主流技术方案介绍：
深度相机的分类，基于其成像原理，呈现三足鼎立之势：结构光，飞行时间法，双目立体成像。下面逐一介绍：
Structure Light-结构光
原理：将编码的光栅或线光源等投射到被测物上，再使用摄像机接收该物体表面反射的结构光图案，由于接收图案必会因物体的立体型状而发生变形，根据它们产生的畸变来解调出被测物的三维信息。普通的结构光方法仍然是部分采用了三角测距原理的深度计算。
优点：模块小；功耗相对较低；测量分辨率相对较高；
缺点：激光发射设备容易坏，更换需要标定且标定难度大，不易修复；编码光抗干扰差，容易被强光淹没，不适合室外；
适用领域：智能电视，智能手机
代表产品：iphoneX的前置摄像头，英特尔的RealSense SR300，奥比中光的Astra
ToF-飞行时间法
原理：TOF 系统实际是一种激光雷达系统，可从发射器向对象发射光脉冲，接收器则可通过计算光脉冲从发射器到对象，再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离。
优点：测量的精准度和稳定性较好；受环境影响小，抗干扰性能好；视角更宽；实时性更高
缺点：深度图像分辨率低；功耗高；镜头要求高，供应商少；成本很高；量产难度高
适用领域：汽车无人驾驶领域的避障和视觉导航
代表产品：Kinect2代, 联想Phab2 Pro（英飞凌的ToF方案），无人驾驶中常用的激光雷达
Active Stereo-主动双目立体成像
原理：主动双目则是和人眼一样用两个普通摄像头针对同一个场景采集左右两张图像，通过三角定位原理以视差的方式来计算被测物距离。主动光源可以在黑暗环境中使用。
优点：成本低；分辨率高；帧率高；抗干扰强，适应不同光照环境
缺点：算法复杂，计算量大计算芯片需要很高的计算性能（此种方案的技术门槛也在于此）；双目需要标定
使用领域：无人机，服务类机器人，手机
代表产品：intel的RealSense主动双目系列，谷歌的Project Tango （RealSense version）
问题1：哪种方法是最好的？
几种方法各有千秋，如果不结合具体的使用场景，很难比较孰优孰劣。
总体来说，主动双目能实现更高的图像分辨率；结构光的刷新率很高；TOF精度高，抗干扰性更好。
基于具体的使用场景，如果是仅限室内使用，对刷新率要求高，结构光是比较推荐的；如果使用场景的光照变化范围很大，比如阴暗的走廊，晴天户外的公园里都需要比较稳定的深度精度，主动双目是最推荐的方案（比如手机自拍和3D人脸解锁）；一些工业领域的非移动应用，不考虑成本和功耗，TOF是最能胜任的。
问题2：做3D成像的技术门槛是什么？
3D图像处理芯片：难度高，突破难
3D成像所需的图像处理芯片和一般的图像处理芯片有所区别，其通过复杂的算法将IR接收端采集的空间信息和镜头成像端采集的色彩信息相结合，生成具备空间信息的三维图像。该芯片设计壁垒高，目前供应商仅为几个芯片巨头，包括Intel（英特尔）、STM(意法半导体)、TI(德州仪器)、NXP(恩智浦)。
未完待续~
参考资料：
Xbox One Kinect完全拆解：精致多了-微软,Xbox One,Kincet,拆解-驱动之家
http://www.ti.com/lit/wp/sloa190b/sloa190b.pdf
https://hal.inria.fr/hal-00725654/PDF/TOF.pdf
奥比中光|3D传感·人工智能·自然人机交互-解决方案 奥比中光
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