是的，机器人运动控制可以采用深度学习技术。

深度学习的原理是通过构建神经网络模型，通过反向传播算法不断学习和优化模型参数，实现对数据的特征提取和分类预测。在机器人运动控制中，可以将深度学习应用于姿态估计、动作规划、路径规划等方面。

具体实现步骤如下：

1. 数据采集：通过传感器采集机器人在不同状态下的运动数据，包括关节角度、速度、位置等。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、归一化等处理，以便于后续处理。

3. 模型构建：基于深度学习技术，构建适合于机器人运动控制的神经网络模型，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度强化学习等。

4. 模型训练：使用采集的数据对模型进行训练，并通过反向传播算法不断优化模型参数，使得模型能够更好地对机器人运动进行预测和控制。

5. 模型测试和优化：使用测试数据对模型进行验证，并对模型进行优化，提高模型的准确率和鲁棒性。

6. 实时控制：将训练好的模型应用于机器人实时控制中，实现对机器人的运动控制。

需要注意的是，深度学习技术虽然可以提高机器人运动控制的精度和鲁棒性，但是也需要大量的数据和计算资源支持，同时也需要对模型进行不断的优化和调整，以适应不同的运动环境和机器人类型。