一个机器人只能向下或者向右移动，每次只能移动一步，使用动态规划法设计一个算法求它从（0，0）移动到（m，n）有多少条路径。

这是一个经典的动态规划问题，我们可以使用一个二维数组dp[m+1][n+1]来记录到达每个位置的路径数，其中dp[i][j]表示到达位置(i,j)的路径数。

初始状态为dp[0][0] = 1，因为只有一种方式到达起点。

然后，我们可以按照从左到右、从上到下的顺序遍历整个矩阵，对于每个位置(i,j)，它可以从上面的位置(i-1,j)或者左边的位置(i,j-1)到达，所以dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]。

最后，dp[m][n]即为从起点到终点的路径数。

下面是该问题的动态规划解法的 Python 代码：

def unique_paths(m, n):
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
    dp[0][0] = 1
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
    return dp[m][n]

当然，这个算法还可以进行空间上的优化，只需要用一个一维数组来存储每一行的值即可，这里就不再赘述了。