视觉导航机器人是一种通过使用摄像头和图像处理技术，能够自主识别环境并进行导航的机器人系统。为了实现这种机器人，需要设计多个不同的模块来完成各种任务。
首先，机器人需要搭载摄像头并且获取图像。这个模块负责通过摄像头采集图像，然后把图像传递给图像处理模块。为了达到最佳效果，摄像头需要满足一定的性能要求。比如，它需要拍摄高清晰度的图像，避免像素失真和图像模糊。
其次，图像处理模块需要对从摄像头中获取的图像进行处理。这个模块可以通过使用深度学习算法，来进行物体识别和环境感知。通过这种方法，机器人能够识别出不同的物体和障碍，并且根据环境的不同情况进行动态的规划和行进途径的选择。另外，机器人还可以使用激光雷达等传感器设备来增强环境感知的能力。
第三个模块是路径规划和控制。基于图像处理模块得到的结果，机器人需要进行路径规划，并根据路径规划结果来控制机器人的移动。这个模块可以通过使用深度学习和机器人运动控制等技术，来实现机器人行走的自主控制。
最后，机器人还需要嵌入式硬件和软件，来实现各个模块之间的协同工作。这个模块可以增强机器人的运行稳定性和实时性。并且，机器人还需要一个交互系统，以便用户能够对机器人进行相应的控制，如启动机器人、修改机器人的行进路径等。
综合来看，视觉导航机器人的设计相对复杂，需要在之前提到的不同模块中考虑多种技术与算法，以并且不断优化和调整所有模块的状态的。但是，这种机器人系统具有广泛的应用前景，尤其是在工业和家庭环境中。