有效的深度感知需要能够捕获空间数据并准确处理的硬件。核心组件通常包括专用传感器（如红外摄像头或 LiDAR）、能够进行实时计算的处理单元，以及诸如照明系统或校准工具等支持元素。 这些组件协同工作以测量距离、创建 3D 地图和跟踪物体位置。 例如，红外投影仪与立体摄像头配对可以三角测量距离，而飞行时间 (ToF) 传感器通过测量光线从物体反弹回来所需的时间来计算深度。 硬件的选择取决于应用程序的精度需求、环境条件和预算。
特定的传感器类型起着关键作用。 结构光系统（如 Intel RealSense 摄像头中的系统）使用红外投影仪将图案投射到场景上，然后由红外摄像头分析这些图案以推断深度。 LiDAR 系统在自动驾驶汽车中很常见，它使用激光来高精度地扫描环境。 对于移动设备，Apple 的 Face ID 使用点投影仪和红外摄像头进行面部识别。 每种传感器类型都有其优缺点：ToF 传感器在弱光条件下表现出色，但在反射表面上可能会遇到困难，而立体视觉需要足够的环境光和计算能力才能关联来自两个摄像头的图像。 开发人员必须根据范围、分辨率和环境鲁棒性等因素选择传感器。
处理能力和校准同样重要。 深度数据通常需要实时处理才能用于 AR/VR 或机器人等应用，因此需要 GPU 或专用视觉处理器（例如，NVIDIA Jetson 模块）。 校准确保传感器同步工作——例如，对齐红外投影仪和摄像头以避免测量错误。 诸如环境光或移动物体等环境因素也会影响硬件选择；户外应用可能需要坚固耐用的 LiDAR，而室内系统可能优先考虑经济高效的立体摄像头。 最终，平衡性能、功耗和物理限制（例如，移动设备的尺寸）是构建有效深度感知系统的关键。