一文搞懂RGB-D相机（3D相机）
一文搞懂RGB-D相机（3D相机）
RGB-D相机（也称3D相机）是一种能够同时获取场景的彩色图像（RGB）和深度信息（D）的传感器。它通过结合传统的彩色相机和深度传感器，提供比单一RGB相机更丰富的三维场景信息。这些信息广泛应用于机器人导航、三维重建、增强现实、人机交互等领域。
一、3D相机简述
RGB-D相机（也称3D相机）是一种能够同时获取场景的彩色图像（RGB）和深度信息（D）的传感器。它通过结合传统的彩色相机和深度传感器，提供比单一RGB相机更丰富的三维场景信息。这些信息广泛应用于机器人导航、三维重建、增强现实、人机交互等领域。
RGB-D相机的类型及其工作原理主要有以下几种：
- 结构光相机(Structured Light)：通过投射已知图案到场景中，分析变形后的图案与原始图案的差异来计算深度信息。
- 飞行时间相机(Time-of-Flight,ToF)：重点介绍 ToF（Time-of-Flight）技术，直译为飞行时间技术，广义上讲，所有测量介质飞行时间方式都属于 ToF 技术范畴。在以光为介质进行 ToF 测量时，其原理是，由 ToF 模组的光源向被测对象发出光子，在抵达被测对象并通过图像传感器接收反射回到 ToF 模组的光子，计量此段“光的飞行时间”，在光速已知的前提下，即可得到距离数据。
- 双目立体视觉相机(Stereo Vision)：模拟人眼视觉，利用两个或多个相机从不同角度拍摄同一场景，通过三角测量原理计算深度信息。
RGB-D相机的应用包括但不限于：
- 机器人学：用于导航与定位、物体识别与抓取、人机交互。
- 三维重建：获取场景的三维点云数据，用于创建精细的三维模型。
- 文物数字化：对文物进行三维扫描和重建，方便研究和保存。
- 虚拟现实和增强现实：提供真实场景的三维信息，用于增强虚拟现实和增强现实体验。
RGB-D技术的发展推动了其在众多领域的应用，例如。RGB-D相机技术快速发展，使得其在机器人学、计算机视觉、游戏和医疗保健等众多领域有着广泛的应用。在机器人学领域，RGB-D相机被用于物体操作、导航和地图绘制。在计算机视觉中，它们用于三维重建、物体识别和追踪。所有这些算法都利用深度信息处理3D数据，而不是图像。点云处理为物体追踪提供了额外的精度，从而提高了在三维空间中对其位置、方向和大小的了解。与传统基于图像的系统相比，这提供了明显的优势。此外，由于使用了红外照明，RGB-D技术还能够克服不同的光照条件。
二、ToF相机
3D ToF 技术是通过一次性成像来提供完整场景深度图，无扫描器件，随着半导体元器件尺寸的不断缩小，结构紧凑、高性价比的 ToF 深度相机在工业和消费电子领域得到了快速应用和发展。
2.1 ToF的组成
ToF 相机是指以光学系统为接受路径的面阵非扫描式 3D 成像深度信息捕捉技术，主要由照射单元，光学透镜，成像传感器，控制单元，计算单元等器件组成。
照射单元：
照射单元需要对光源进行脉冲调制之后再进行发射，调制的光脉冲频率可以高达 100MHz。因此，在图像拍摄过程中，光源会打开和关闭几千次，各个光脉冲只有几纳秒的时长。相机的曝光时间参数决定了每次成像的脉冲数。要实现精确测量，必须精确地控制光脉冲，使其具有完全相同的持续时间、上升时间和下降时间。因为即使很小的只是 1ns 的偏差即可产生高达 15cm 的距离测量误差。如此高的调制频率和精度只有采用精良的 LED 或激光二极管才能实现。一般照射光源都是采用人眼不可见的红外光源。
光学透镜：
用于汇聚反射光线，在光学传感器上成像，与普通光学镜头不同的是这里需要加一个带通滤光片来保证只有与照明光源波长相同的光才能进入，这样做的目的是抑制非相干光源减少噪声，同时防止感光传感器因外部光线干扰而过度曝光
成像传感器：
成像传感器是 TOF 相机的核心。该传感器结构与普通图像传感器类似，但比图像传感器更复杂，它包含 2 个或者更多快门，用来在不同时间采样反射光线。
控制单元：
相机的电子控制单元触发的光脉冲序列与芯片电子快门的开/闭精确同步。它对传感器电荷执行读出和转换，并将它们引导至分析单元和数据接口。
计算单元：
计算单元可以记录精确的深度图。深度图通常是灰度图，其中的每个值代表光反射表面和相机之间的距离。为了得到更好的效果，通常会进行数据校准。
2.2 ToF的实现原理
ToF 3D 相机技术按照具体的实现方式，又可以分为 iToF（indirect ToF）和 dToF（direct ToF）。iToF 又分为连续波（Continuous Waveform）ToF 和脉冲式（Pulse Based）ToF，如下图所示：
2.2.1 dToF技术实现方式
dToF (direct time-of-flight) ，即直接飞行时间测距法，通过内部定时器计时的方式直接测量由发射端发出激光脉冲的时间 tstart 与经物体反射后回到接收端 tstop 的时间差，结合光速 c，获取距离深度数据 d，与下文提到得通过信号相位差来间接测量发射信号和接收信号的时间差的方式相比，这种测量时间差的方式更为直接，因此称为直接飞行时间测距法。
直接飞行时间测距原理直接且简单，但技术层面对发射端的光源、接收端的图像传感器，以及实现同步、时间检测相关电路都有着很高的要求。比如对发射端来说要产生这种短脉冲就有一定要求，而接收端的图像传感器也需要使用灵敏度极高的光探测技术来检测微弱的光信号，如单光子雪崩二极管（SPAD）技术。
2.2.2 CW iToF技术实现方式
连续波 CW iToF 的基本原理是通过把光调制成固定频率 f 的正弦波，发射端按照频率 f 发射正弦波，在采集返回的光能量时，CW iToF 会开通多个窗口，对多个窗口收集的数据做采样，解析出一个周期内发射和接受之间的相位差信息，然后通过以下公式获得距离信息。
绝大多数连续波 ToF 系统都使用 CMOS 传感器，特别是背照式 CMOS 工艺技术大幅度提高了感光面积，提升了光子收集率和测距的速度，响应时间能够达到 ns 级；为实现相位解缠，CW ToF 会应用多调制频率——这种方法对于减少多径错误会很有帮助；CW iToF 是全 CMOS 成像系统，具备更好的弹性、更快的读出速度，但 CW iToF 方法也有一些缺点，它的图像传感器要求多调制频率下相关函数的四次采样，加上多帧处理，这样一来信号处理的复杂度会变高，可能会要求额外的应用处理器；对于更远的距离测量，或者场景内的环境光比较强，那么连续输出功率要求比较高，这对发热和稳定性会有影响。
2.2.3 Pulse iToF技术实现方式
下图是 Pulse iToF 的原理示意，通过把光调制成固定频率 f 的方波，发射端按照频率 f 发射脉冲信号，接收端的传感器由两个电子快门（s1, s2）组成，S1 窗口的频率和相位与发射脉冲是一致的，S1 和 S2 窗口在打开（高电平）时，在各自的时间内积累由物体反射回来的光子，通过计算 s1 和 s2 不同的能量值比例，解析出信号相位，从而推算出发射信号和接收信号的时间差，进而获得距离数据。
相比 CW-iToF 连续波调试方式，Pulse iToF 解算深度更简单、计算量更低，对于平台后端处理能力要求也相应更低。从 Pulse iToF 的原理看，Pulse iToF 是在短时间窗内发射高强度光脉冲，从而可以减少背景光信号的影响，使其对环境光变化的适应性更强，对场景运动模糊等问题的抵御也更好。（引自黄烨峰的文章）