最近調研了深度攝像頭相關的資料，在此將調研到的深度攝像頭資料在這里總結一下，目前的深度攝像頭主要包括以下幾種：
Intel RealSense R200（參數規格：分辨率：1080p，深度有效距離：0.51-4，USB3.0）
樂視 LeTV Pro Xtion（參數規格：深度有效距離：0.8m 至 3.5m，USB2.0）
Orbbec Astr(參數規格：分辨率720p，深度有效距離：0.5 至 8m，USB2.0/USB3.0)
Intel RealSense F200（參數規格：分辨率：1080p，深度有效距離：0.2-1.2，USB3.0）這個主要是近距離的應用場景，比如在電腦筆記本前的應用。
如果按照深度圖的質量進行排名，那么可以這樣排名：LetTV Pro Xtrion ≈ Orbbec Astra ≫ RealSense R200
體感公司的信息，進行簡單的總結和比較：
PrimeSense：現在體感技術做的最好的公司 ，江湖老大，微軟Kinect 1，華碩的Xtion, 樂視的 LeTV Xtion都使用了這家公司的芯片，是業界公認最好的，實驗也證明了這一結論。這家公司的過去和未來的發展：Kinect 之后：PrimeSense 如何規划自己的后微軟時代。但是現在被蘋果收購了，而采用這家芯片的廠商也面臨着尋找新的芯片替代商，而Orbbec是比較多被盯上的一家之一。
Kinect 2：微軟的第二代體感產品，脫離了PrimeSense，獨立自主研發了這款新的產品。Kinect 2深度圖質量、量程，要遠好於RealSense F200。但是3D掃描的精度略低且存在未知原因的平面畸變（測量平面的時候出現曲面結果）。價格昂貴，且僅面向Windows平台。算是排行老二。
RealSense：今年因特爾主推的體感攝像頭，優點是體積小，方便便攜，但深度圖的質量較差，噪聲非常大。該廠有兩個型號，一個是用於短距離的F200, 近距離的深度圖不錯，實際有效距離不足1米，但激光對材料要求很苛刻，深色衣服，頭發玻璃無法照出。另一款是用於遠距離的R200, 實際有效的距離兩米左右，再遠了噪聲就很大了。RGB攝像頭分辨率達到1080P。
Orbbec：新成長的一家公司，號稱是第一個實時真實3d建模的體感設備。號稱性能接近於PrimeSense，量程要略大於PrimeSense。不少廠家考慮用該公司的芯片作為替代PrimeSense芯片的方案。
Softkinetic：和Kinect 2的技術類似，但是精度低，量程近分辨率也低，價格還稍高。有和筆記本廠商合作，給平板電腦提供3D功能，有和英特爾和戴爾。隨着現在Intel推出自己的RealSense，估計前景令人堪憂了。最近被Sony收購了。
MV4D:主要做移動設備，它量程較近，分辨率較低、散熱性能不好。為谷歌3D平板，Tango提供芯片技術供應商。
和體感相關的不得不提一個開源的軟件OpenNI（開放式的自然交互），該組織創建於2010年11月，網站於12月8號正式公開。主要成員之一是PrimeSense公司，其他成員還有：開發ROS的機器人公司Willow Garage，以及游戲公司Side-Kick。隨着蘋果收購了PrimeSense，該網站和OpenNI軟件也停止了更新。
Xtion與Kinect對比圖：（下表整理了兩個設備之間的差別）
| 屬性 |
華碩Xtion Pro |
微軟 Kinect |
| 長 |
18cm |
28cm |
| 寬 |
3.6cm |
6cm |
| 高（帶底座） |
5cm |
7.5cm |
| 鏡頭部分高 |
2.6cm |
4cm |
| 景深攝像頭感應距離 |
0.8m~3.5m |
1.2m~3.5m |
| 有效視角 |
70◦ |
水平：57◦垂直：43◦ |
| 電源/接口 |
USB2.0 |
外接電源+ USB2.0 |
| 傳感器 |
深度攝像頭 |
深度攝像頭+RGB攝像頭 |
| 能否控制馬達 |
否 |
機動底座，傾斜范圍：±27度 |
| 音頻系統 |
無 |
語音麥克風陣列 |
Kinect 一代使用的是結構光，2代使用ToF，精度提高為一代的3倍。 Xtion Pro、PrimeSensor使用的是結構光;光學測距方法ToF是目前較為精確可行的技術，也有諸如LDM激光測距、IDM紅外測距等具體產品，但都價格不菲。因此，該項技術對於Kinect 這種消費電子產品來說不適用：一方面是測量環境的限制，更主要的是成本因素。這樣看來，微軟收購3DV Systems，只是為了動作感測的專利權、並取得領先地位。
“結構光”指一些具有特定模式的光，其模式圖案可以是點、線、面等。結構光掃描法的原理是首先將結構光投射至物體表面，再使用攝像機接收該物體表面 反射的結構光圖案，由於接收圖案必會因物體的立體型狀而發生變形，故可以試圖通過該圖案在攝像機上的位置和形變程度來計算物體表面的空間信息。普通的結構 光方法仍然是部分采用了三角測距原理的深度計算。
結構光測量技術作為一種快速、便攜、高精度的三維測量技術，在汽車、航空、模具、醫療等領域均得到了廣泛的應用。相位計算是基於相位測量的結構光三維測量中的關鍵技術之一，最終輸出是三維點雲，進行相關的三維建模和測量。
上述的內容是目前主流的視覺SLAM所使用的兩種深度攝像頭的資料，這也為下一步研究視覺SLAM技術奠定了初步的基礎。