from：https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/52511701
RGBD方案對比：
關鍵技術規格：
1.檢測范圍；
2.檢測精度；
3.檢測角度；
4.幀率。
5.模塊大小
6.功耗
目前主流的深度攝像頭方案在檢測距離上、精度、檢測速度上相差不大，區別在于：
1、結構光方案優勢在于技術成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導航可以用，不適合高精度場合。受環境影響小，傳感器芯片并不成熟，成本很高，實現量產困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點：在昏暗環境下以及特征不明顯的情況下并不適用。
雙目RGB、結構光、TOF三種主流技術的詳細的比較：
| 方案 | 雙目 | 結構光 | TOF |
|---|---|---|---|
| 基礎原理 | 雙目匹配，三角測量 | 激光散斑編碼 | 反射時差 |
| 分辨率 | 中高 | 中 | 低 |
| 精度 | 中 | 中高 | 中 |
| 幀率 | 低 | 中 | 高 |
| 抗光照（原理角度） | 高 | 低 | 中 |
| 硬件成本 | 低 | 中 | 高 |
| 算法開發難度 | 高 | 中 | 低 |
| 內外參標定 | 需要 | 需要 | ? |
| ? | ? | ? | ? |
總結：
1.雙目方案，最大的問題在于實現算法需要很高的計算資源，導致實時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計算越復雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質影響。
2.結構光方案，目的就是為了解決雙目中匹配算法的復雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數環境下雙目的上述問題。但是，在強光下，結構光核心技術激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監控方面，激光發射設備容易壞，重新換設備后，需要重新標定。
3.TOF方案，傳感器技術不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由于其原理與另外兩種完全不同，實時性高，不需要額外增加計算資源，幾乎無算法開發工作量，是未來。
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