This book has been written for a wider audience, including students and practitioners interested in current consumer depth cameras and the data they provide. This book focuses on the system rather than the device and circuit aspects of the acquisition equipment. Processing methods required by the 3D nature of the data are presented within general frameworks purposely as independent as possible from the technological characteristics of the measurement instruments used to capture the data. The results are typically presented by practical exemplifications with real data to give the reader a clear and concrete idea about the actual processing possibilities. This book is organized into three parts, the first devoted to the working principles of ToF and structured light depth cameras, the second to the extraction of accurate 3D information from depth camera data through proper calibration and data fusion techniques, and the third to the use of 3D data in some challenging computer vision applications.

方案描述 采用 3D 飞行时间 (ToF) 的需求控制通风人数统计参考设计是一种子系统解决方案，它使用 TI 的 3D ToF 影像传感器以及跟踪和检测算法对给定区域中的人进行计数，可实现高分辨率和高精度。该传感器技术是在标准 CMOS 中开发的，使系统能够以较低的系统成本实现很高的集成度。由于 ToF 影像传感器以三维处理可视化数据，因此传感器可以检测到人体的精确形状并以前所未有的精度跟踪人的移动和位置（包括微小的移动变化）。因此，ToF 摄像头能够比传统监控摄像头和视频分析更加高效地执行实时人数统计和人员跟踪功能。 特性 精度:> 90% 可配置的响应时间、可实时或定期提供的占位数据 宽视场:H74.4º x V59.3º 3D ToF 摄像头独立于环境光，甚至能够在黑暗中工作 自动照明 四个 NIR 激光可提供较大的照明区域 短漫射激光脉冲可提供固有的眼睛安全性 在嵌入式平台上运行。

中国ToF测距传感器市场现状研究分析与发展前景预测报告（2022年版本）.docx

阐述TOF相机软硬件构成，对理解TOF深度相机硬件原理及深度解析算法有帮助。 文档主要包括概述，软件算法原理，硬件原理，TOF sensor pixel，TOF性能及光学参数等介绍

描述 各种应用（如激光安全扫描仪、测距仪、无人机和制导系统）中都利用了用于高精度测量距离的飞行时间 (ToF) 光学方法。该设计详述了基于高速数据转换器的解决方案的优点，包括目标识别、宽松的采样率要求和简化的信号链。该设计还解决了光学器件、驱动器和接收器前端电路、模数转换器 (ADC)、数模转换器 (DAC) 和信号处理。 特性 测量距离为 1.5 m 至 9 m 距离测量平均误差小于 ±6 mm，标准偏差小于 3 cm 5.75W 脉冲 905nm 近红外线激光二极管和驱动器，平均输出功率小于 1mW 激光准直和光接收器聚焦光学器件 125MSPS 15 位 ADC 和 500MSPS 16 位 DAC 信号链 具有基于 DFT 的距离估算功能的脉冲 ToF 测量方法

dw1000 tof算法，基于基站的双向测距算法，在KEIL下C语言代码

MSP432P401R+TOFLuna激光雷达测距+OLED显示+MPU6050陀螺仪+外部中断编码脉冲捕获+定时器编码脉冲捕获等

最早的SLAM雏形是在军事（核潜艇的海底定位）上的应用，主要传感器是军用雷达。SLAM技术发展到如今已经几十年，目前以激光雷达作为主传感器的SLAM技术比较稳定、可靠，仍然是主流的技术方案。但随着最近几年计算机视觉技术的快速发展，SLAM技术越来越多的应用于家用机器人、无人机、AR设备，基于视觉的Visual SLAM（简称VSLAM）逐渐开始崭露头角。VSLAM的技术框架主要包括传感器数据预处理、前端、后端、回环检测、建图。技术框架如下: 本方案的eXLAM-80TOF模组是独立的双目VSLAM模组，通过USB3.0接口来传输，体积小巧，可以嵌入到机器人应用中，并可以提供定制开发，广泛应用于AR/VR、扫地机器人等行业，使得客户的产品有了空间定位和导航的能力，使产品更智能、更实用。eXLAM-80TOF模组提供标准的双目帧率高达100Hz的毫米级精度的SLAM服务上增加了TOF深度摄像头方案，提供224x172的深度分辨率，帧率最高可达100Fps，识别深度达到5m+，并且无需依赖Host端计算，可直接输出深度数据和点云数据，带有TOF的方案为三维空间信息获取的提供更高性能的方案，可以作用于3D重建、距离测量、导航避障，手势识别。eXLAM-80TOF双目模组可以让普通的机器人插上AI的翅膀，实现更多智慧功能。 应用场景: eXLAM-80TOF双目模组可以集成在AR/VR头盔中实现戴着VR头显的玩家的头部回转动作，即上下、左右、前后回转动作，还有身体的上下、左右、前后动作； eXLAM-80TOF双目模组可以集成在扫地机器人中，实现扫地机器人的路劲规划、避障功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在服务机器人中，实现送餐机器人自动送餐、接引机器人自动带路等功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在仓储机器人中，实现在物流仓库中自动分拣、备货功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在无人机中，实现在空中的手势识别、跟踪等功能。 【主要特点】◆本地计算:空间建模及定位运算不需借助服务器. ◆功能丰富:支持多种机器视觉功能. ◆小尺寸: 长度只有80mm，宽度只有不到1圆硬币大小，可嵌入各类移动设备中 ◆目前支持系统:Ubuntu16.04 / Windows10 ◆部署简单:USB3.0简单对接即可. ◆可定制:可以根据客户需求进行客制化 方案来源于大大通

可以使用不同类型的传感器和测量技术来记录被测对象或场景的3D信息。 非接触式测量技术可以估算目标距离，利用微波，超声波或光波[1,2]。 然而，只有后一种技术才能实现良好的角分辨率性能，在紧凑的测量设置中，如3D成像系统所需[3]。 在通常的实践中，获取物体几何的两种方法是：（i）被动，通过使用多视图图像数据或（ii）主动，利用光学距离测量技术

TOF050F TOF200F TOF400F规格书资料以及调试上位机、demo文件等，包含串口、iic格式