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在实践中，机器人想要完成藏猫猫游戏，就要先对所处的环境有一定的感知。
首先，机器人通过深度摄像头或测距传感器如激光等，获取周围环境的地图信息，这样的地图信息还不方便机器人实用，如下简单示意图，
其次，机器人把这些信息与视觉感知引擎交互，通过降噪、滤波、变换等进一步处理，实现类似dog、蝙蝠的初级视觉智能，如下图所示：
这里面包含了物体的形状信息包括平移不变性、缩放不变性，旋转不变性、镜像对称性，还有与视觉相关的运动性信息等，详细可参考笔者头条号的其他文章。
在高级视觉智能下，机器人可以自主决定藏身地点，但在当前初级视觉智能下，可以在业务层面主动告知机器人“去哪里藏身”，如下图所示，可以让机器人找个角落点藏起来，给出期望藏身地点：第0行第0列，
通过与视觉感知引擎交互，获取期望藏身信息的特征0.8293，如下图右所示：
最后，在机器人所在的环境中，搜索0.8293±0.005(误差可自定)，获取可能的藏身地点，输入起止点及最优目标，视觉感知引擎可以为机器人规划一条自主运动路径。
视觉感知引擎，可以为机器人或无人机提供实时的平面或立体的环境信息服务，提供视觉识别服务与自主运动路径或轨迹的规划服务，让智能硬件轻松拥有视觉智能，具体使用方法可参考网站机器人视觉感知与自主运动云服务 http://www.aiethan.com。