|
Lösungskomponenten
| A Teilfunktion:
Tiefenkamera |
A.1 - Microsoft Kinect v2
 |
| Abb. Nr.: A1 |
| Vorteile: |
Nachteile: |
| Einfache Bedienbarkeit dank SDK |
Projekt wurde eingestellt |
| Time-of-Flight (deutlich höhere 3D
Auflösung) |
Gescannte Objekte dürfen nicht zu
klein sein |
| |
Probleme mit glänzenden oder
spiegelnden Objekten |
| |
Kugeln oder Kegel nur schwer zu
scannen |
|
Zu viel Licht
kann den Sensor blenden |
A.2 - Intel RealSense
 |
| Abb. Nr.: A2 |
| Vorteile: |
Nachteile: |
| Viele Programmiersprachen und
Betriebssysteme werden unterstützt |
Systemanforderungen müssen sehr
genau eingehalten werden |
| SDK bietet Beispielscodes |
Viele Nachteile, die auch schon bei
der Kinect aufgeführt sind |
| Gute Integration in eigenes System |
|
| Mitgelieferte Visionprozessoren
entlasten GPU und CPU |
|
| |
|
A.3 - ZED Mini
 |
| Abb. Nr.: A3 |
| Vorteile: |
Nachteile: |
| Mit rund 450 Euro wesentlich
günstiger als die HoloLens |
Weniger Links, Videos und
Beispielcodes als bei der HoloLens |
| Mesh mit hoher Auflösung (HoloLens
hat nur ein grobes Mesh) |
Die allgemeinen Probleme einer
Tiefenkamera |
| Spatial Mapping und Object
Recognition |
|
| Unterstützt die meisten
Betriebssysteme (Windows und Linux) |
|
| SDK für Windows, Linux und Jetson |
|
A.4 - Microsoft HoloLens
 |
| Abb. Nr.: A4 |
| Vorteile: |
Nachteile: |
| Große Community (viele Links,
Videos, Beispielcodes) |
Kleineres Sichtfeld als bei der
Konkurrenz |
| Time-of-Flight-Tiefenkamera (wie in
der Kinect v2) |
Die allgemeinen Probleme einer
Tiefenkamera |
| Spatial Mapping und Object
Recognition |
Mit 579g ziemlich schwer |
| |
Akkulaufzeit zwischen 2-3h |
| |
|
|
