3D 深度攝影機（3D Cameras）是機器人學、電腦視覺和擴增實境（AR）領域中非常重要的感測器。它們不僅能捕捉 2D 影像，還能提供物體的深度資訊，使得機器人能夠感知三維空間、進行避障、物體識別和地圖構建。
以下是三種最常用的 3D 深度攝影機類型：
1. 結構光攝影機（Structured-light Cameras）
基本原理： 結構光攝影機通過投射一個已知的紅外線圖案（例如一組線條或點陣）到物體上，然後使用另一個感應器來捕捉被物體表面扭曲後的圖案。通過分析圖案的變形，相機可以精確計算出物體表面上每個點的深度。
代表產品：
Microsoft Azure Kinect：這是一款功能強大的深度攝影機，提供了高品質的深度感應、RGB 相機和慣性測量單元（IMU）。它在研究和開發社群中非常受歡迎，特別適用於人體追蹤、手勢識別和機器人導航。
Intel RealSense D400 系列：D400 系列是另一款主流的深度攝影機。它提供了多種型號，具有不同的深度感應範圍和視野，適用於多種應用，從機器人避障到物流分揀。
優點：
深度數據精確，適用於高精度測量。
通常具有較高的解析度。
缺點：
容易受到環境光線的干擾，特別是在室外或強光環境下。
多台結構光攝影機同時使用時，可能會互相干擾。
2. 飛行時間攝影機（Time-of-Flight, ToF Cameras）
基本原理： ToF 攝影機發射一個紅外線光脈衝，並測量這個光脈衝從發射到反射回來的時間。由於光速是已知的，它可以通過簡單的公式（距離 = (光速 × 時間)/2）來計算出物體到攝影機的距離。
代表產品：
pmd ToF 攝影機：這類感應器常被整合到工業應用中，用於物體檢測、體積測量等。
部分智慧型手機的 ToF 感應器：近年來，許多高階智慧型手機也內建了 ToF 感應器，用於增強攝影體驗和 AR 應用。
優點：
抗環境光干擾能力強，適用於不同光照條件。
深度感應速度快，非常適合即時應用。
缺點：
通常比結構光攝影機的解析度低。
感應範圍可能較窄。
3. 立體攝影機（Stereo Cameras）
基本原理： 立體攝影機模仿人類的雙眼視覺。它由兩台相隔一定距離的相機組成，同時捕捉同一場景的影像。通過計算兩幅影像中對應點的視差（disparity），相機可以利用三角測量原理來推斷出物體的深度資訊。
代表產品：
ZED 2i：這是一款功能強大的立體攝影機，不僅提供高解析度的深度數據，還內建了 IMU、氣壓計和磁力計，非常適合室內外定位和導航。
Intel RealSense D455：D455 擁有更寬的基線（baseline），提供了更遠的深度感應範圍，並改善了在室外環境中的表現。
優點：
適用於不同光照環境（無需主動發光）。
可以提供高解析度的彩色影像和深度數據。
缺點：
需要大量的計算資源來處理影像。
在紋理較少或反射較強的表面上，深度計算可能不準確。
總結來說，每種 3D 攝影機都有其獨特的優點和適用場景。在為您的 AMR 選擇感應器時，您需要綜合考慮機器人的應用場景、預算、對精度的要求以及計算資源的限制。例如，對於室內導航和避障，結構光或立體攝影機都是不錯的選擇；而對於需要快速反應的工業應用，ToF 攝影機可能更合適。
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