深度相机的精度问题及Kinect2标定

常用的三种类型的深度相机[1]，大致分为以下三种：基于主动投射结构光的深度相机（如Kinect 1.0, Intel RealSense, Enshape, Ensenso等）、被动双目相机（如STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera, Point Grey 公司推出的 BumbleBee）以及ToF[2]相机（如微软的Kinect 2.0, MESA 的 SR4000 , Google Project Tango 中使用的PMD Tech 的TOF相机，Intel 的 SoftKinect DepthSense, Basler基于松下的芯片开发的TOF相机以及国内一些初创公司基于TI的方案开发的TOF相机等等）

目前市面上常有的 3D 相机方案就就是下面3种，对应上面的： (1) 结构光(Structured-light)，代表公司有奥比中光（国产，比较推荐，性价比可以，也有高分辨率的款），苹果(Prime Sense)，微软 Kinect-1，英特尔RealSense, Mantis Vision 等。 (2) 双目视觉(Stereo)，代表公司 Leap Motion， ZED， 大疆; (3) 光飞行时间法(TOF)，代表公司微软 Kinect-2，PMD，SoftKinect， 联想Phab。

先给出结论，KinectV2的精度在2mm~4mm左右，距离越近精度越高，越远精度稍微差点；kinectV1误差约2mm~30mm。

Kinectv2 for Mobile Robot Navigation: Evaluationand Modeling

如上图所示，右侧大三角是KinectV2在纵向（垂直于地面）的精度分布，下侧大三角是KinectV2在水平面（平行于地面）上的精度分布。在绿色区域精度最高，误差小于2mm，在黄色区域误差在2~4mm，红色区域误差大于4mm。所以在设计交互场景时，在黄色区域以内会达到最好的效果（3.5m内）。如果对精度要求很高，如控制机械，最好在绿色区域进行交互。

Kinect v2的rgb视场（FOV[3]）是84.1 x 53.8，关于FOV的建模和模型可以参考。

如图所示，KinectV1随着距离增加，误差指数性增加，在距离达到4m时，kinectV1误差接近0.2m。而KinectV2的误差几乎不随距离增加而变化。V2比V1追踪准确度好20%。V2可以在户外进行人体跟踪，最远到4m。V2在近距离有比V1高2倍的精度，在6m有高数十倍的精度。

kinectv1和kinectv2比较

|KinectV1|KinectV2 ----|----|---- 检测范围(Range of Detecton)|0.8–6.0m|0.5 –4.5m 深度误差(depth Uncertainty)|2mm-30mm|