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深度相机结构光vs.激光雷达

news 2025/10/14 9:58:09

深度相机的结构光（Structured Light）与激光雷达（LiDAR）均为获取三维空间深度信息的传感技术，但二者在技术原理、性能特性、应用场景等维度存在本质区别。

简单来说，结构光是 “通过已知光图案的形变算深度”，激光雷达是 “通过激光束的飞行时间 / 位置算距离”，核心差异可从以下维度展开：

一、核心技术原理：从 “图案形变” 到 “激光扫描”

两者的根本区别在于深度信息的计算逻辑，具体原理如下：

结构光属于 “主动三角测量” 技术，核心是通过 “发射已知图案的光 + 接收图案形变” 反推深度，流程如下：
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步骤 1：发射编码光：由红外发射器（如 VCSEL 垂直腔面激光器）向目标场景投射 “已知结构的光图案”—— 常见类型包括：
- 散斑结构光（如苹果 Face ID）：投射随机分布的 “微米级散斑”（类似无数个小光斑）；
- 条纹结构光：投射连续的条纹 / 网格图案（如早期工业检测设备）。
步骤 2：接收形变图案：由专用红外 CMOS 传感器接收目标反射的光图案 —— 由于目标各点距离不同，图案会产生 “拉伸、偏移” 等形变。
步骤 3：计算深度：通过预设算法（基于三角几何原理），对比 “原始图案” 与 “形变图案” 的差异，反推目标各点的三维坐标（深度值）。

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激光雷达属于 “主动测距 + 扫描” 技术，核心是通过 “发射激光束 + 测量回波时间 / 角度” 计算距离，再通过扫描覆盖整个场景，流程如下：

步骤 1：发射激光束：由激光发射器（如半导体激光器、光纤激光器）发射高能量、窄脉冲的激光束（通常为近红外或紫外光）。
步骤 2：测量回波信号：由光电探测器（如 APD 雪崩二极管、SPAD 单光子雪崩二极管）接收激光遇到目标后的反射回波，核心测量两个关键信息：
- 飞行时间（ToF）：计算激光从发射到接收的时间差，结合光速（c=3×10⁸m/s），通过公式 距离 = (光速×时间差)/2 直接得到单点距离（最主流方案）；
- 三角测量：部分短量程激光雷达通过测量回波的角度偏移，结合发射器与探测器的固定间距，用三角几何算距离（类似结构光，但仅针对单点）。
步骤 3：扫描构建点云：通过机械扫描（如旋转镜）、MEMS 微振镜扫描或 Flash 面阵扫描（无运动部件），让激光束覆盖目标场景的所有区域，最终将无数 “单点距离” 组合成三维点云（点云即场景的三维坐标集合）。

性能差异直接决定了二者的应用边界，具体对比如下表：

性能维度	结构光（深度相机）	激光雷达（LiDAR）
测量精度	高（近距离）：通常 ±1% 以内，如 1 米距离误差＜1cm	中 - 高（随量程变化）：短量程 ±1%，长量程 ±5%（如 100 米误差＜5cm）
有效量程	短：通常 0.1m~10m（受发射光功率、环境光影响）	长：短量程（0.1m_{10m）、中量程（10m}100m）、长量程（100m~500m+，如自动驾驶激光雷达）
帧率	高：通常 30~60fps（可实时输出深度图）	中 - 低：机械扫描型约 10~20fps，Flash 型可达 30fps（帧率与扫描范围负相关）
抗干扰能力	弱：易受强光（如阳光）、高反射 / 低反射物体影响（图案易淹没或形变不准确）	强：激光束能量集中、波长特定（多为 905nm/1550nm），抗阳光、环境光干扰能力强
环境适应性	差：适合室内 / 弱光场景，户外强光下精度骤降	好：支持室内外全天候（雨、雾、雪天性能会下降，但优于结构光）
点云密度	固定（与传感器分辨率一致）：如 1280×720 像素深度图，对应 92 万点 / 帧	可变（与扫描方式相关）：机械扫描约几十万点 / 帧，Flash 型可达百万点 / 帧

性能差异决定了二者的应用领域完全不同，核心场景如下：

由于量程短、抗干扰弱，但成本低、体积小，结构光主要用于室内或近距离场景：

由于量程远、环境适应性强，激光雷达主要用于户外或需要高精度三维建模的场景：

结构光：成本低（核心部件为红外 LED/VCSEL + 普通 CMOS 传感器，无复杂扫描机构）、体积小（可集成到手机、平板等小型设备中），属于 “消费级” 技术；
激光雷达：成本高（核心部件为高功率激光器 + 高精度探测器 + 扫描机构，尤其是长量程激光雷达）、体积较大（早期机械扫描型激光雷达如 “大花盆”，近年 MEMS 型体积缩小但成本仍较高），过去以 “工业级” 为主，近年随自动驾驶需求推动，成本逐步下降（如国产激光雷达已降至千元级）。