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优点：
结构简单，成本低，便于标定和识别
缺点：
在单张图片里，无法确定一个物体的真实大小。它可能是一个很大但很远的物体，也可能是一个很近很小的物体。通过相机的运动形成视差，可以测量物体相对深度。但是单目SLAM估计的轨迹和地图将与真实的轨迹和地图相差一个因子，也就是尺度（scale），单凭图像无法确定这个真实尺度，所以称尺度不确定性。
基于单目手眼相机和激光测距仪，提出了一种尺寸未知的空间矩形平面的位姿测量算法

单目视觉测量的原理和实现方法，得出采用线激光器、单CCD 相机、小孔成像和激光面约束模型的单目视觉测量方法。

优点：
基线距离越大，能够测量的距离就越远；并且可以运用到室内和室外。
缺点：
配置与标定较为复杂
深度量程和精度受到双目基线与分辨率限制
视差计算非常消耗计算资源，需要GPU/FPGA设备加速
用两部相机来定位。对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。

通过结构光或ToF(time of fly)的物理方法测量物体深度信息。
典型代表Kinect/xtion pro/RealSense。
测量范围窄，噪声大，视野小，易受日光干扰，无法测量透射材质等问题，主要用在室内，室外很难应用。
所谓的深度相机主要用来三维成像，和距离的测量。

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