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Depth accuracy analysis of the ZED 2i Stereo Camera in an indoor Environment

计算机科学 离群值 三角测量 人工智能 计算机视觉 标杆管理 立体摄像机 均方误差 计算机图形学(图像) 统计 数学 几何学 业务 营销
作者
Ahmed Abdelsalam,Mostafa Mansour,Jari Porras,Ari Happonen
出处
期刊:Robotics and Autonomous Systems [Elsevier]
卷期号:179: 104753-104753 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.robot.2024.104753
摘要

Accurate depth information is crucial for autonomous systems to navigate and interact safely with their surroundings. Passive stereo-vision cameras, such as the ZED 2i, obtain depth information through stereo-image analysis and triangulation. The study measures and assesses the true capabilities of the ZED 2i camera in a real indoor office environment. Furthermore, the study provides a standard test setup to reproduce similar benchmarks with different depth cameras. To achieve the set goals, an experiment was devised and carried out in an office environment to determine the camera depth error and Root Mean Square Error (RMSE) of the depth estimates at different distances using four different image resolutions. The results reveal that the depth error has heavy tails, implying that outliers substantially impact accuracy. Hence, depth errors should not be modeled as normally distributed errors. Moreover, only two out of four resolutions provided the capability of acquiring depth data up to 18 m. These insights provide guidelines for understanding the ZED 2i camera's true capabilities, determining its suitability for different applications and environments, and giving baselines for future tests of other competing sensor units. Furthermore, the study offers a simple, inexpensive, and laboratory space-free, yet effective setup that does not need extensive equipment or complex configurations to facilitate the benchmarking of depth cameras in different working environments.

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