1. RGB-D Camera
1）深度测量技术分类
2） 各种方案的比较
3）Three-dimensional vision sensor technology comparisons
1.1 双目摄像头 (Stereo Camera)
1）原理：
- Most stereo methods extract depth values at pixels where either corresponding features or texture information is available.
- Accuracy in stereo systems depends on the setup, where typical parameters are for example baseline, focal length, etc.
- Stereo Matching
2）特点：精度高，但是主要问题是体积较大，难以应用到移动端，如手机和VR头显上。结构光的方案则抗光性差，而且不能在近距离使用。
3）代表：Leap Motion
1.2 结构光 (Structured Light)
1) 原理
- The accuracy depends on the setup and is depending on parameters likebaseline, focus, light pattern, etc.
2）代表：Kinect V1
1.3 TOF (Time of Flight)
1）原理：
- 测量发射与反射红外(IR)信号的相位延迟(phase-delay)
- 计算每个sensor像素到目标物体的距离
- 相位差(延迟)通过四个电荷值的关系进行计算，这四个相位控制信号之间有90度的相位延迟，c = 300,000,000m/s
- The operating range is between 0.8 meters to 3.5 meters, the spatial resolution is 3mm at 2 meters distance, and the depth resolution is 10mm at 2 meters distance. The FOV is 57×43 (HxV) degrees.
- ToF sensor is composed by a matrix of distance sensors. Despite these functional improvements (compared to conventional imaging sensors) the sensor itself is still a standard CMOS sensor. Therefore imaging and 3-D measurement capabilities can be placed next to system-relevant electronics like analog-digital converters, etc. All “intelligence” of the sensor is included on the chip, meaning that the distance is computed per pixel. Therefore ToF pixels are also called “smart pixels”.
2）主要问题：
- 精确度低、空间分辨率低
- 运动模糊 (motion blur 相机运动或目标运动)
3）特点： TOF虽然目前精度在厘米级，比Leap Motion等毫米级要低，但目前的设备已经比Leap Motion等更小也更便宜，未来可以做到更小，能够植入移动端。
4）代表：Kinect V2
目前主流的有TOF相机厂商有PMD、MESA、Optrima、微软等几家，其中MESA在科研领域使用较大，相机紧凑性好，而PMD是唯一一款能够在户内、户外均能使用的TOF相机，并且能够具有多种探测距离，可用于科研、工业等各种场合。而Optrima、微软的相机主要面向家庭、娱乐应用，价位较低。
1.4 光编码（Light Coding）
光编码（Light Coding）技术(由PrimeSense提出)：不同于传统的ToF或者结构光测量技术，Light Coding使用的是连续的照明（而非脉冲），也不需要特制的感光芯片，而只需要普通的CMOS感光芯片，这让方案的成本大大降低。
Light Coding，顾名思义就是用光源照明给需要测量的空间编上码，说到底还是结构光技术。但与传统的结构光方法不同的是，他的光源打出去的并不是一副周期性变化的二维的图像编码，而是一个具有三维纵深的“体编码”。这种光源叫做激光散斑（laser speckle），是当激光照射到粗糙物体或穿透毛玻璃后形成的随机衍射斑点。这些散斑具有高度的随机性，而且会随着距离的不同变换图案。 也就是Kinect说的空间中任意两处的散斑图案都是不同的。只要在空间中打上这样的结构光，整个空间就都被做了标记，把一个物体放进这个空间，只要看看物体上面的散斑图案，就可以知道这个物体在什么位置了。
当然，在这之前要把整个空间的散斑图案都记录下来，所以要先做一次光源的标定。在PrimeSense的专利上，标定的方法是这样的：每隔一段距离，取一个参考平面，把参考平面上的散斑图案记录下来。假设Natal规定的用户活动空间是距离电视机1米到4米的范围，每隔10cm取一个参考平面，那么标定下来我们就已经保存了30幅散斑图像。需要进行测量的时候，拍摄一副待测场景的散斑图像，将这幅图像和我们保存下来的30幅参考图像依次做互相关运算，这样我们会得到30幅相关度图像，而空间中有物体存在的位置，在相关度图像上就会显示出峰值。把这些峰值一层层叠在一起，再经过一些插值，就会得到整个场景的三维形状了。
2. 目前主要RGB-D产品
| 产品 | 延迟 | FPS | DOF | 感应角度 | 使用距离 | 焦距 | 价格 | 技术方案 |
| LeapMotion | 10ms | 120Hz | 26 | 120度 | 70cm以内 | 30cm | 699 | 双目摄像头 |
| uSens | 16ms | 60Hz | 26 | 120度 | 70cm以内 | 30cm | 699 | 双目摄像头 |
| 微动 | 10ms | 100Hz | 23 | 120度 | 70cm以内 | 40cm | 699 | 双目摄像头 |
| Nimble | 25ms | 45Hz | 110度 | 0-1.2m | 无需定焦 | 699 | TOF | |
| ThisVR | 16ms | 60Hz | 26 | 110度 | 0-1.5m | 无需定焦 | 299 | TOF |
| Kinect One | 30ms | 30Hz | 60度 | 0.5-4m | 无需定焦 | 999 | TOF | |
| Intel(Omek) | 33ms | 30Hz | 90度 | 1-3 | 1m外 | 1099 | 结构光 | |
| 奥比中光 | 33ms | 30Hz | 1-3 | 0.5m外 | 999 | 结构光 |
ToF: SoftKinetics, PMD, MSFT
SL(Structured Light): PS, Intel, Mantis, Morvidius
Stereo: Intel
3. Kinect V1 VS Kinect V2
3.1 Sensor配置比较
| Kinect V1 | Kinect V2 | ||
|---|---|---|---|
| 颜色（Color） | 分辨率（Resolution） | 640×480 | 1920×1080 |
| fps | 30fps | 30fps | |
| 深度（Depth） | 分辨率（Resolution） | 320×240(upsample:640x480) | 512×424 |
| fps | 30fps | 30fps | |
| 人物数量（Player） | 6人 | 6人 | |
| 人物姿势（Skeleton） | 2人 | 6人 | |
| 関節（Joint） | 20関節／人 | 25関節／人 | |
| 手的開閉状態（Hand State） | △（Developer Toolkit） | ○（SDK） | |
| 检测範囲（Range of Detection） | 0.8～4.0m | 0.5～4.5m | |
| 角度（Angle）（Depth） | 水平（Horizontal） | 57度 | 70度 |
| 垂直（Vertical） | 43度 | 60度 | |
| （Tilt Motor） | ○ | ×（手動） | |
| 複数的App | ×（単一的App） | ○ | |
3.2 Kinect V1的关节图
3.3 Kinect V2的关节图
增加了头(Neck)，指尖（HAND_TIP_LEFT，HAND_TIP_RIGHT），大拇指（THUMB_LEFT，THUMB_RIGHT）5个Joint。
3.4 应用架构
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