机器人使用 3D 建模来创建其环境的实时空间模型，使其能够自主导航和检测物体。 诸如 LiDAR（激光雷达）、立体摄像机或深度传感器（例如，Intel RealSense）之类的传感器捕获距离和几何数据，这些数据被处理成 3D 点云或体素网格。 诸如 SLAM（同时定位与地图构建）之类的算法将传感器输入与运动数据相结合，以构建地图，同时跟踪机器人在地图中的位置。 例如，仓库机器人可以使用 LiDAR 扫描货架和通道，生成包含托盘或不平坦地板等障碍物的 3D 模型。 此地图既是导航的基础，也是物体检测的基础。
对于导航，机器人会分析 3D 地图以规划无碰撞路径。 诸如 A* 或 RRT（快速探索随机树）之类的路径查找算法使用地图的几何形状计算路线，而来自传感器的实时更新有助于避免动态障碍。 例如，在繁忙的医院走廊中导航的送货机器人可能会通过将实时传感器数据与静态地图进行比较，在检测到移动的人员或设备时调整其路径。 来自 3D 建模的深度信息还允许机器人区分固定结构（例如，墙壁）和临时障碍物（例如，椅子），从而提高复杂环境中的决策能力。
在物体检测中，3D 数据提供精确的尺寸、形状和空间环境。 在 3D 数据集上训练的机器学习模型可以通过将点云片段与已知模式进行匹配来对物体进行分类。 工厂中的机械臂可以通过分析其 3D 轮廓来识别工作台上的工具，即使照明条件或遮挡使 2D 摄像机感到困惑。 诸如基于体素的 CNN 或点云库（例如，PointNet）之类的技术可以有效地处理此数据。 例如，使用立体摄像机的农业机器人可以通过分析 3D 地图中高程变化来检测和避开田地中不规则形状的岩石，从而确保在执行任务时安全导航。