Empirical Comparison of Four Stereoscopic Depth Sensing Cameras for Robotics Applications

要約

深さセンシングは、ロボット工学や他の多くの分野で不可欠な技術です。
多くの深度センシング（またはRGB-D）カメラが市場で利用でき、アプリケーションに最適なカメラを選択するのは難しい場合があります。
この作業では、わずかに異なるビューから2つの画像を使用して距離を感知する4つの立体視鏡RGB-Dカメラをテストしました。
3つのシナリオで、4つのカメラ（Intel RealSense D435、Intel RealSense D455、Stereolabs Zed 2、およびLuxonis Oak-D Pro）を経験的に比較しました。
各カメラに3,000以上のRGB-Dフレームを記録および評価しました。
最大1メートルまでのオブジェクトまでの距離を持つテーブルトップロボットシナリオの場合、テストされたすべてのシナリオで1 cm未満のエラーで知覚できるD435カメラによって最高のパフォーマンスが提供されます。
より長い距離では、他の3つのモデルのパフォーマンスが向上し、一部のモバイルロボットアプリケーションにより適しています。
OAK-D Proは、統合されたAIモジュール（オブジェクトやヒューマンキーポイント検出など）をさらに提供します。
Zed 2は全体的に最高のカメラであり、4メートルでもエラーを3 cm未満に保つことができます。
ただし、スタンドアロンデバイスではなく、深度データ収集用のGPUを備えたコンピューターが必要です。
すべてのデータ（12,000 RGB-Dフレームを超える）は、https：//rustlluk.github.io/rgbd-comparisonで公開されています。

要約(オリジナル)

Depth sensing is an essential technology in robotics and many other fields. Many depth sensing (or RGB-D) cameras are available on the market and selecting the best one for your application can be challenging. In this work, we tested four stereoscopic RGB-D cameras that sense the distance by using two images from slightly different views. We empirically compared four cameras (Intel RealSense D435, Intel RealSense D455, StereoLabs ZED 2, and Luxonis OAK-D Pro) in three scenarios: (i) planar surface perception, (ii) plastic doll perception, (iii) household object perception (YCB dataset). We recorded and evaluated more than 3,000 RGB-D frames for each camera. For table-top robotics scenarios with distance to objects up to one meter, the best performance is provided by the D435 camera that is able to perceive with an error under 1 cm in all of the tested scenarios. For longer distances, the other three models perform better, making them more suitable for some mobile robotics applications. OAK-D Pro additionally offers integrated AI modules (e.g., object and human keypoint detection). ZED 2 is overall the best camera which is able to keep the error under 3 cm even at 4 meters. However, it is not a standalone device and requires a computer with a GPU for depth data acquisition. All data (more than 12,000 RGB-D frames) are publicly available at https://rustlluk.github.io/rgbd-comparison.

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