La aplicación de una reconstrucción tridimensional (3-D) a partir de un modelado offline orientado a mapeo para la comprensión del entorno orientado a agentes inteligentes y la construcción de entornos del mundo real orientados al comportamiento autónomo de los agentes tiene un importante valor de investigación y aplicación. Utilizar un escáner para escanear objetos es una forma común de obtener un modelo 3-D. Sin embargo, los métodos de escaneo existentes dependen en gran medida del trabajo manual, no cumplen con los requisitos de eficiencia y no son lo suficientemente compatibles con el escaneo de objetos de diferentes tamaños. En este artículo, proponemos un enfoque creativo de planificación de rutas de cobertura visual para el sistema de percepción multimodal robótico (RMMP) en un entorno 3-D bajo restricciones fotogramétricas. Para realizar el escaneo 3-D de escenas reales de manera automática, diseñamos un nuevo sistema de percepción multimodal robótico. Para reducir la influencia de la distorsión de imagen y la pérdida de resolución en la reconstrucción 3-D, establecimos restricciones geométricas proyectivas de escáner a escena. Para optimizar la eficiencia del escaneo, propusimos un nuevo método de planificación de rutas bajo restricciones fotogramétricas y cinemáticas. Bajo el sistema RMMP, se podría generar una ruta de cobertura que satisficiera las restricciones, y se llevó a cabo la reconstrucción 3-D a partir de las imágenes recopiladas en el camino. De esta manera, se resolvió de manera efectiva la planificación autónoma de la pose del escáner final en las tareas de escaneo. Los resultados experimentales muestran que el método de cobertura visual 3-D basado en RMMP puede mejorar la eficiencia y la calidad en la reconstrucción 3-D.