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1.multibody system dynamics(用来Modellling)一般归在力学下。
2.control theory/cybernetics,基本是applied maths的范畴，线性方面基础需要，但是由于Robot模型基本都是nonlinear的，所以用的也不多，线性控制传统上切入是泛函和线代。非线性算法是重点，现代的描述多用微分几何。另外可能会牵涉到例如优化，算子，拓扑等等这种领域，这一块基本就是数学。
3.辅助读一些robotics专门的书(不用太多，主要是了解一些术语和意义，比如forwards/backwards kinematics, DH parameter这种，前两块是主要)。另外如有兴趣的，可以看一些SO3 group的书。
4.扩展类的，比如读一些FEM/BEM，MOR等等。
autonomous的话(比如最近比较热的cv,cl等等)主要属于CS范畴，和传统的cybernetics不是一个东西。
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1、传感器驱动及相关滤波算法。
2、动力系统及其闭环控制。
3、应用及人机界面
简单解释下
第一点可以让机械感知周围环境；第二点可以让机械运动并稳定的运动；第三点可以让机械有目的的运动并将状态等信息呈现给人类。
要做“机器人”，这三个领域就是基础。注意，是三个独立的领域。不但都要熟悉而且要融会贯通。
主要需要掌握的几个思想：
1. 反馈
2. 稳定性
3. 动态性能
4. 状态及其估计
当然，学这么一点是绝对不够控制真正意义上机器人的。后面的东西还很多
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对于普通学生入门来说 一款合适的机器人平台 + 入门级的控制算法进行试验。同时深入地学习相应地理论知识。
对于一个有控制基础，需要现学现用的工作者来说，啃一本诸如《现代控制工程》的书籍，在工作者演练，下面的平台内容直接略过。
关于平台的选择和相应的学习教程，我放在最后，防止大图分散了重点。
先结合机器人来说一下控制。对于设计任何一个控制系统来说，需要了解自己的输入、输出、控制元件，和算法。在一个简易的机器人系统里，分别对应的原件是：
输入 --- 传感器 （声呐，红外，摄像头，陀螺仪，加速度计，罗盘）
控制元件 --- 电机
控制算法 --- 控制板 （小到单片机，大到微机）
输出 --- 你的控制目标 （比如机器人的路径跟踪）
对这四方面都有了解之后，才能基本对机器人的控制有一个较为感性的认识。这是入门的基础。如果你对输入和输出做一个测量，比如用电机将某个轮子的转速从10加速到100，把这个测量勾画出来，那么这一个响应曲线。如何将电机准确快速地从10加速到100，这就需要一个简易的反馈控制器。
上面所说的各个传感器元件，都有廉价版可以购买学习，但随之引入的问题就是他们不精确，比如有噪声。消除这个噪声，你就需要在你的控制系统中引入更多的控制单元来消除这个噪声，比如加入滤波单元。
上面说这么多，只是想表达，理论和算法都是有应用背景的，但同时，学习一些暂时无法应用的算法也并不助于入门，甚至可能走偏门，觉得越复杂越好。所有的工程应用者都会说某某算法非常好，但是经典还是PID。倘若不亲手设计一个PID系统，恐怕真的领略不到它的魅力。我大学本科的控制课程包含了自动控制理论和现代控制理论，但是直到我设计一个四旋翼无人机的时候，才真正建立了我自己对机器人控制的理解。