《基于深度学习的车辆行驶三维环境双目感知方法研究》

复原论文思路：

《基于深度学习的车辆行驶三维环境双目感知方法研究》

1、双目测距的原理

按照上述公式算的话，求d的话，只和xl-xr有关系，这样一来，是不是只要两张图像上一个测试点的像素位置确定，对应的深度信息就是确定的？理论上就应该这样！

参考链接：相机模型和双目立体匹配_双目相机位姿关系如何确定-CSDN博客

2、如果步骤1 可以得到深度信息，论文中为什么还要通过投射结构光获取三维点云信息？

2.1 双目相机不主动对外发射光源，因此称为被动深度相机；

1.优点

不需要结构光、TOF的发射器和接收器，因此结构简单硬件成本低，适合成本敏感的应用场景。因为依靠自然光，可在室内外使用。
2.缺点

强光、暗光影响较大，因为依赖于自然光。对无纹理的物体或表面影响较大，如纯色墙，因双目相机依据视觉特征进行图像匹配，单一问题会引起匹配失效。
                       
 

2.2 双目相机发射结构光

主要硬件有投射仪、相机，通过投射仪主动发射（因此称为主动测量）一束光源（通常是红外线激光）来照亮物体表面，并通过相机镜头来捕捉反射回来的光线。

1.优点

近距离(1米内)精度较高，毫米级。测量范围广、对光线和颜色的敏感度低等。主动投影，适合弱光照使用。

2.缺点

测量距离和分辨率存在一定的局限性。远距离精度差，随着距离的拉长，精度也随之变差。对环境光的干扰较大，室外强光照不宜使用，强光容易干扰投影光。

 参考链接：https://blog.csdn.net/oakchina/article/details/130703831