1.8 点云数据获取方式——小结
点云,作为三维空间信息的直观载体,在各行各业都得到了广泛应用。而能够获得三维点云数据手段,也是极为丰富。本章节主要介绍了主动式手段(包括激光雷达、ToF相机、结构光相机)和被动式手段(双目立体相机、单目相机多视图几何、视觉slam)。下面就以上几种手段做了横向对比:
表1-8-1不同技术手段对比分析结果
技术方案 | 精度 | 距离范围 | 成本 | 实时性 | 典型场景 | 决策关键点 |
激光雷达 | 毫米 - 厘米级 | 0.1-200 米 | 高(数千 - 百万) | 高 | 自动驾驶、工业测绘 | 预算充足、需全光照适应性 |
结构光扫描仪 | 毫米级 | 0.5-3 米 | 中(数百 - 数千) | 中 | 文物扫描、医疗建模 | 近场高精度、纹理还原需求 |
ToF 相机 | 厘米级 | 0.1-10 米 | 中(数百 - 数千) | 高 | AR/VR、仓储机器人 | 实时性、单设备集成需求 |
双目视觉 | 厘米级 | 1-10 米 | 低(数百) | 中 | 无人机、嵌入式导航 | 低成本、被动感知需求 |
多视图重建 | 米级 - 厘米级 | 1 - 无穷大 | 极低(仅相机) | 低 | 电商建模、文化遗产 | 无硬件依赖、大规模场景 |
vslam | 米级 - 厘米级 | 1 - 无穷大 | 中(数百 - 数千) | 中 | 室内建图 | 实时性、单设备集成需求 |
从精度维度来看,激光扫描仪无疑是精度王者,毫米 - 厘米级的精度让它在工业测绘、文物保护这类对精度要求近乎苛刻的场景中独占鳌头。深度相机和双目相机则在厘米级精度上各显神通,深度相机以其快速响应和近场高精度,成为室内机器人导航的得力助手;双目相机凭借其仿生视觉原理,在无人机测绘等领域发挥着重要作用 。多视图重建虽然精度相对较低,在厘米 - 米级范围,但它的灵活性和低成本,使其在对精度要求不那么极致的电商建模等场景中得到广泛应用。vslam在室内通常能够达到厘米级,因此,多用于室内建图。
成本是许多项目考量的关键因素。激光扫描仪由于其复杂的技术和精密的制造工艺,成本通常在万元 - 百万元级,对于一些预算有限的项目来说,可能是一道难以跨越的门槛。深度相机成本亲民,在百元 - 千元级,非常适合消费级产品的集成,为智能家居设备的智能化升级提供了可能。双目相机以其百元级的低成本,成为嵌入式设备的性价比之选,为智能设备的三维感知能力赋能。多视图重建则更是将成本门槛降到了最低,仅需一部普通相机,就能实现三维建模,让每个人都能轻松开启三维创作之旅 。与之相似的vslam,通常也仅仅需要一部普通相机,但当对点云实时性、精度、稳定性有要求时,通常会使用RGB-D相机并增加imu设备。
在典型场景的应用中,激光扫描仪凭借其全光照适应能力,无论是在阳光明媚的户外,还是光线昏暗的室内,都能稳定工作,成为工业测绘、文物保护等场景的首选。深度相机的轻量化和实时性强的特点,使其在 AR/VR 领域大放异彩,为用户带来沉浸式的虚拟体验;在室内机器人导航中,也能帮助机器人快速感知周围环境,实现智能避障和路径规划 。双目相机的被动感知特性,使其在无人机领域表现出色,能够利用环境光进行图像采集和深度计算,实现高精度的地形测绘和目标识别。多视图重建的无硬件依赖和灵活性高的优势,使其在电商建模中能够快速为产品创建 3D 模型,提升产品展示效果;在文化遗产数字化保护中,也能通过拍摄多幅图像,为文物构建三维数字模型,实现文物的永久保存和远程展示 。vslam受环境光的干扰比较严重,因此多用于室内建图和非强光照下室外建图。
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