近十年来，随着研究人员投入大量的研究工作，机器视觉、计算机视觉等理论不断地完善与发展，自主移动机器人的视觉系统已经涉及压缩编码及传输、图像采集、边缘检测、图像增强、阈值分割、三维重建、目标识别等，几乎覆盖自主移动机器人视觉的各个方面。自主移动机器人视觉系统主要应用于以下三方面：

1、用视觉进行产品的检验，代替人的目检。包括：形状检验，即测量和检查零件的几何尺寸、形状和位置；缺陷检验，即检查零件是否损坏划伤；齐全检验，即检查部件上的零件是否齐全。

2、对待装配的零部件逐个进行识别，确定其空间位置和方向，引导机器人的手准确地抓取所需的零件，并放到指定位置，完成分类、搬运和装配任务。

3、为自主移动机器人进行导航，利用视觉系统为自主移动机器人提供它所在环境的外部信息，使机器人能自主地规划它的行进路线，回避障碍物，安全到达目的地并完成指定工作任务。

其中前两者属于工业机器人的范畴，随着技术的发展，研究人员也提出了视觉伺服的概念。而视觉导航，不论是自主、半自主，还是最早期的遥控方式，都是为完成一定的任务行为者（主体）和环境（客体）的交互过程。

尽管如此，自主移动机器人的视觉对于移动机器人来说还没有到达视觉相对于人类如此重要的地步，很大一部分原因是因为视觉信息处理理论与方法的不够完善。摄像头能在极短的时间内扫描得到数百万上千万计的像素的环境图像，甚至超过了现在人类眼睛的信息采集能力，但在处理方法及处理速度上却远不能和人类相比。

不过，可以相信随着计算机视觉和微电子技术的进步的发展，自主移动机器人的视觉功能会越来越强大，同时机器视觉在自主移动机器人信息感知中所占的比重也会越来越大。