据麦姆斯咨询讲解，随着3D传感模组价格的上升和性能的提高，3D视觉或深度传感于是以大大赋能各种新的应用于，还包括协助机器人创立环境地图并已完成任务，比方如何最差地拐弯人类。其他应用于还包括物体取放、人组组装和检测，以及将物品从一个方位移动到另一个方位等。

这些应用于都依赖经济且强劲的3D视觉传感器，目前，该领域不存在多种竞争型技术。所有这些技术都有各自的优点和缺点，具备有所不同的工作距离、分辨率、处置能力以及成本。每种技术都有其最重要的市场价值，大体因为目前还没需要应付所有应用于场景的单一最佳解决方案。

3D光学在自动驾驶汽车的环境感官方面充分发挥着关键作用“根据各种应用于所必须的性能和市场容许，这些技术都可以寻找各自的用武之地，”Yole光电子技术和市场分析师AlexisDebray说。对于3D视觉，竞争技术还包括许多种类的激光雷达（LiDAR）和飞行中时间（time－of－flight，ToF）传感器，它们收到光线并通过测量回到信号所必须的时间来取得距离信息。

还有结构光技术，该方案通过测量感应到物体上的光图案的变形来确认距离（也是三角测距法）。另一种技术是激光三角测量，通过激光点经常出现在照相机视场中的方位萃取深度。最后，还有一种技术方案是立体深度视觉传感，通过用于两个照相机图像特征点的差异来计算出来距离。除立体深度视觉外，上述方法都必须某种形式的灯光。

这在某些灯光长短的工业环境中有可能是优势，但灯光显然减少了功耗，如果是电池供电型设备就可能会带给供电问题。供电与灯光现在，这几种3D传感技术在功率和尺寸方面都有了明显的提高。“例如，结构光深度传感，2009年时的功耗大约为10W，模组大约有一块砖头那么大，而现在，尺寸仅有为拇指指甲大小的飞行中时间模组，功耗仅有须要250mW，”飞行中时间传感器制造商pmdtechnologies（以下全称pmd）销售和业务研发副总裁MitchReifel讲解说道。3D视觉或深度光学解决方案的发展演进。

右图是三种性能大体非常的解决方案，用于了两种有所不同的技术方案（结构光和飞行中时间）。十年来，尺寸都约增大了十倍。获益于这些技术的变革，新的应用于才能层出不穷，例如大型仓库中移动排架的机器人。

深度传感可以协助机器人辨识哪些是货架，并协助它们追踪架子上的物体。美国宾夕法尼亚州ifmefector公司的机器人感官业务研发负责人GarrettPlace回应，深度传感技术在机器人领域的应用于更加多。

这家美国公司是德国ifmelectronic的子公司，ifmelectronic是享有pmd的自动化解决方案供应商。归功于更佳的3D视觉，一项新的应用于以求构建，那乃是运墩。顾名思义，这项应用于还包括利用机器人从架上上取下货物，并将它们放到传送带上。

这在工厂进口商时很少见。3D照相机的用于需要更慢地定位货物，从而提升操作者效率。“除了机器人本身的移动之外，在已完成一件运送到掉落下一件之间没任何延时，”Place说道，“这太强大了，平均值每一件货物可以节省3～5秒。

”另一个新的应用于案例是自动叉车。在这项任务中，自动驾驶叉车必需精确定位它必须移动叉起的货物。用于3D照相机搜集所必须的信息，可以更加慢、更加精确地已完成任务，从而提升操作者的速度和安全性。在服务业也可以寻找3D模组价格暴跌所带给的新兴应用于。

例如，利用机器人手臂为人获取饮料或其他物体，深度传感可以保证物品被安全性地传输。但是当机器人手臂相似目的方位时，手臂、物体或两者都有可能挡住机器人“视线”。

因而，可以在机器人手臂中加装成本便宜的3D传感器，以获取近距离3D视图，从而提升安全性和性能。不过，这样做到必须3D照相机之间的实时和数据变换，以及与所有其他传感器的信息融合。

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