机器人的视觉系统是其重要组成部分，通过摄像头或其他传感器捕捉周围环境的信息。这些信息经过处理后，被转换为可供机器人理解和分析的数据。

图像识别技术是机器人视觉领域的一个关键应用，它允许机器人辨认并理解所看到的物体、场景甚至动作。这一技术的发展不仅依赖于算法优化，也需要大量的人工标注数据来训练模型，使其能够准确地对图像进行分类和特征提取。

在实际应用中，图像识别可以用在各种场景，比如工业自动化中，对零件进行质量检查；在医疗领域，对X光片进行病理诊断；甚至在家居服务型机器人中，帮助用户找寻丢失物品。随着深度学习技术的进步，这些任务变得越来越高效。

除了图像识别之外，机器人的视觉还能实现空间定位与导航。在无线电波、激光扫描等传感技术的辅助下，机器人可以构建出环境的地形模型，并据此规划最佳路径，以避开障碍物或达成特定的目的。

最近，一种名为“模态融合”的方法正在逐渐成为研究热点。这是一种将不同类型传感数据（如视频、雷达、LIDAR）结合起来，以获得更全面的了解和更精确的决策支持。这种方法对于提高复杂环境下的工作表现尤为重要，如建筑清洁或者搜救任务。