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還有就是機器人對空間探測的外延&ldo;視覺&rdo;裝置也不對頭。目前涉及這一領域的裝置有兩種，一是攝像機，但是由於利用兩或兩臺以上臺攝像機影象合成時實空間模型的技術尚未實現，所以以由機器人自己負責空間行為技術也就不可能了。這種機器人實際上是把影象傳給人，由人進行遙控或針對已知情況程式設計操作。

還有一種就是採用雷達描點技術，先用雷達束進行掃描然後將測定結果一一記錄進行運算。雖然比前一種方法好一些。但是掃描獲得資料的過程比較漫，合成空間模型的速度也不理想。

我有一種方法另闢蹊徑，首先如果我們把一束帶有雷達束一樣特定波動的光發射出去。然後用透鏡將反射的光成像投影在畫素組成電子膠片（相當於人類視網膜）。根據成像原理，自然景物的每個點與聚焦成像後所形成的的畫素必然一一對應。也就是說各點反射的雷達光脈衝必然與影象一一對應，那麼物體個點由於距離不同分出先後達次序時間差也會不變。一一的準確對應影象的準確位置。光速和時間都是已知的，距離也就出來了。就好比同時運用數百萬個探針去探測空間，而每個畫素就好比一個探針。何必用雷達波或雷射束一一描點呢？至於寬度和高度的真實尺寸就更簡單了，根據鏡頭的視角和距離運用圓周和三角函式就可以換算出來。而且這一換算比炮兵測距簡單的多，因為它的距離是已知的，視角不但是已知的還是容易計量的大角度換算。必定我們要求機器人的鏡頭是當眼睛使用而不是遠望探測裝置。甚至可以採用六十度視角，一比一的換算角度進行運算。真正的機器人。只要解決了空間模型問題。他的自主性是會有很大的提高的。不但可以，以最省工省時為原則，分析解決技術問題。甚至還能夠透過統計分析等數學方式進行自我學習。個機器人在一起時，這個系統還可以聯網共享資訊進行分工作。並以避免相互幹擾。

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