攝像機(jī)陣列的成本通常最低，其開(kāi)發(fā)工作主要在軟件方面。雙攝像頭解決方案已經(jīng)廣泛應(yīng)用于許多智能設(shè)備和移動(dòng)電話中。ToF傳感器的成本適中，而結(jié)構(gòu)光的成本最高。但是，隨著ToF的批量生產(chǎn)，預(yù)計(jì)其成本在不久的將來(lái)會(huì)大大降低。

●可擴(kuò)展性

通過(guò)展望這些技術(shù)的潛力，我們可以更好地利用它們來(lái)滿足未來(lái)的需求。

ToF是半導(dǎo)體技術(shù)，并且具有最佳的可伸縮性。它的深度精度可以通過(guò)片上時(shí)間數(shù)字轉(zhuǎn)換器/混合電路進(jìn)行縮放，其深度圖分辨率可以通過(guò)傳感器尺寸進(jìn)行縮放，其測(cè)量范圍可以通過(guò)光源功率/調(diào)制方案進(jìn)行縮放，并且其功耗可以通過(guò)用半導(dǎo)體技術(shù)擴(kuò)展規(guī)模。

另一方面，結(jié)構(gòu)光具有不錯(cuò)的可伸縮性。光學(xué)系統(tǒng)是結(jié)構(gòu)光的關(guān)鍵組成部分，光學(xué)系統(tǒng)可以隨著封裝技術(shù)而擴(kuò)展（盡管不如半導(dǎo)體快）。

最后，縮放攝像機(jī)陣列主要依賴于軟件：我們將需要更好的算法來(lái)縮放其深度感應(yīng)性能。它更像是一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題，而不是工程問(wèn)題，而改進(jìn)硬件并沒(méi)有太大幫助。即使使用分辨率更高的相機(jī)，點(diǎn)匹配問(wèn)題仍然存在。

資料來(lái)源：德州儀器

建議僅使用結(jié)構(gòu)光來(lái)執(zhí)行生物識(shí)別任務(wù)，因?yàn)樗哂凶罴训纳疃染?。游戲?yīng)用需要中等深度分辨率和快速響應(yīng)，因此ToF傳感器似乎是最合適的。對(duì)于其他應(yīng)用程序（包括定位，識(shí)別，測(cè)量和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)），所有技術(shù)都可以做到，但是某些技術(shù)比其他技術(shù)更適合特定的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，相機(jī)陣列可能最適合在需要深度測(cè)量范圍的開(kāi)放空間中的AR應(yīng)用，而ToF傳感器最適合可以控制環(huán)境亮度的室內(nèi)AR.

深度傳感器的應(yīng)用

1. AR / VR:用于感知真實(shí)的3D環(huán)境并在虛擬世界中重建它們

深度信息對(duì)于VR / AR設(shè)備的人機(jī)交互也是必需的。設(shè)備必須準(zhǔn)確響應(yīng)用戶的3D運(yùn)動(dòng)，因此肯定需要高性能的深度傳感器。

例如，谷歌的Project Tango使用深度傳感器來(lái)準(zhǔn)確地測(cè)量實(shí)際環(huán)境，并通知其圖形算法將虛擬內(nèi)容放置在適當(dāng)?shù)奈恢?。與Pokemon Go的AR模式相反，由于算法沒(méi)有環(huán)境深度信息，因此用戶經(jīng)常可以看到Pokemon放置在不正確的位置。

2.機(jī)器人：用于導(dǎo)航，定位，地圖繪制和避免碰撞

許多倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)利用了將物品從一個(gè)地方運(yùn)輸?shù)搅硪粋€(gè)地方的全自動(dòng)駕駛汽車。車輛自行行駛的能力需要深度感應(yīng)，以便能夠知道它在環(huán)境中的位置，其他重要事物的位置，最重要的是，它如何安全地從A移到B.類似地，任何用于拾取目的依賴于深度感應(yīng)來(lái)了解目標(biāo)對(duì)象在哪里以及如何獲取它。

這些相同的應(yīng)用對(duì)于任何自動(dòng)駕駛汽車的成功都是必不可少的。實(shí)際上，目前無(wú)人駕駛汽車面臨的最重大挑戰(zhàn)之一是為汽車配備精確的深度傳感器和CV系統(tǒng)，而不會(huì)大幅增加成本。這仍然是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)，許多新創(chuàng)公司都在爭(zhēng)奪領(lǐng)導(dǎo)地位。

3.面部識(shí)別：在防止欺詐的同時(shí)提高便利性

大多數(shù)人臉識(shí)別系統(tǒng)使用2D相機(jī)捕獲照片并將其發(fā)送給算法來(lái)確定人的身份。但是，這存在很大的漏洞：糟糕的演員會(huì)欺騙系統(tǒng)，因?yàn)樗麄儫o(wú)法分辨是看到的是真實(shí)的3D面孔還是2D照片。為了使人臉識(shí)別安全，必須使用具有深度感應(yīng)功能的3D相機(jī)。

除了阻止漏洞外，3D人臉建模還可以傳達(dá)人臉的更多特征，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的識(shí)別。

4.手勢(shì)和接近檢測(cè)：用于游戲，安全性等

飛行時(shí)間（ToF）深度傳感器已被許多設(shè)備用于這些目的。在簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)方式中，深度傳感器僅需要檢測(cè)一個(gè)點(diǎn)的深度信息，例如用于手勢(shì)檢測(cè)的手或用于接近度檢測(cè)的臉部。因此，具有簡(jiǎn)單的光學(xué)器件（和較窄的視場(chǎng)）的深度傳感系統(tǒng)就足夠了。隨著手勢(shì)檢測(cè)的發(fā)展，使用了更復(fù)雜的深度感應(yīng)系統(tǒng)，例如Microsoft的Kinect.

深度傳感器的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)

在未來(lái)幾年中，深度感應(yīng)將成為一個(gè)巨大的市場(chǎng)。當(dāng)前，深度感測(cè)中的許多技術(shù)仍有很大的改進(jìn)空間，這可能是技術(shù)初創(chuàng)公司的機(jī)會(huì)。此外，初創(chuàng)公司可以嘗試將當(dāng)前的深度感應(yīng)技術(shù)用于新興應(yīng)用。

1、深度感測(cè)技術(shù)與CV應(yīng)用程序的結(jié)合

深度感測(cè)系統(tǒng)可以與當(dāng)前的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序結(jié)合使用，以大大提高其性能并滿足實(shí)際部署的需求。這也有助于減輕極端情況的影響——2D中的許多極端情況實(shí)際上可能是3D世界中的正常情況。

深度感測(cè)可以使CV算法執(zhí)行我們生活中更重要的事情，其中一些甚至可以是破壞性的創(chuàng)新，從而創(chuàng)造更多的市場(chǎng)，例如面部識(shí)別。

2、ToF傳感器——以合理的價(jià)格使用脈沖激光

當(dāng)前，用于移動(dòng)設(shè)備的ToF傳感器通常使用低成本的基于調(diào)制的光源。如前所述，基于調(diào)制的光源具有范圍模糊性，并且其性能通常不如脈沖激光器。脈沖激光器已經(jīng)成功地用于LiDAR中，但其成本，功耗和尺寸仍然不適用于移動(dòng)設(shè)備。