无固定尺寸物体场景下单目相机与物体距离估算方法咨询

以下方案均匹配你当前的硬件条件（单目、内参已知、已输出目标bounding box），不需要提前获取目标物理尺寸：

• 地面平面约束测距法
  这是移动机器人场景下成本最低、开发效率最高的方案。绝大多数机器人工作场景为平整地面，待抓取目标也放置在地面上，你只需要提前完成一次相机相对地面的外参标定，获取相机的安装高度、俯仰角、横滚角参数。拿到目标bounding box后，取bbox下边缘的中点像素坐标，通过内参和地面平面约束做反投影计算，即可直接得到目标相对相机的三维坐标，其中Z轴数值就是所需的深度值。该方案的误差通常在5%以内，完全满足抓取场景的粗略测距需求，不需要改动你现有的目标检测逻辑。
• 轻量单目深度估计模型法
  若你的硬件平台有一定边缘算力，可以接入开源的轻量级单目深度估计模型，输入整帧图像后可输出整张图的稠密深度图，你只需要截取目标bbox对应的深度区域，取区域内的中位数或平均值，即可得到目标的粗略深度。该方案通用性强，不需要场景约束，目前很多面向边缘设备优化的深度模型在室内场景的精度足以支撑抓取需求，推理速度也能达到实时要求。
• 时序运动三角测量法
  你可以控制机器人移动一段已知距离，或者通过视觉里程计获取两帧图像之间的相机位姿变化，匹配两帧中同一目标的特征点，结合已知的相机位姿差用三角测量原理计算目标深度。该方案不需要场景约束，精度比前两种方案略高，但需要处理多帧数据和特征匹配，开发量相对更大。
• 同场景参考物校准法
  如果你的工作场景固定，且存在尺寸已知的常规参考物（如固定边长的地砖、预设的ArUco码、视野内机器人自身的固定部件），可以先通过参考物用三角形相似法计算出当前帧的深度比例系数，再用该系数换算待检测目标的深度。该方案开发量极小，适合场景固定的小型项目。

抓取场景优化建议：如果你的抓取任务允许±2cm的误差，优先选择地面平面约束法，仅需要额外完成一次相机到地面的外参标定即可落地，不需要额外硬件和大幅改动现有代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pandarulez