立体成像、iToF、LiDAR是机器人三大主流深度感知方案，它们各有特点。立体成像基于双目或多目视觉原理，类似人类双眼感知深度，通过分析不同摄像头图像的视差来计算物体距离。其优点是成本较低，算法相对成熟，可获取丰富纹理信息，适用于对成本敏感、对环境纹理识别要求高的场景，如服务机器人室内导航。但缺点是在光照不足或纹理缺乏环境下效果不佳，深度测量精度有限，对算法计算能力要求较高。

        iToF即间接飞行时间法，通过发射调制光并测量反射光相位差来计算光飞行时间，进而得到物体深度信息。它能实时获取深度图像，响应速度快，受环境光照影响小，在动态场景和低光照环境下表现良好，常用于增强现实、手势识别等领域。不过，iToF测量范围有限，精度易受物体反射率和环境反射光干扰，且传感器价格相对较高。

        LiDAR是激光雷达，通过发射激光束并测量反射光返回时间来确定物体距离。它测量精度高、范围大、抗干扰能力强，能快速构建高精度三维点云地图，广泛应用于自动驾驶、智能物流等领域。但LiDAR成本高昂，体积较大，对机械稳定性和散热要求高，且在恶劣天气和高反射率环境下性能会受影响。

        综上所述，立体成像成本低但精度有限，iToF实时性好但测量范围有局限，LiDAR精度高、范围大但成本高。在选择机器人感知方案时，需根据具体应用场景和需求权衡利弊，以实现最佳性能和成本效益。