1.相机种类
RGB，RGB-D，单目，双目，sterro相机，实例相机
2.相机特点
2.1单目
只使用一个摄像头进行SLAM，结构简单，成本低
三维空间的二维投影
必须移动相机，才能估计场景中物体的远近和大小
单目SLAM估计的轨迹和地图与真实的相差一个因子
2.2双目
由两个单目相机组成，两个相机之间的距离(基线)是已知的
根据基线估计每个像素的空间位置，距离估计：比较左右眼的图像
室内+室外
缺点：配置与标定较为复杂；计算量大，视差计算非常消耗计算资源(需要用GPU和FPGA设备加速)
2.3RGB
基于红、绿、蓝三原色的彩色图像捕捉设备
优点：
捕捉真实世界中的颜色和色彩，还原图像真实性，用于计算机视觉和图像处理
提供更好的细节和精度，对于高精度测量和检测任务有用
缺点：
不能记录深度信息，无法获取三维信息
对于低光环境下的拍摄，RGB相机的表现可能不如黑白相机
相对于黑白相机，RGB相机的成本较高
2.4RGB-D
原理：红外结构光/ToF：time-of-flight/双目立体视觉
通过物理手段测量物体与相机之间的距离：主动向物体发射光，并接收返回的光；得到RGB图+深度图
主要用于室内，较难用于室外
优点：节省大量计算量
缺点：测量范围窄，噪声大，视野小，易受日光干扰，无法测量透射材质
2.5stereo相机
基于立体视觉原理的图像捕获设备，由两个摄像头组成，之间相隔一定距离，模拟左右眼的视角；
基于二维图像的三维成像技术(通过计算两幅图像之间的差异来推断目标物体的深度和三维形状)；
同时捕获两个不同位置的图像，然后通过计算两个图像之间的位移和视差信息，来计算目标物体的深度和三维形状
主要应用：计算机视觉、机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域
(虚拟现实中：用于捕捉场景深度信息，以实现更加逼真的虚拟环境)
优点：
提供高精度和高分辨率的三维成像结果，可以准确地还原目标物体的深度和形状
捕获更加丰富的场景信息，可以提供更加真实的虚拟现实体验
实现对目标物体的三维测量和识别
缺点：
需要两个摄像头同时捕获图像，因此成本较高
在光线不足或者场景纹理不丰富的情况下，会影响三维成像的精度
2.6实例相机
专门用于捕捉快速运动、瞬间事件或高速连续动作的特殊相机，可以以非常快的速度进行图像捕捉，通常在纳秒级别或更快的时间尺度上
事件相机则是基于事件驱动的，只在检测到像素级别发生变化时才记录图像，并且可以实现高速、高分辨率的图像捕捉，能够捕捉到非常短暂、高速的运动，例如快速移动的物体、爆炸、液滴落下。
优点：
高速捕捉：事件相机可以在纳秒级别或更快的时间尺度上进行图像捕捉，能够捕捉到非常快速的运动或瞬间事件
高动态范围：事件相机能够处理高对比度场景，记录下亮度变化极大的瞬间事件
低延迟：事件相机的响应时间非常短，能够几乎实时地捕捉到发生的事件
高分辨率：一些事件相机具有较高的空间分辨率，能够提供清晰的图像细节
应用：在机器人或自动驾驶系统中，事件相机可以捕捉到快速移动的物体，进行运动跟踪和目标检测
3.双目相机和立体相机关系
双目相机是立体相机(stereo)的一种，但是二者侧重点有一些不同。
双目相机：更倾向于使用两个单目镜头进行水平测距，主要是为了获取物体的深度信息
立体相机：使用两个摄像机，摄像机之间有严格的参数限制，会对物体进行更高精度重建
侧重点不同：双目相机通常更注重快速的深度计算、实时性和应用广泛性；立体相机更注重精确的三维重建和精细的表面纹理信息，可根据实际应用需求进行选择
