人形機器人的步態及平衡控制具有較高技術難度。人形機器人在移動時只受自身重力和地面作用力兩方面外力，但機器人只能通過控制關節驅動力來控制步態，帶來了研發的極大難度。
TOF（Time of Flight）深度相機，增加了像素 Z 軸的景深信息，也被稱為 3D TOF。給目標發送連續光脈沖，通過傳感器接收物體反射光，計算發射和反射時間差或相位差，來換算目標距離以及深度信息，再結合傳統相機拍攝，以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現目標的三維輪廓。
特斯拉人形機器人感知視覺技術為自動駕駛純視覺系統的遷移，發展相對成熟，具商業化規模成本優勢。特斯拉視覺模塊采用處理原始信息的神經網絡，即純視覺系統。借鑒Google Transformer 模型，搭建 HydraNet 神經網絡模型，優化視覺算法。它獲取密集的視頻數據，將其壓縮到 3D 向量空間。實時處理攝像頭傳輸的圖像，轉換為向量信息。形成所需要的全部三維空間信息，包括線條、邊緣、路沿、交通指示、交通燈、位置、方向、深度、速度等。
