传感器
| 对比项 | ToF(飞行时间) | Cliff(悬崖/跌落传感器) |
|---|---|---|
| 原理 | 发射红外/激光,测量光往返时间 | 发射红外光,检测反射光有无/强度 |
| 测量目标 | 精确距离值(如 0.1~5 米) | 地面是否存在(是/否的二元判断) |
| 输出结果 | 连续深度数据 / 3D 点云 | 布尔值:有地面 / 悬崖(悬空) |
| 主要用途 | 避障、建图、测距、识别物体 | 防跌落(防止从楼梯、台阶摔下) |
| 安装位置 | 机身顶部或前部(瞭望) | 机身底部(贴近地面) |
| 成本 | 较高 | 极低(几毛钱的红外对管) |
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1. 双目(Stereo Vision / 双目立体视觉)
原理:模仿人眼,两个摄像头间距固定(基线),通过视差计算深度。
plain
左相机 ──┐
├──► 同一个点在两张图上的像素偏移 → 三角测量 → 深度图
右相机 ──┘
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优点:不需要主动发光(被动式;也可以主动发光控制补光灯),白天室外效果极好,硬件成本低(两个普通CMOS),探测距离远。
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缺点:极度依赖纹理——面对白墙、光滑桌面、玻璃时直接失效;夜间无补光等于瞎了;计算量大。
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典型应用:大疆无人机避障、特斯拉早期纯视觉方案、人形机器人(如宇树、智元)。
2. 散斑 / 结构光(Structured Light with Speckle Pattern)
原理:属于结构光的一种。红外投射器向场景打一片伪随机散斑图案,红外摄像头拍摄图案,通过图案变形解算深度。
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红外散斑投射器 ──────► 人脸/物体
│
▼
图案被几何变形
│
红外摄像头接收
│
与参考图案对比 → 深度图
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优点:近距精度极高(亚毫米级),不依赖环境纹理,暗光可用。
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缺点:强光下红外图案被淹没(太阳底下基本废),多机互相干扰(两台Face ID放一起会串),功耗高,距离近(通常 < 5m)。
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典型应用:苹果 Face ID、奥比中光3D相机、智能门锁人脸认证、支付宝刷脸支付。
📌 注意:广义的"结构光"还包括投射条纹、网格等图案;散斑是其中一种特定图案。
3. 红外(Infrared / IR Camera)
这个词比较泛,通常指红外成像系统,根据工作方式分两类:
表格
| 类型 | 原理 | 说明 |
|---|---|---|
| 近红外(NIR)相机 | 接收 700-1000nm 红外光 | 配合红外补光灯,用于夜视;结构光/ToF里的红外摄像头就是这个 |
| 热红外(Thermal) | 接收物体自身发出的热辐射 | 不需要光源,用于测温、消防、夜视 |
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单独的"红外摄像头"不输出深度,只输出2D红外图像。
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它通常是其他深度方案的"眼睛"——结构光、ToF、线激光方案里都会用红外摄像头来接收信号。
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典型应用:监控夜视、体温筛查(热成像)、Leap Motion 手势识别。
4. 线激光(Line Laser / 激光三角测量)
原理:发射器投射一条(或多条)细激光线到物体表面,另一侧的相机拍摄激光线的弯曲变形,通过三角几何计算轮廓。
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激光发射器 ───── \\\\\\\\\\\\\ ──────► 物体表面
激光线弯曲
摄像头 ───────────────┘
三角测量 → 精确轮廓/高度
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优点:精度极高(微米~亚毫米级),金属/高反光/黑色物体都能测,技术成熟。
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缺点:一次只能扫一条线,要完整3D需要扫描运动(转台或滑轨);激光对人眼有潜在风险(Class 2/3)。
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典型应用:工业三维扫描仪、焊缝质量检测、扫地机器人沿墙测距(如石头G10S的线激光避障)、高精度尺寸测量。
📌 与"散斑"区别:散斑是投一片区域瞬间获取深度图;线激光是投一条线,需要扫描。
5. USB摄像头(普通RGB Camera)
原理:最普通的可见光相机,只捕捉红绿蓝三色2D图像。
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优点:几乎没有成本(十几到几十块钱),即插即用,分辨率高。
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缺点:没有任何深度信息,光照影响大,夜间需补光。
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典型应用:视频通话、二维码扫描、颜色识别、作为AI视觉的"眼睛"(配合算法做目标检测)。
📌 注意:双目视觉本质是"两个USB摄像头+算法",但单独的USB摄像头≠双目。
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