CLIERアプローチは、物理的属性の測定に加えて、他の非視覚的属性（例えば温度や粗さ）を統合するための柔軟性を持っています。このアプローチでは、シーングラフを使用して視覚的および物理的属性を捉え、それらの属性をタスクの推論に組み込みます。非視覚的属性の測定は、物理的なセンサーを介して取得され、シーングラフに組み込まれます。例えば、オブジェクトの温度を測定する場合、温度センサーのデータがシーングラフに記録され、推論プロセスに組み込まれます。このようにして、CLIERは視覚的および非視覚的属性を統合し、複雑なタスクに対応できるようになります。