机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。

计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述

单一的视觉信息有时无法满足机器人对环境的全面理解，多模态融合将成为重要的发展方向。机器人视觉系统将结合其他传感器的数据，如激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等，以及语音、温度、湿度等信息，进行综合分析和判断，提高感知和决策的准确性。例如，在自动驾驶汽车中，机器人视觉与激光雷达等传感器的融合可以更全面地感知车辆周围的环境，提高行驶的安全性。

随着机器人应用场景的不断扩展，对视觉系统的实时性要求越来越高。未来将不断涌现新的算法和技术，以及硬件加速和专用处理器的应用，以提高图像处理和分析的速度，确保机器人能够在短时间内对视觉信息做出反应。例如，在高速生产线上，机器人视觉系统需要快速检测产品的质量，及时发现缺陷并进行处理。