机器人系统通常包括以下几种系统：

控制系统：

负责机器人的整体控制和决策，包括路径规划、动作控制等。控制系统可以是基于微处理器的嵌入式系统，也可以是基于计算机的复杂系统。

驱动系统：

为机器人提供动力和运动，包括电机、液压或气动驱动装置等。驱动系统需要与机器人的机械结构相匹配，以实现精确的运动控制。

传感系统：

使机器人能够感知周围环境，包括视觉传感器、力传感器、接近传感器、激光雷达等。传感系统对于机器人的自主导航、物体识别和环境适应至关重要。

执行机构：

根据控制系统的指令执行具体动作，如机械臂的关节运动、抓取装置的操作等。执行机构的性能和精度直接影响机器人的工作效能。

操作系统：

提供机器人软件运行的环境，可以是实时操作系统（RTOS）如VxWorks、QNX、FreeRTOS，也可以是通用操作系统如Linux、Windows、macOS。操作系统负责管理硬件资源、提供软件接口和开发工具。

通信系统：

用于机器人与外部设备或网络之间的数据交换，包括无线通信、有线通信等。通信系统对于机器人的远程控制、数据上传和故障诊断等功能非常关键。

人工智能系统：

使机器人具备智能决策和自主学习能力，包括语音识别、自然语言处理、机器学习和计算机视觉等技术。

云计算系统：

通过互联网将机器人与云端服务平台连接，实现数据的存储、处理和分析，增强机器人的计算能力和智能水平。

专用操作系统：

如ROS（机器人操作系统），提供了一套用于机器人软件开发的工具和库，支持多种编程语言和硬件平台。

嵌入式系统：

用于控制机器人的特定硬件组件，如舵机、传感器等，确保机器人的实时反应和动作。

选择合适的系统和编程语言取决于机器人的应用场景、功能需求和开发者的技术背景。例如，在需要高实时性和稳定性的自动驾驶车辆或无人机中，可能会选择实时操作系统和C/C++编程语言；而在需要复杂感知和交互的家用服务机器人中，可能会选择基于Linux的操作系统和Python编程语言。