机器人专业的考试科目设置因院校、研究方向及学历层次不同而有所差异，但综合多个权威信息源，以下为关键课程及备考建议：
一、核心课程体系
基础课程 - 高等数学、大学物理、线性代数、概率论与数理统计等
- 这些课程为后续专业课程提供数学工具和物理基础。
专业基础课程
- 机械设计基础、电路分析、自动控制原理、微机原理及接口技术、电机与电气控制技术等
- 覆盖机器人硬件设计、传感器与执行器原理及控制系统开发。
核心专业课程
- 机器人学、运动控制系统、工业机器人控制系统、人工智能及应用、PLC原理与应用等
- 侧重机器人系统集成、智能控制及工业应用。
二、学科交叉融合特点
机器人工程涉及机械、电子、计算机、控制等多学科，需掌握：
机械工程： 机械设计、材料力学、制造工艺等 
电子工程：电路分析、传感器技术、执行器原理等
计算机科学：编程语言（Python、C++）、嵌入式系统开发等
控制工程：经典控制理论、现代控制方法（PID控制等）
三、考研科目要求（以部分院校为例）
初试科目：政治、英语、数学（工学考数学一/二）、计算机专业基础综合
复试科目：可能包含软件工程、人工智能、数据库原理等
建议关注目标院校官网，不同方向（如工业机器人、智能控制）的考研科目可能存在差异。
四、就业相关课程补充
实践课程：项目化教学、实验课，培养工程实践能力
选修课程：人工智能技术基础、机器视觉与传感技术、工业机器人应用与编程等
五、学科交叉方向考研推荐
智能科学与技术：侧重智能系统开发
计算机科学与技术：聚焦机器人算法与软件设计
机械电子工程：强调硬件设计与电子系统集成
总结
备考机器人专业需系统学习数学、物理、机械、电子等基础课程，同时结合专业方向深化学习。考研时需关注目标院校的科目设置，建议以机械设计基础、自动控制原理等为核心，辅以数学和英语。实践能力培养可通过课程项目、竞赛等方式加强。