视觉SLAM笔记（22） RGB-D相机模型
RGB-D相机是一种结合视觉信息与深度信息的传感器系统，在计算机视觉中广泛应用。它通过主动发射光线测量每个像素的深度信息，并结合彩色图像生成3D数据。该系统主要包括红外结构光和飞行时间法两种工作原理。红外结构光利用图案识别计算距离，而飞行时间法则通过光束往返时间测距。RGB-D相机在生成彩色图像和深度图后，可以构建点云数据用于三维重建。然而其局限性在于对环境敏感（如室外使用受限），且存在红外干扰和透射材质测量困难等问题，在成本和功耗方面也有一定劣势。
视觉SLAM笔记（22） RGB-D相机模型
- 1. 深度相机原理
- 2. 相机输出
- 3. 使用局限
1. 深度相机原理
相较于双目相机基于视差信息进行深度估计的方法，在操作方式上更具主动性的是 RGB-D 相机。这种相机能够对每个像素进行深度测量。
目前的 RGB-D 相机按原理可分为两大类：
利用 红外结构光技术 （Structured Light）来进行像素距离测定。其中一种常用的技术包括 Kinect 一代、ProjectTango 一代以及 Intel RealSense 等。
利用 飞行时间法 （Time-of-flight, ToF）原理精确测定各像素之间的间距 如 Kinect 2 代以及一些现有的 ToF 感应器等
基于深度的相机系统包括结构光技术和Time-of-Flight（ToF）技术，在这种系统中，相机通过向目标物体发送一束光线来获取深度信息。
基于结构光的成像原理中，在相机通过捕获并解析返回的结构光图案后，能够确定物体与自身之间的距离。在ToF（Time of Flight）技术中，在相机向目标发送脉冲激光信号之后；随后通过分析光线信号往返所需的时间来推算物体与自身之间的距离。
With the principles of ToF being similar to laser sensors, yet utilizing a scanning method that differs slightly, laser technology employs a point-by-point scanning approach to measure distances. The ToF camera, on the other hand, provides depth information for every pixel in an image, which is a key feature of RGB-D cameras. Therefore, when disassembling a typical RGB-D camera, one would find not only the conventional camera lens but also essential components such as an encoder and a decoder.
2. 相机输出
在获取深度信息后,RGB-D相机通常按照生产阶段中各相机的安装位置来建立对应关系,并输出匹配的彩色图像和深度图.相机系统通过RGB-D技术自动建立深度与彩色图像素之间的对应关系,并生成匹配的彩色图像和深度图.
在同一个图像位置上，可以通过获取该位置处的色彩信息和深度信息来确定各像素在三维相机坐标系中的位置，并构建相应的点云（Point Cloud）。针对RGB-D数据，在图像层面上进行解码分析的同时，在点云层面上也可以完成相关处理。
3. 使用局限
RGB-D 相机具有实时测量各像素点的空间信息的能力 但基于该工作原理其应用范围相对有限
基于红外技术的 RGB-D 摄像机 通常会受到日光以及其他传感器自身发射的 红外光干扰 的影响 这使得它们无法在开放环境中稳定运行 同时在一组设备协同工作时也可能产生相互影响
对于 透射性物质 的物体而言，在缺乏反射光的情况下会导致无法确定这些点的位置。此外，在成本与能耗方面均存在一定的局限性。
参考：
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