常用的三種類型的深度相機[1]，大致分為以下三種：基于主動投射結構光的深度相機（如Kinect 1.0, Intel RealSense, Enshape, Ensenso等）、被動雙目相機（如STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera, Point Grey 公司推出的 BumbleBee）以及ToF[2]相機（如微軟的Kinect 2.0, MESA 的 SR4000 , Google Project Tango 中使用的PMD Tech 的TOF相機，Intel 的 SoftKinect DepthSense, Basler基于松下的芯片開發的TOF相機以及國內一些初創公司基于TI的方案開發的TOF相機等等）
目前市面上常有的 3D 相機方案就就是下面3種，對應上面的：
(1) 結構光(Structured-light)，代表公司有奧比中光（國產，比較推薦，性價比可以，也有高分辨率的款），蘋果(Prime Sense)，微軟 Kinect-1，英特爾RealSense, Mantis Vision 等。
(2) 雙目視覺(Stereo)，代表公司 Leap Motion， ZED， 大疆;
(3) 光飛行時間法(TOF)，代表公司微軟 Kinect-2，PMD，SoftKinect， 聯想Phab。
image_1cs5el5cb14m9bhr9ts11rvgve4i.png-82.7kB
1. Kinect
先給出結論，KinectV2的精度在2mm~4mm左右，距離越近精度越高，越遠精度稍微差點；kinectV1誤差約2mm~30mm。
Kinectv2 for Mobile Robot Navigation: Evaluationand Modeling
image_1cs6h8fbdokn1ljf1npuogg1g2b5p.png-1587.5kB
如上圖所示，右側大三角是KinectV2在縱向（垂直于地面）的精度分布，下側大三角是KinectV2在水平面（平行于地面）上的精度分布。在綠色區域精度最高，誤差小于2mm，在黃色區域誤差在2~4mm，紅色區域誤差大于4mm。所以在設計交互場景時，在黃色區域以內會達到最好的效果（3.5m內）。如果對精度要求很高，如控制機械，最好在綠色區域進行交互。
2 Kinect v2和Kinect v1
性能表對比
Kinect v2的rgb視場（FOV[3]）是84.1 x 53.8，關于FOV的建模和模型可以參考。
image_1cs6hgs884u61c4cs061tp61d9466.png-274.2kB
如圖所示，KinectV1隨著距離增加，誤差指數性增加，在距離達到4m時，kinectV1誤差接近0.2m。而KinectV2的誤差幾乎不隨距離增加而變化。V2比V1追蹤準確度好20%。V2可以在戶外進行人體跟蹤，最遠到4m。V2在近距離有比V1高2倍的精度，在6m有高數十倍的精度。
3. LeapMotion
LeapMotion的精度平均下來是0.7mm的精度，也是達不到所謂的0.01mm的。
Analysis of the Accuracy and Robustness of the Leap
Motion Controller
上面的論文對初步版本中的Leap Motion控制器進行研究，分別在靜態與動態設置下的精度和準確性，考慮到人手的可達到的平均約為0.4mm，實驗用設備使用參考筆，位置精度可達0.2mm，且參考筆對儀器精度測量無可觀察到的影響。在基于靜態設置的測量下，獲得了期望的3D位置與小于0.2mm的測量位置之間的與軸無關的偏差。在動態情況下，獨立于平面，可以獲得小于2.5mm的精度（平均1.2毫米）。重復性平均小于0.17毫米。在基于姿勢的用戶界面方面，在實際條件下不可能實現0.01mm的理論精度，而是高精度（總平均精度為0.7mm）。
最后比較一下以上設備的優缺點
1. Microsoft Kinect
image_1cs835f4eiaa4gb1ln31cndcb2an.png-99.9kB
優點：
- 可以獲取深度數據（320＊240）、rgb
- 數據（640＊480）、聲音、骨骼節點（20個）
- 擁有三套 SDK：微軟 SDK、OpenNI、libfreenect
- 后兩個 SDK 是跨平臺，支持各種開發語言
- 價格便宜
- 社區成熟，開發資源豐富
缺點：
- 傳感器分辨率不夠，看不清手指
- 由于使用結構光技術，深度傳感器的可視范圍無法重疊
- OpenNI 和 libfreenect 雖然跨平臺，但是功能遠不如微軟 SDK
- 設備尺寸大，需要一坨電源線
- 致命缺點，微軟已宣布停止生產 Kinect 一代
2. Microsoft Kinect One
image_1cs83c41h1bpip0qjqvc2s1aub4.png-84.5kB
優點：
- 分辨率更大、可以看到更廣闊的場景
- 可以檢測到的人體關節點更多（25個），能看清手指
- 擁有兩套 SDK：微軟 SDK、libfreenect2
- 可以開發 Windows Store 應用
缺點：
- libfreenect2 基本不能檢測骨骼，功能缺太多，同時 OpenNI 也不支持它，因此局限于 Windows 平臺
- 設備尺寸比一代更大，需要一坨電源線，比一代貴一些
- 致命缺點：只能運行在 64 位 Windows 8 系統上，必須使用 USB 3.0 端口
3. Intel / Creative / SoftKinetic
image_1cs83s6uv6941lg0gaonlg1ocp19.png-259.3kB
優點：
- 小巧，普通 USB 攝像頭的尺寸
- 不需要外界電源線
- 近距離使用，可實現表情分析和手勢識別
缺點：
- 不適合遠距離交互，也無法檢測完整的身體
- 只能在中高端的 Intel CPU 上才能運行
4. Leap Motion
image_1cs83t6bukpppr9f021dtt1cdo1m.png-170.4kB
優點：
- 小巧，一根 usb 線就可以使用
- 跨平臺
- 支持的開發語言比較多，甚至通過 WebSocket
- 實現了瀏覽器中的 JavaScript API
- 跟蹤手指和手掌，精度較高
缺點：
- 檢測范圍小，手臂酸疼（見上圖）
- 不能檢測身體和臉部
- 作為生產力工具，完全無法替代鼠標鍵盤
- 致命缺點：找不到合適的使用場景
5. PrimeSense / Apple / 華碩（ASUS）
image_1cs8479dm6sncqr1ulgb1e1l5r23.png-80.6kB
和 Kinect 一代的優缺點類似，
-
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28274727 ↩
-
https://baike.baidu.com/item/TOF/19952376?fr=aladdin ↩
-
http://www.coloreye.cn/wiki/doc-view-716.html ↩