要控制原编程机器人，你可以遵循以下步骤：
基础环境配置和依赖导入
导入必要的库，例如`numpy`用于数值计算，`matplotlib.pyplot`用于绘图，`math`库包含数学函数，`random`库用于生成随机数。
设置随机数种子，以便每次运行结果一致，方便调试。
配置`matplotlib`的样式，使图像显示更美观。
定义机器人基础类
创建一个`Robot`类，包含机器人的基本属性，如位置（`x`, `y`, `theta`）和朝向角度。
定义机器人的物理参数，例如轴距（`L`），最大速度（`max_speed`），最大角速度（`max_omega`）。
实现`move`方法，该方法接受线速度（`v`），角速度（`omega`）和时间步长（`dt`）作为参数，并限制速度在允许范围内。
编写控制指令
使用编程语言（如Python）编写指令，控制机器人的运动。
利用传感器数据来检测机器人的当前位置和环境，例如使用距离传感器来检测前方障碍物的距离。
根据传感器的反馈信息，通过编程算法决定机器人的移动方式，包括速度和方向的控制。
如果机器人具备智能学习能力，可以通过机器学习算法训练机器人，优化其运动策略。
使用遥控软件
可以使用如RoboRemo这样的手机遥控软件，通过WiFi或蓝牙连接到编程机器人。
通过遥控软件发送指令，控制电机，读取传感器数据，并进行实时监控和控制。
网络通讯
如果机器人支持网络通讯协议（如TCP），可以使用相应的编程语言（如Ruby）编写客户端程序，连接到机器人控制器，并发送控制指令。
接收机器人控制器的返回信息，并根据需要处理这些数据。
实时监控和调试
在控制机器人时，实时获取机器人的状态信息（如位置、关节角度、速度等）非常重要。
可以使用编程语言处理这些数据，并将它们格式化为易读的形式，以便于监控和调试。
请根据你的具体需求和机器人的控制协议选择合适的方法进行编程控制。如果你需要更具体的帮助，请提供机器人的型号和控制要求，以便我能提供更详细的指导。