简述机器人如何看和如何识别物体
机器人的计算机视觉与物体识别算法
机器人的计算机视觉与物体识别算法机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色，其计算机视觉与物体识别算法则是其核心技术之一。
随着科技的不断进步，这些算法在机器人的发展中扮演着至关重要的作用。
本文旨在探讨，并对其在各个领域的应用进行深入研究。
首先，我们来了解一下机器人的计算机视觉是如何实现的。
计算机视觉是指让计算机“看”事物，这需要通过摄像头等传感器采集图像信息，然后对这些信息进行处理和分析，最终让机器人做出相应的决策。
而物体识别算法则是计算机视觉的一个重要分支，其主要任务是让机器人能够识别图像中的不同物体，并做出相应的反应。
在机器人的计算机视觉与物体识别算法中，深度学习技术占据着重要地位。
深度学习是一种人工智能的分支，其核心是神经网络。
通过大量的数据训练，深度学习算法能够不断优化网络结构，从而实现对复杂数据的处理和分析。
在机器人的计算机视觉领域，深度学习算法能够帮助机器人实现更加精准的物体识别和跟踪，从而提升其工作效率和精确度。
除了深度学习技术，传统的图像处理算法也在机器人的计算机视觉与物体识别中扮演着重要角色。
比如，边缘检测算法能够帮助机器人识别物体的轮廓，色彩分割算法则可以帮助机器人识别不同颜色的物体。
这些传统算法虽然没有深度学习算法那么高效，但在某些场景下依然具有重要意义。
在实际应用中，机器人的计算机视觉与物体识别算法被广泛应用于各个领域。
比如，在工业领域，机器人可以通过视觉算法辅助完成产品的质检和排序，提高生产效率和精准度。
在医疗领域，机器人可以通过计算机视觉算法帮助医生进行手术操作，减少风险和提升手术成功率。
在农业领域，机器人可以通过物体识别算法帮助种植者监测作物生长情况，及时发现病虫害问题。
然而，机器人的计算机视觉与物体识别算法还存在一些挑战和问题。
比如，在复杂环境下，机器人往往难以准确识别物体，尤其是在光线不足或背景混乱的情况下。
此外，由于数据采集和处理的难度，机器人往往难以识别不同尺寸和形状的物体，这限制了其在某些领域的应用。
智能机器人的视觉识别技术机器人的视觉感知能力
智能机器人的视觉识别技术机器人的视觉感知能力智能机器人的视觉识别技术机器人的视觉感知能力智能机器人一直是科技领域的研究热点之一，其主要目标是通过模拟和实现人类的感知和认知能力，使机器人能够进行智能决策和交互。
在这个过程中，视觉感知被认为是最为重要的一项技术之一。
本文将着重探讨智能机器人的视觉识别技术，以及机器人的视觉感知能力的应用和发展。
一、智能机器人的视觉识别技术智能机器人的视觉识别技术是指通过机器人的摄像头采集环境图像，然后利用图像处理和模式识别算法进行分析和识别。
视觉识别技术可以使机器人看到并理解周围的环境，对物体、人脸、动作等进行识别和理解，从而实现更智能化的决策和交互。
近年来，随着人工智能和深度学习的发展，机器人的视觉识别技术取得了长足的进步。
基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的深度学习方法成为了当前视觉识别任务中的佼佼者。
这种方法能够自动学习和提取图像特征，有效地解决了传统图像处理方法的局限性。
同时，大规模数据集的构建和标注也为视觉识别技术的发展提供了有力的支持。
基于深度学习的视觉识别技术已经被广泛应用于各个领域。
例如，在工业生产中，机器人可以通过视觉识别技术实现自动检测和图像识别，提高生产效率和产品质量。
在医疗领域，机器人可以通过识别患者的面部表情和动作，提供更精准的诊断和治疗。
在智能城市中，机器人可以通过识别交通标志和行人，实现智能交通管理和安全监控。
二、机器人的视觉感知能力的应用和发展机器人的视觉感知能力不仅可以应用于视觉识别，还可以在其他方面发挥重要作用。
下面将介绍机器人的视觉感知能力在室内导航、自主定位等领域的应用和发展。
1. 室内导航：机器人可以通过摄像头感知和分析室内环境的结构、物体位置等信息，从而实现室内导航和路径规划。
通过视觉感知能力，机器人可以准确地识别和避开障碍物，找到最短路径并成功到达目的地。
2. 自主定位：机器人可以通过对环境的感知和分析，实现自主定位和导航。
基于视觉的机器人物体识别技术
基于视觉的机器人物体识别技术在当今科技飞速发展的时代，机器人已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
而基于视觉的机器人物体识别技术，更是为机器人赋予了“眼睛”和“大脑”，使其能够感知和理解周围的世界。
想象一下，一个机器人在一个杂乱的仓库中，能够迅速准确地识别出各种物品，并将它们分类整理；或者在家庭环境中，机器人能够识别出不同的家具和杂物，并根据指令进行清洁和整理。
这一切都离不开基于视觉的机器人物体识别技术。
那么，什么是基于视觉的机器人物体识别技术呢？简单来说，它就是让机器人通过摄像头等视觉传感器获取周围环境的图像信息，然后利用一系列的算法和技术对这些图像进行分析和处理，从而识别出其中的物体。
为了实现这一目标，首先需要解决的问题就是如何获取高质量的图像。
这就需要选择合适的摄像头和传感器，以及优化拍摄的角度和距离等参数。
同时，还需要考虑光照条件、背景干扰等因素对图像质量的影响。
只有获取到清晰、准确的图像，才能为后续的识别工作打下良好的基础。
接下来，就是对图像进行预处理。
这包括图像的去噪、增强、裁剪等操作，目的是去除图像中的噪声和干扰信息，突出物体的特征，使图像更易于分析和处理。
在图像预处理完成后，就进入了物体识别的核心环节——特征提取。
特征提取就像是从一幅复杂的图像中提取出能够代表物体的关键信息。
这些特征可以是物体的形状、颜色、纹理、边缘等。
例如，对于一个圆形的物体，可以提取其圆心、半径等特征；对于一个有特定纹理的物体，可以提取其纹理的特征。
有了物体的特征之后，就需要使用合适的分类算法对这些特征进行分类和识别。
常见的分类算法有支持向量机、决策树、神经网络等。
这些算法通过对大量的训练数据进行学习，从而能够对新的物体特征进行准确的分类和识别。
然而，在实际应用中，基于视觉的机器人物体识别技术面临着许多挑战。
例如，物体的姿态变化、遮挡、相似物体的区分等问题。
当物体的姿态发生变化时，其外观特征也会发生相应的改变，这就给识别带来了困难。
机器如何通过视觉识别辨别物体？
机器如何通过视觉识别辨别物体？机器视觉识别是一种让计算机向其他设备提供高精度图像数据的非常有用的技术。
它可以检测出物体的形状、大小、位置及颜色，且可以在无人监督的情况下完成图像分析，也可以实现物体分类、定位。
机器视觉识别的基本原理是使用搭载摄像头的计算机来拍摄图像，然后将这些图像通过图像处理软件进行处理，获得具有一定结构特征的“特征点”。
接下来，机器就可以通过将拍摄图像与存储在数据库中的“特征点”进行匹配，从而确定图像中物体的性质和结构，并进行物体的分类和定位。
如果使用深度学习的技术，机器视觉识别也可以达到更高的精度，比如对不同物体之间的差异进行更准确的辨别和分类，这样机器就可以进行极其复杂的判断，而且随着深度学习技术的发展，机器视觉识别技术也会更加完善和精确。
机器视觉识别可以作为自动图像分析系统的一个重要组成部分，无论是对于现在的工业应用，还是对于未来的人工智能应用，都可以使用此技术，实现更加准确的目标识别和定位。
机器视觉识别是一种技术，用于以图像或视频的形式来检测、识别和跟踪物体。
它使用计算机视觉技术来模拟和复制人类视觉感知过程，通过摄像机获取图像或视频流，然后分析获取的数据来识别物体并标记出它们的位置。
机器视觉识别的基本步骤包括图像预处理、特征检测和分类步骤。
首先，图像预处理步骤将摄像机捕获的原始图像进行处理，以方便接下来的特征检测。
在特征检测步骤中，系统会分析图像的表面，找出它的特征，并将其转换为可识别的形式。
在分类步骤中，系统将它找到的特征放到一个特定的训练集中进行匹配，并根据训练集得到的结果最终对物体进行识别。
然而，机器视觉识别在现实应用中也面临一些挑战，比如多样化的照明条件、遮挡的形状、移动的目标、噪声的存在等。
为了克服这些挑战，许多最先进的方法已经开发出来，其中包括机器学习技术，深度学习技术和图像分割技术等，这些新技术将会极大地改善机器视觉识别的能力和效果。
总之，机器视觉识别技术不仅可以帮助机器识别和跟踪物体，还可以为系统提供准确的高级功能，比如智能识别和分类等。
自动化机器人的视觉感知与识别
自动化机器人的视觉感知与识别随着科技的不断发展，自动化机器人在日常生活和工业领域中的应用越来越广泛。
自动化机器人作为一种具备智能化能力的机械装置，其视觉感知与识别技术的突破对于实现自动化机器人的高效运作至关重要。
本文将探讨自动化机器人的视觉感知与识别技术，以及其在各个领域中的应用。
一、自动化机器人的视觉感知技术1. 图像采集与处理自动化机器人的视觉感知首先需要进行图像的采集和处理。
通常情况下，机器人会通过摄像头或激光扫描仪等设备获取环境中的图像信息，然后将这些图像信息进行处理和分析。
图像处理技术可以包括图像去噪、滤波、边缘检测等操作，以提取出有用的图像特征。
2. 物体检测与跟踪自动化机器人在执行任务时需要能够准确地识别和跟踪目标物体。
视觉感知技术可以通过图像特征提取和图像匹配的方式，实现对目标物体的检测和跟踪。
物体检测与跟踪的准确性和实时性对于机器人的操作效果至关重要。
3. 环境感知与分析自动化机器人不仅需要对物体进行感知和识别，还需要对周围环境进行感知和分析。
通过结合图像处理算法和三维扫描技术，机器人可以获取环境中的深度信息，从而实现对环境的感知和分析。
环境感知与分析可以帮助机器人规避障碍物、避免危险，保证任务的顺利完成。
二、自动化机器人的视觉识别技术1. 物体识别与分类自动化机器人的视觉识别技术可以实现对物体的自动识别和分类。
通过对物体的形状、颜色、纹理等特征进行分析，机器人可以准确地识别不同的物体，并将其进行分类。
物体识别与分类技术的应用包括自动化仓储物流、智能安防等领域。
2. 人脸识别与身份验证自动化机器人的视觉识别技术还可以实现对人脸的自动识别与身份验证。
通过对人脸图像进行特征提取和匹配，机器人可以准确地识别不同的人脸，并与事先存储的人脸信息进行对比，实现身份验证的功能。
人脸识别与身份验证技术的应用包括门禁系统、社交媒体等领域。
3. 文字和标志识别自动化机器人的视觉识别技术还可以实现对文字和标志的自动识别。
机器人视觉识别的原理
机器人视觉识别的原理机器人视觉识别是指利用计算机视觉技术让机器人能够像人类一样通过视觉输入来识别和理解环境中的物体、人或场景。
它是机器人感知和交互的重要技术之一，广泛应用于机器人导航、物体识别、人脸识别等领域。
机器人视觉识别的原理主要包括图像获取、图像处理与特征提取、模式识别与分类等几个方面。
首先，机器人视觉识别需要通过摄像头等设备获取图像。
摄像头将实时拍摄的图像传输给计算机，以供后续处理。
其次，机器人视觉识别需要对获取的图像进行图像处理与特征提取。
图像处理的目的是对图像进行增强，去除噪声和干扰，使图像更加清晰。
常用的图像处理算法包括边缘检测、图像分割、图像滤波等。
特征提取的目的是从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的模式识别与分类。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器、Haar特征等。
然后，机器人视觉识别需要进行模式识别与分类。
模式识别是指根据提取到的特征，将其与已知的模式进行比对，找出最相似的模式。
常用的模式识别算法包括支持向量机（SVM）、k近邻算法（KNN）、神经网络等。
分类是指将识别到的模式分为不同的类别，常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯等。
最后，机器人视觉识别还可以结合机器学习技术进行训练和优化。
机器学习是利用大量的数据和算法，通过对数据的学习和分析，使机器能够自动获取新知识和经验，提高识别和分类的准确率。
常用的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
总的来说，机器人视觉识别的原理主要包括图像获取、图像处理与特征提取、模式识别与分类等几个方面。
通过这些步骤，机器人可以从图像中获取到有用的信息，实现对环境中物体、人或场景的识别和理解。
这为机器人的自主决策和智能交互提供了重要基础。
如何实现机器人对物体的感觉和认识
动物在进化过程中首先进化出用触觉感觉、识别物体，在眼睛没有出现之前，动物就能够通过触觉来认识和识别外界物体，眼睛的出现使动物通过对眼中物体图像的触摸不用与外界物体接触就能够认识和识别外界物体，可以说眼睛是在原始触觉的基础上进化出的一种更高级的触觉工具，我们要来研究机器人对物体的感觉、认识和识别，首先我们要制造一种只有手没有眼睛的机器人，让这种机器人只通过手对物体的触摸就能够感觉、认识和识别物体，然后我们再给机器人安装眼睛，这样机器人就能够用眼来感觉、认识和识别外界物体了。
在这里我们先不去研究机器人的眼睛，所以这里要研究的机器人是一个没有眼睛的机器人，在机器人的双手上安装触摸传感器，机器人的电脑中制作或形成一个机器人自身图形，当机器人运动时机器人脑中的自身图形与机器人做相同的运动，机器人只能知道脑中的物体图形，机器人的手运动时脑中的图形手也做相同的运动，当机器人用手触摸一个物体时，通过机器人手上的传感器将触摸信号传入到脑中的图形手相对应的位置上，这时机器人的脑就感觉到手触摸到了这个物体。
由于有了图形公式所以我们在计算机里能够利用图形公式来制作图形，但机算机并不能真正地通过图形公式来认识图形，如：机器人脑中的机算机能够很快识别其中符合图形公式的标准图形，但对于环境中物体在脑中形成的自然图形很难识别，这样看来我们要制造能够识别任意图形的机器人就必须放弃这种完全利用图形公式制作图形的方法，实际如果机器人能够通过对物体的接触在机器人脑中形成并记忆一种有感觉的物体图形，这样机器人就能感觉和识别外界的物体在机器人脑中形成的物体图形。
现在我们需要制造一个有两只手没有眼睛的机器人，来研究机器人如何通过手对物体的触摸，在机器人脑中形成有感觉的物体触摸图形的方法。
首先机器人应该对手每一时刻的位置十分清楚，只有这样机器人才能通过手对物体的触摸在脑中形成物体的触摸图形，也只有这样机器人才能通过对脑中物体图形的触摸来感觉脑中的物体图形。
简述机器人如何看和如何识别物体
简述机器人如何看和如何识别物体外界物体通过机器人电子眼在机器人脑中形成的物体图形，完全由像素点组成，机器人很难准确地识别出其中的物体图形。
为了能够让机器人准确地识别出脑中的物体图形，首先我们应该将这种由像素点组成的物体图形转化成机器人能够直接识别的物体图形，我们可以在机器人脑中制作出各种性质的图形微粒并记忆在机器人脑中，构成液体的微粒是能够流动的构成固体的微粒是不流动的，软物体的微粒能够压缩硬物体微粒不能压缩等等，这些不同性质的微粒能够通过不同物体或液体的不同色彩、光泽和物体表面的特征来自动提取。
在这里我们只用一种固体性质的微粒来说明机器人对物体的识别，例如：当机器人通过电子眼在脑中形成了一个正方形，这时机器人脑中就用记忆的微粒来自动填充这个正方形（下面我们称填充出的物体图形为物体微粒图形），我们发现这个正方形这时已经被提取出来，如果这时我们用显示屏来观察机器人脑中的这个正方形微粒图形，我们会发现这个正方形微粒图形的四个边到显示屏四个边的距离很容易显示出来，显示屏的长和宽是不变的固定值，这样计算机就能够很容易计算出这个正方形的大小来。
我们还需要在计算机中设定一个微粒的停留时间，就是说当一个由像素点构成的图形消失后和它对应的微粒图形有一个停留时间，我们可以把这个停留时间设定为0.05秒，这时我们发现在机器人脑中正方形的像素点图形在一张接一张地刷新，因为微粒有了停留时间这样还没有等这个正方形的微粒图形消失新的像素点图形又产生了，因此正方形的微粒图形这时只有一个。
当我们把这个正方形在机器人眼前快速移动，这时在机器人脑中的这个正方形微粒图形由于有停留时间所以会在机器人脑中产生同样的快速移动，这是因为当我们快速移动这个正方形，正方形的像素点图形刷新时就产生了错位，这时由于这个正方形的微粒图形还没有消失，所以机器人脑中就将这个正方形微粒图形进行移位来与这个正方形的像素点图形对应，这样这个正方形的微粒图形就产生了移动。
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简述机器人如何看和如何识别物体
外界物体通过机器人电子眼在机器人脑中形成的物体图形，完全由像素点组成，机器人很难准确地识别出其中的物体图形。
为了能够让机器人准确地识别出脑中的物体图形，首先我们应该将这种由像素点组成的物体图形转化成机器人能够直接识别的物体图形，我们可以在机器人脑中制作出各种性质的图形微粒并记忆在机器人脑中，构成液体的微粒是能够流动的构成固体的微粒是不流动的，软物体的微粒能够压缩硬物体微粒不能压缩等等，这些不同性质的微粒能够通过不同物体或液体的不同色彩、光泽和物体表面的特征来自动提取。
在这里我们只用一种固体性质的微粒来说明机器人对物体的识别，例如：当机器人通过电子眼在脑中形成了一个正方形，这时机器人脑中就用记忆的微粒来自动填充这个正方形（下面我们称填充出的物体图形为物体微粒图形），我们发现这个正方形这时已经被提取出来，如果这时我们用显示屏来观察机器人脑中的这个正方形微粒图形，我们会发现这个正方形微粒图形的四个边到显示屏四个边的距离很容易显示出来，显示屏的长和宽是不变的固定值，这样计算机就能够很容易计算出这个正方形的大小来。
我们还需要在计算机中设定一个微粒的停留时间，就是说当一个由像素点构成的图形消失后和它对应的微粒图形有一个停留时间，我们可以把这个停留时间设定为0.05秒，这时我们发现在机器人脑中正方形的像素点图形在一张接一张地刷新，因为微粒有了停留时间这样还没有等这个正方形的微粒图形消
失新的像素点图形又产生了，因此正方形的微粒图形这时只有一个。
当我们把这个正方形在机器人眼前快速移动，这时在机器人脑中的这个正方形微粒图形由于有停留时间所以会在机器人脑中产生同样的快速移动，这是因为当我们快速移动这个正方形，正方形的像素点图形刷新时就产生了错位，这时由于这个正方形的微粒图形还没有消失，所以机器人脑中就将这个正方形微粒图形进行移位来与这个正方形的像素点图形对应，这样这个正方形的微粒图形就产生了移动。
由于这个正方形微粒图形的四个边到显示屏四个边的距离很容易计算出来，所以不论这个正方形微粒图形的大小如何变化位置如何移动机器人都能够很容易知道。
机器人脑中知道了一个物体微粒图形后就能够记忆这个物体微粒图形，这样机器人脑中就存在了这个物体微粒图形，如果有其他物体微粒图形遮挡了这个物体微粒图形，机器人通过记忆仍然能够保持这个物体原样，例如：在机器人周围环境中有多个物体图形，那么机器人脑中就会形成与之对应的多个物体微粒图形，当这些物体移动时有时会互相遮挡，这时在机器人脑中的这些物体微粒图形仍然保持原样，这样机器人就能够知道物体微粒图形被遮挡的部分。
我们可以在机器人脑中对距离设定一种感觉，就是说不同距离会在机器人身上引起一种不同的变化，如电流的变化，这样机器人就会对脑中不同形状和不同大小的物体产生不同的感觉，例如：一个正方形长和宽在感觉上是相同的，一个长方形长和宽的感觉不同，所以当机器人看到正方形和长方形的感觉不同。
机器人通过眼在机器人脑中形成了周围环境的物体图形，但机器人不能把环境图形中的单个物体图形提取出来，因为机器人的眼看到的每个物体图形和周围的环境图形都连在一起，机器人根本无法区分其中的物体。
机器人通过手触摸物体时能够对物体上的一个点、一条边或一个面进行仔细触摸，这样就能够对物体的结构特征有一个全面的认识，如：对正方体的认识，能够通过对正方体每个边的位置、长度比和表面的形状的触摸来识别和记忆正方体的特征。
不论机器人身边有多少物体，机器人的手总是对需要的单个物体进行触摸识别，当通过触摸识别出一个物体的某一部分，就能够在机器人脑中提取出记忆的这个物体的完整触摸图形，这样就能够知道这个物体其它部分的样子和大概的位置，提取出记忆的物体触摸图形能够引导机器人手的运动，可以说机器人不知道该怎样触摸一个物体，但机器人脑中提取出了记忆的触摸物体图形，机器人就能够知道手应该向物体的哪里触摸。
机器人用手触摸一个物体目的就是要完全识别并确定这个物体，当机器人手刚接触到一个物体时，可能会在机器人脑中出现多个记忆中的物体触摸图形，如：机器人手接触到一个长方体的角，这时机器人识别了这个角，但具有这样角的物体图形有很多，这时机器人脑中提取出具有这样角的最常见的物体触摸图形，如：正方体、长方体，可能通过进一步的触摸发现这个物体并不是正方体和长方体，这时机器人脑中又通过触摸确认物体图形来识别并确定触摸到的是什么物体。
对于从来没有触摸过的物体来说，机器人脑中并没有这个物体的触摸图形，这样对这个物体的触摸识别就比较费力，因为通过触摸对物体的记忆是对物体的结构、性质等特征的记忆，所以对于从来没有触摸过的物
体也能确定它是什么，如：机器人只触摸过边长5厘米的正方体，那么当机器人触摸到从来没有触摸过的边长是10厘米的正方体时，机器人能够根据正方体的特征来识别并确定这也是一个正方体而且会知道这个正方体较大。
一个具有比较复杂结构的物体，是由各种简单的结构组合在一起形成的，机器人通过对一个物体各部分的触摸认识后就能够拆解和组合这个物体在机器人脑中形成的触摸图形。
机器人感觉到自己对物体的触摸，实际是机器人脑中的触摸点在跟随机器人图形的手对脑中物体图形的触摸。
机器人脑中的自身图形与机器人做同时相同的运动。
机器人通过手触摸物体，将触摸到的变化转化成电流的变化传入到机器人脑中自身图形的手上，因为机器人脑中的图形手有明确的坐标位置，所以当机器人用手触摸一个物体时就能够在机器人脑中形成这个物体的触摸图形。
触摸图形是由触摸点来确定的，当机器人手的触摸点都落在一个平面上机器人就确定触摸到了一个平面，机器人的脑能够按照触摸点确定的平面填充出这个平面图形。
在机器人脑中形成的触摸图形虽然是位图，但对每一个物体的触摸图形的存储却是对物体图形的结构和特征的存储，这样不但灵活而且占用的存储空间很小。
对于每一个记忆的物体图形，都能够通过提取物体图形的结构特征和填充空缺在机器人脑中组合出需要的物体图形，反过来机器人能够通过机器人脑中的触摸点对脑中形成的物体图形进行触摸，认识一个物体的结构特征并进行存储。
如果机器人只通过眼并不能与物体直接接触，这样就不能了解和识别物体，但我们发现机器人通过眼形成的物体视觉图形和通过手形成的物体触摸图形有很多相同处，它们都是位图在图形上有相同坐标
位置的变化。
在机器人脑中形成两个独立的区，一个是视觉图形区另一个是触摸图形区，一个物体通过机器人的眼和手分别在机器人脑中的视觉图形区和触摸图形区形成这个物体的视觉图形和触摸图形，这两个图形在不同的分区中坐标位置相同，这样机器人的脑就能够把这个物体的视觉图形和触摸图形重合在一起，使机器人脑中记忆的物体图形是带有颜色的物体触摸图形，当机器人看到一个物体时就能够在机器人脑中的触摸区提取出这个物体的触摸图形，触摸图形与视觉图形在坐标位置上重合在一起，这样就使机器人看到的每一个物体图形从视觉形成的环境图形中分离出来，如：当机器人看一幅画时虽然画中的每一个物体图像到机器人的距离相等，但在机器人脑中因为有相对应的物体触摸图形的提取，所以画中的图像在机器人脑中实际形成了立体的物体触摸图形，这样机器人就能够感觉到画中物体的远近，机器人看一幅画时在脑中提取的触摸图形是立体的但视觉图形是平面的，所以机器人能够感觉到物体的远近但视觉的立体感不强。
机器人的视觉和触觉结合在一起，机器人就能够通过视觉来触摸和识别物体。