通过实验验证，如机器人组装、调试、故障排查等。缺乏实操经验易导致“纸上谈兵”，建议参与竞赛（如RoboMaster）或开源项目积累经验。

4. 兴趣驱动可化解难度
   尽管门槛高，但兴趣能推动持续学习。例如，通过拆解智能家居产品或模拟仿真（如ROS系统）逐步掌握技术，将复杂问题拆解为阶段性目标。

若对机器人技术充满热情，并愿意投入时间实践，难度会随着经验积累而降低。建议从基础模块（如Arduino开发）入手，逐步拓展至综合项目。