3D视觉是人工智能、通用型机器人感知世界的重要窗口，是数字化、智能化产业转型升级的物质基础。目前3D视觉市场采用的方案主要包括飞行时间法（ToF）、结构光和双目相机。这三种技术路径需要借助激光器、高速高灵敏度探测器或多个相机，才能实现深度信息的获取。相对复杂的硬件系统会带来更高的器件成本、功耗、体积，也会对器件之间的标定和配准有更高的要求，在实际应用场景中存在诸多痛点。

硬件系统的轻量化和降本是3D视觉市场演进的必然趋势。维悟光子通过底层原理的创新，仅利用单目CMOS相机（最简单的成像系统）就可以获取完整的3D信息。本次发布的单目红外3D成像模组，主要面向机器人避障应用，也能适用于生物识别等需要中近距离3D成像的场景。相比于ToF、结构光和双目相机三种传统技术路径，维悟光子单目3D相机的独特优势有：

更低的器件成本

维悟单目3D相机采用单个CMOS相机获取深度信息，可以节省激光器、高速高灵敏度探测器和多颗摄像头导致的高昂器件成本。

更小的体积和重量

维悟单目3D相机利用单颗摄像头即可获取3D信息，本次发布的mipi接口模组重量仅约3克，可以轻松适应穿戴式设备、无人机等应用场景。

更低的功耗和发热量

维悟单目3D相机不需要主动激光照明，单个CMOS相机的功耗和发热量都较低，能够更好地适应嵌入式设备、穿戴式设备等低功耗应用场景。

更高的点云分辨率

维悟单目3D相机利用成熟的CMOS传感器获取3D信息，能够以较低的成本获取高分辨率的原始图像，且点云数量相较于传感器分辨率没有损失，可以轻松获取稠密点云信息，更好地满足机器人、自动驾驶等领域的应用需求。

天然的3D点云与红外图像配准

维悟单目3D相机通过单帧图像编码记录3D信息，算法解码后的3D点云和红外图像可以天然实现自配准，避免了额外的配准操作带来的算力负担和误差。

下面是在机器人避障场景的实拍效果演示。

点云分辨率可高达1920×1080（可根据应用需求灵活调整）。维悟单目3D相机能够以更低的成本获取更高分辨率的点云图，让机器人可以“看到”更微小的物体和更准确的轮廓细节，同时可以在强环境光、反光/黑色物体等corner case下稳定输出正确点云，实现更好的识别和避障效果。

图 黑色金属垃圾桶

图 反光地面

图 强环境光

除了3D距离信息，维悟单目3D相机还可以同时输出高分辨率的红外灰度图，例如在生物识别场景中，能够清晰地呈现掌静脉、掌纹等微小细节，为多模态生物识别提供更低成本、更低功耗、更小体积的传感器和解决方案。