机器人视觉不同方案优缺点对比

3D 视觉是机器人感知的先进、重要的方法，可以分为光学和非光学成像方法。目前应用 多的方法是光学方法，包括：飞行时间法、结构光法、激光扫描法、莫尔条纹 法、激光散斑法、干涉法、照相测量法、激光跟踪法、从运动获得形状、从阴影 获得形状，以及其他的 ShapefromX 等。

飞行时间法（TOF）主要利用信号在两个被反射面之间往返的飞行时间来测 量节点间的距离，精度为厘米J，原理简单，模块体积小，测量距离范围较大， 抗干扰能力较强。

结构光投影三维成像目前是机器人 3D 视觉感知的主要方式。结构光成像系 统是由若干个投影仪和相机组成，常用的结构形式有：单投影仪-单相机、单投 影仪-双相机、单投影仪-多相机、单相机-双投影仪和单相机-多投影仪等。

ToF视觉方案

优点：计算量少；通过调整脉冲周期可以提G测量距离；对光信号的稳定性要求相对宽松；数据抖动性相对 较少

缺点：对光信号的稳定性要求较G；数据抖动性相对较大；需要较快 (~10ns)G性能的全局曝光。计算量相对较大；需要通过多个频率计算扩大测量距离

双目视觉方案

优点：

1.被动双目由于其被动特性，硬件功耗较低；

2.近距离精度为毫米J，2m 内误差在千分之五

(5mm)； 3.硬件要求低，成本低；

4.室内室外都可使用；

5.分辨率可达到较G的 2k 分辨率。

缺点：

1.对环境光照非常敏感，光线变化导致图像偏差大，进而会导 致匹配失败或精度低；

2.不适用单调缺乏纹理的场景，双目视觉根据视觉特征进行图 像匹配，没有特征会导致匹配失败；

3.计算复杂度G，该方法是纯视觉的方法，对算法要求G，计 算量较大；

4.基线限制了测量范围，测量范围和基线(两个摄像头间距)成 正比，导致无法小型化。

结构光视觉方案

优点：

1.由于结构光主动投射编码光，因而非常适合在光 照不足(甚至无光)、缺乏纹理的场景使用；

2.结构光 投影图案一般经过精心设计，所以在一定范围内可 以达到较G的测量精度；

3.技术成熟，深度图像可以做到相对较G的分辨率。

缺点：

1.室外环境基本不能使用。这是因为在室外容易受到强自然光 影响，导致投射的编码光被淹没。增加投射光源的功率可以一 定程度上缓解该问题，但是效果并不能让人满意；

2.测量距离较近。物体距离相机越远，物体上的投影图案越 大，精度也越差(想象一下手电筒照射远处的情景)，相对应的 测量精度也越差。所以基于结构光的深度相机测量精度随着距 离的增大而大幅降低。因而，往往在近距离场景中应用较多；

3.容易受到光滑平面反光的影响。