ZED 3D認識はどのように機能しますか？

Last updated: August 13, 2026

ZEDは赤外線パターンやレーザーパルスを投影するのではなく、環境光と自然なシーンのテクスチャに依存するため、完全にパッシブなセンサーです。複数のカメラを、屋内外を問わず、直射日光下でも、互いに干渉することなく並べて動作させることができます。

深度マップはどのように生成されますか？

カメラは、高解像度でハードウェア同期されたサイド・バイ・サイド形式のカラービデオストリーム（左右のビュー）を出力します。ホストマシン上で動作するZED SDKは、工場校正を使用して2つの画像を補正し、GPU上でステレオマッチングを実行して視差マップを計算し、それをメートル単位の深度マップに変換します。最新のSDKバージョンでは、AIベースのステレオマッチング（ニューラル深度モード）も提供されており、テクスチャの少ない表面や反射面での堅牢性が大幅に向上します。

開発者は以下に同時にアクセスできます：

同期された左右のカラー画像
高密度な深度マップと信頼度マップ
カラーと表面法線を備えた3D点群

すべての出力は空間的および時間的に整合されています。ほとんどのアクティブ深度カメラで必要となるように、別個のRGBセンサーを深度データに登録する必要はありません。

ステレオビジョンは、他の深度センシング技術と比べてどうですか？

構造化光やTime-of-Flightに基づくアクティブ深度センサーは、太陽光によって赤外線信号が圧倒されるため、通常は短距離および屋内での使用に限定されます。LiDARは屋外で優れた性能を発揮しますが、カラー情報のない疎な幾何学データしか提供せず、コストも高くなります。

パッシブステレオは、両方の長所を兼ね備えています。長距離の深度認識（モデルとベースラインによっては最大20 m以上）、同じセンサーペアから得られるフル解像度のカラーと深度、そして屋内外を問わず安定した動作を実現します。これにより、ZEDカメラは、ロボティクス、AR/VR、ビデオ分析、セキュリティ、VFX、物流、農業、3Dスキャンの用途に適しています。

ZEDを人のカウントやトラッキングに使用できますか？

はい。ステレオビジョンの長い深度範囲により、ZEDは広いエリアでの人のカウントやトラッキングに適しています。さらに、ZED SDKには専用の物体検出とボディトラッキングモジュールが含まれており、AI検出と3D深度情報を組み合わせて、メートル単位の空間内で人を位置特定し、トラッキングできます。また、固有のIDと3Dスケルトンデータも取得できます。ただし、距離が長くなると視差の解像度が低下するため、指などの小さな身体部位の細かなセグメンテーションには制限があります。

ステレオ深度センシングのベストプラクティス

動作範囲: 各モデルには、ベースラインと焦点距離によって定義される最適な範囲があります。経験則として、深度精度は近距離で最も高くなります。アプリケーションで許容される範囲で、カメラを対象領域のできるだけ近くに配置してください。
シーンのテクスチャ: ステレオマッチングには視覚的な特徴が必要です。均一な表面、テクスチャのない表面、または光沢のある表面（白い壁、グリーンスクリーン、ガラス、鏡）では、深度が不安定になったり、取得できなかったりする場合があります。テクスチャを追加するか、ニューラル深度モードを使用することで、この問題を軽減できます。
照明: ZEDは深度認識にIRではなくカラー画像を使用します。非常に暗い環境は避けるか、シーンに照明を追加してください。屋外では、直射日光は問題ありません。
高速な動き: 高速な動きを撮影するには、高フレームレートモード（USBモデルでは、たとえばHD720 @ 60 FPSまたはVGA/SVGA @ 100 FPS）を使用して、ステレオマッチングの品質を低下させるモーションブラーを軽減してください。
ケーブルの延長: USB 3.0接続は、アクティブUSB 3.0延長ケーブルを使用して最大15 mまで延長でき、光ファイバーUSB 3.0エクステンダーを使用すれば最大100 mまで延長できます。産業グレードの長距離ケーブル配線やマルチカメラ構成には、ZED X ファミリーが組み込みシステム向けに設計されたGMSL2インターフェースを使用します。

深度精度とは何ですか？

ステレオ深度は、視差画像から三角測量によって推定されます。深度の解像度は、次の関係に従います：

Dr = Z² * alpha

ここで、Zは対象までの距離、alphaはベースライン、焦点距離、マッチングのサブピクセル精度によって決まる定数です。

実際には、深度誤差は距離の二乗に比例して増加します。近距離では通常、距離の約1%ですが、範囲の遠端では数パーセントに達することがあります。また、均一な表面やテクスチャのない表面での外れ値測定によって精度が影響を受ける場合があります。こうした表面では通常、深度値に時間的な不安定性が生じます。SDKの信頼度マップを使用して、これらの信頼性の低いピクセルをフィルタリングできます。