一、根據其工作原理主要分為三類：
1. 雙目方案：
（1） 原理：
http://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52883536
（2）產品：
ZED：https://www.stereolabs.com/
Tango：http://www.androidcentral.com/tango/home
2. 結構光方案
（1） 原理：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca5ea9f0101dt9j.html
（2）產品：
微軟Kinectv1：https://www.microsoft.com/enus/download/details.aspx?id=28782
http://www.k4w.cn/news/8.html
華碩xtion：
https://www.asus.com/3D-Sensor/Xtion_PRO/
3. TOF方案：
（1） 原理：
http://www.cnblogs.com/freshmen/p/4818196.html
http://www.cnblogs.com/freshmen/p/5041197.html
（2）產品：
微軟Kinectv2：
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44561
http://www.k4w.cn/news/1.html
開發博客：http://blog.csdn.net/jiaojialulu/article/details/53087988
英特爾RealSense系列：
https://software.intel.com/zh-cn/realsense/get-started?language=fr
HEPTAGON：http://hptg.com/
PMD：http://www.pmdtec.com/
二、關鍵技術參數：
1.檢測范圍；2.檢測精度；3.檢測角度；4.幀率；5.模塊大小；6.功耗
目前的主流攝像頭在檢測范圍、檢測精度和檢測角度等都相差不大，主要區別在於：
1、結構光方案優勢在於技術成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導航可以用，不適合高精度場合。受環境影響小，傳感器芯片並不成熟，成本很高，實現量產困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點：在昏暗環境下以及特征不明顯的情況下並不適用。
三種方案對比：
三、總結：
1.雙目方案：最大的問題在於實現算法需要很高的計算資源，導致實時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鈎。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計算越復雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質影響。
2.結構光方案：目的就是為了解決雙目中匹配算法的復雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數環境下雙目的上述問題。但是，在強光下，結構光核心技術激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監控方面，激光發射設備容易壞，重新換設備后，需要重新標定。
3.TOF方案：傳感器技術不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由於其原理與另外兩種完全不同，實時性高，不需要額外增加計算資源，幾乎無算法開發工作量，是未來發展趨勢。