Acerca de la precisión de las cámaras de profundidad
Hay tres tipos de cámaras de profundidad de uso común [1], que se dividen a grandes rasgos en los tres tipos siguientes: cámaras de profundidad basadas en la proyección activa de luz estructurada (como Kinect 1.0, Intel RealSense, Enshape, Ensenso, etc.), cámaras estéreo duales pasivas (como la cámara estéreo ZED 2K lanzada por STEROLABS, BumbleBee lanzada por Point Gray Company) y cámaras ToF [2] (como Kinect 2.0 de Microsoft, SR4000 de MESA, cámara TOF de PMD Tech utilizada en Google Project Tango, SoftKinect DepthSense de Intel, cámaras TOF desarrolladas por Basler basadas en chips Panasonic y cámaras TOF desarrolladas por algunas empresas emergentes nacionales basadas en soluciones TI, etc.)
Primero, demos una conclusión. La precisión de KinectV2 es de aproximadamente 2 mm ~ 4 mm, y la distancia Cuanto más cerca esté, mayor será la precisión, y cuanto más lejos esté, la precisión es ligeramente peor. El error de kinectV1 es de aproximadamente 2 mm ~ 30 mm;
Kinectv2 para navegación de robots móviles: evaluación y modelado
Como se muestra en la figura anterior, el triángulo grande de la derecha es la distribución de precisión de KinectV2 en la dirección longitudinal (perpendicular a la suelo), y el triángulo grande en el lado inferior es la distribución de precisión de KinectV2 en el plano horizontal (paralelo al suelo). La precisión es mayor en el área verde, con un error inferior a 2 mm, en el área amarilla, el error es de 2 a 4 mm y en el área roja, el error es superior a 4 mm. Por lo tanto, al diseñar escenas interactivas, los mejores resultados se lograrán dentro del área amarilla (dentro de los 3,5 m). Si se requiere precisión, como controlar maquinaria, lo mejor es interactuar en la zona verde.
El campo de visión RGB (FOV [3]) de Kinect v2 es 84,1 x 53,8. Para obtener información sobre el modelado y los modelos FOV, consulte .
Como se muestra en la figura, a medida que aumenta la distancia, el error de KinectV1 aumenta exponencialmente. Cuando la distancia alcanza los 4 m, el error de KinectV1 se acerca a los 0,2 m. El error de KinectV2 apenas cambia a medida que aumenta la distancia. V2 tiene una precisión de seguimiento un 20% mejor que V1. V2 puede realizar seguimiento del cuerpo humano en exteriores hasta 4 m. V2 tiene una precisión 2 veces mayor que V1 en distancias cortas y docenas de veces mayor precisión a 6 m.
La precisión de LeapMotion es de una media de 0,7mm, que no llega a los llamados 0,01mm.
Análisis de la precisión y robustez del controlador de movimiento Leap
Controlador de movimiento
El artículo anterior estudia la versión preliminar del controlador Leap Motion, respectivamente en estático en comparación con la precisión y exactitud en configuraciones dinámicas, considerando que el promedio alcanzable de la mano humana es de aproximadamente 0,4 mm, el equipo experimental utiliza un lápiz de referencia, la precisión de la posición puede alcanzar 0,2 mm y el lápiz de referencia no tiene ningún impacto observable en la precisión del instrumento medición. Con mediciones basadas en una configuración estática, se obtuvo una desviación independiente del eje entre la posición 3D deseada y la posición medida de menos de 0,2 mm. En situaciones dinámicas, independientemente del plano, se puede obtener una precisión inferior a 2,5 mm (promedio 1,2 mm). La repetibilidad es inferior a 0,17 mm en promedio. En términos de interfaces de usuario basadas en gestos, no es posible lograr una precisión teórica de 0,01 mm en condiciones reales, pero sí una precisión alta (precisión promedio general de 0,7 mm).
Ventajas:
Desventajas:
Ventajas:
Desventajas:
Ventajas:
Desventajas:
Ventajas:
Desventajas:
Similar a las ventajas y desventajas de la generación Kinect,