人形机器人的步态及平衡控制具有较高技术难度。人形机器人在移动时只受自身重力和地面作用力两方面外力，但机器人只能通过控制关节驱动力来控制步态，带来了研发的极大难度。 TOF（Time of Flight）深度相机，增加了像素 Z 轴的景深信息，也被称为 3D TOF。给目标发送连续光脉冲，通过传感器接收物体反射光，计算发射和反射时间差或相位差，来换算目标距离以及深度信息，再结合传统相机拍摄，以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现目标的三维轮廓。 特斯拉人形机器人感知视觉技术为自动驾驶纯视觉系统的迁移，发展相对成熟，具商业化规模成本优势。特斯拉视觉模块采用处理原始信息的神经网络，即纯视觉系统。借鉴Google Transformer 模型，搭建 HydraNet 神经网络模型，优化视觉算法。它获取密集的视频数据，将其压缩到 3D 向量空间。实时处理摄像头传输的图像，转换为向量信息。形成所需要的全部三维空间信息，包括线条、边缘、路沿、交通指示、交通灯、位置、方向、深度、速度等。