要使机器人编程更加好用，可以考虑以下几个方面：
选择合适的编程语言
Python：易学易用，具有丰富的库和工具，适合快速原型设计和高层控制，如人机交互、路径规划、图像处理等。
C/C++：高效且灵活，适合控制机器人的底层操作，如传感器读取、运动控制等，可以直接访问硬件，速度快且资源消耗少。
Java：跨平台，具有强大的面向对象编程能力和丰富的类库，适合开发大型机器人项目。
MATLAB：用于科学计算和数据分析，具有强大的数学和仿真功能，适合机器人建模和控制算法设计。
ROS（机器人操作系统）：不是编程语言，而是一个机器人开发框架，支持多种编程语言，提供丰富的工具和库，简化了机器人开发的复杂性。
Blockly：可视化编程语言，适合初学者和非专业人士，通过拖放式编程，使用图形块组合代码。
使用适当的开发框架
ROS：提供了丰富的功能库和工具，方便开发者进行机器人编程，支持多种编程语言。
MATLAB/Simulink：提供强大的函数库和仿真环境，适合开发和测试机器人算法和控制系统。
LabVIEW：图形化编程环境，适用于测量和控制应用，支持多种编程语言。
编写清晰、模块化的代码
使用面向对象编程的思想，将功能模块化，减少代码的耦合度，提高代码的可读性和可维护性。
使用合适的算法和数据结构
根据具体的应用需求选择合适的算法和数据结构，以提高程序的效率和性能，例如路径规划、感知、决策等复杂的算法操作。
进行充分的测试和调试
机器人编程往往涉及到硬件和软件的结合，存在一些特殊的问题，进行充分的测试和调试可以发现和解决问题，确保机器人的正常运行。
综上所述，选择合适的编程语言和开发框架，编写清晰、模块化的代码，使用合适的算法和数据结构，以及进行充分的测试和调试，这些措施可以提高机器人编程的效率和质量，使机器人更加好用。