En el método de tiempo de vuelo, el fabricante del sistema utiliza la velocidad de la luz para generar información de profundidad. En resumen, el pulso de luz direccional se emite en el medio ambiente y se refleja y registra por un detector cerca de la fuente de luz cuando el pulso golpea un objeto. La distancia del objeto se puede determinar midiendo el tiempo necesario para que el haz llegue al objeto y regrese, mientras que la distancia de un solo píxel se puede determinar en el método dtof. Las señales recibidas se procesan en última instancia para desencadenar las acciones correspondientes, como la evitación de vehículos de motor para evitar colisiones con peatones o obstáculos. Este método se llama tiempo de vuelo directo (dtof), ya que está relacionado con el "tiempo de vuelo" exacto del haz. El sistema Lidar para vehículos autopropulsados es un ejemplo típico de una aplicación dtof.
2. Tiempo de vuelo indirecto (itof):
El tiempo de vuelo indirecto (itof) es similar, pero hay una diferencia significativa. La iluminación de una fuente de luz (generalmente un vcsel infrarrojo) se amplifica mediante una lámina de enmascaramiento y se emite un pulso (50% del ciclo de trabajo) a un campo de visión definido.
En un sistema aguas abajo, si la luz no encuentra obstáculos, la "señal estándar" almacenada activará el detector durante algún tiempo. Si el objeto interrumpe la señal estándar, el sistema puede determinar la información de profundidad de cada píxel definido del detector basada en el cambio de fase generado y el retraso de tiempo del tren de pulsos.
3. Visión estereoscópica activa (ASV)
En el método de "visión estereoscópica activa", una fuente de luz infrarroja (generalmente vcsel o ired) ilumina la escena con un patrón, y dos cámaras infrarrojas registran la imagen estereoscópicamente.
Comparando las dos imágenes, el software aguas abajo puede calcular la información de profundidad requerida. Las luces soportan el cálculo de profundidad proyectando patrones, incluso en objetos con poca textura, como paredes, suelos y escritorios. Este método es muy adecuado para la detección 3D de alta resolución en robot y vehículo guiado automático (agv) para evitar obstáculos.
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