选择机器人操作软件时，可以根据具体需求和编程经验来决定。以下是一些常用且好用的软件：

ROS （机器人操作系统）

特点：

开源、灵活、支持多种编程语言（如C++、Python），提供丰富的库和工具，适用于机器人开发、导航、感知和控制。

适用场景：适用于各种类型的机器人，特别是需要高度集成和复杂算法的应用。

Matlab

特点：

功能强大，提供机器人工具箱（Robotics System Toolbox），支持建模、控制和仿真，具有友好的用户界面和丰富的函数库。

适用场景：适用于需要复杂数学计算和算法开发的机器人系统，如机器人视觉和控制算法。

Simulink

特点：

Matlab的附加模块，用于建立和模拟动态系统的模型，有专门的机器人建模和控制库，提供图形化编程界面。

适用场景：适用于需要快速原型设计和仿真的机器人系统，特别是动力学建模和控制器设计。

Gazebo

特点：

开源的机器人仿真环境，支持模拟机器人的运动、感知和控制，提供丰富的传感器和执行器模型，支持ROS集成。

适用场景：适用于需要真实场景下仿真的机器人系统，特别是需要物理模拟和传感器集成的应用。

Unity3D

特点：

流行的游戏开发引擎，支持机器人仿真和虚拟现实应用，提供强大的图形渲染和物理模拟功能。

适用场景：适用于需要高度可视化、交互性和真实感的机器人应用，如机器人游戏和模拟训练。

Python

特点：

简单易学的编程语言，有丰富的机器人库和框架（如PyRobot、Pygame），适用于各种机器人应用。

适用场景：适用于初学者和快速开发，特别是需要简单控制和数据处理的应用。

LabVIEW

特点：

图形化编程环境，适用于各种工程和科学应用，包括机器人编程，提供直观的界面和丰富的工具。

适用场景：适用于需要实时监控和数据分析的机器人系统，特别是需要复杂仪器控制和数据处理的应用。

Blockly

特点：

基于图形化编程的工具，适合初学者学习机器人编程，通过拖拽和连接不同的模块实现机器人控制。

适用场景：适用于机器人编程的初学者和快速原型设计，特别是需要简单编程逻辑的应用。

建议

初学者：可以从Python和Blockly开始，因为它们易于学习，适合快速入门和原型设计。

有一定编程基础：可以选择ROS和Matlab，它们功能强大，适合开发复杂的机器人系统。

需要真实仿真：Gazebo是一个很好的选择，它支持ROS并且提供了丰富的传感器和执行器模型。

游戏开发和虚拟现实：Unity3D是一个强大的工具，适用于需要高度可视化和平行处理的机器人应用。

根据具体的项目需求和开发团队的技能水平，可以选择最合适的软件工具组合来实现机器人编程和操作。