dToF传感器苹果新推的dTOF究竟是什么？

发布时间：2024-11-24 13:11:00

苹果新推的dTOF究竟是什么？

在最近发布的iPad中，苹果宣布使用了dToF LiDAR技术，这一发布让dToF又成为了整个行业关注的热点。本文将为读者仔细分析dToF传感器的技术和应用趋势。

深度传感器，LiDAR和ToF

在分析dToF的技术和应用之前，我们首先需要厘清ToF的概念。

传统来说，ToF（time-of-flight，飞行时间）的概念是扎根于深度传感器的。这里的深度传感器是指采用像素阵列来获取整个场景的高分辨率深度分布。对于深度传感器来说，一般用于测量深度的机制分别有结构光、双目和ToF三种，其中结构光（iPhone目前的FaceID就是使用了基于结构光的深度传感器）和双目技术都是基于几何原理做间接深度估计，而ToF则是测量发射光和反射光之间的飞行时间并根据光速来直接估计深度。

那么在自动驾驶领域的关键技术LiDAR和ToF又有什么关系呢？众所周知，几乎所有的LiDAR都是根据发射光和反射光之间的飞行时间来直接估计目标距离（因为双目和结构光无论是距离还是精度和可靠性都无法应用在自动驾驶中），换句话说如果从测量原理来看所有的LiDAR都是ToF。那么，ToF LiDAR这种说法是不是重复概念呢？事实上，在LiDAR语境里的ToF传感器主要强调的是可以通过高密度ToF传感像素阵列来得到测量场景的高分辨率距离/深度分布，主要是与传统上只能获得低密度点云的线扫描式LiDAR作区分。

综上，当我们在说ToF LiDAR的时候，事实上我们指的是那些基于测量发射和反射光之间的飞行时间来获得高分辨率场景深度/目标距离分布的传感器。

dToF和iToF比较和半导体工艺

在厘清了ToF的概念之后，我们看到ToF又可以分为iToF（间接飞行时间）和dToF（直接飞行时间）两类。这两类ToF又有什么区别呢？

dToF和iToF的原理区别主要在于发射和反射光的区别。dToF的原理比较直接，即直接发射一个光脉冲，之后测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔，就可以得到光的飞行时间。而iToF的原理则要复杂一些。在iToF中，发射的并非一个光脉冲，而是调制过的光。接收到的反射调制光和发射的调制光之间存在一个相位差，通过检测该相位差就能测量出飞行时间，从而估计出距离。

从原理上来看，iToF的最大问题就在于最大测距距离和测距精度之间的矛盾。举例来说，如果当前目标的距离是0.15m，那么整个发射和反射光的飞行时间就是1ns。在调制光的调制频率为100MHz（周期为10ns）时，1ns的飞行时间差转化为相位差就是36度，而如果调制光的调制频率为10MHz（周期为100ns）时，1ns的飞行时间差转化为相位差就是3.6度。显然，36度的相位差比起3.6度的相位差要容易检测，因此iToF的调制光调制频率越高，则测距精度越好。调制频率越高也限制了最大测距距离。举例来说，当调制频率为100MHz时，那么无论飞行时间是1ns还是11ns反应在调制相位差上都是36度，因此其最大测距距离就被调制周期所限制了；例如在10ns调制周期时其最大测距距离就是飞行时间等于调制周期时对应的距离（1.5m）。因此，目前iToF的主要应用场景都是测距距离在数米范围的应用（例如手机等）。与之相对的是，dToF不存在这个测距距离和测距精度之间的矛盾。

在具体的实现上，dToF相较于iToF来说难度要大许多。dToF的难点在于要检测的光信号是一个脉冲信号，因此检测器对于光的敏感度比需要非常高。常见的dToF传感器实现是使用SPAD（single-photon avalanche diode，单光子雪崩二极管）。SPAD的工作区域位于二极管的击穿区附近，当单个光子进入SPAD后就会产生大量的电子-空穴对，从而SPAD能检测到非常微弱的光脉冲。从器件角度来看，SPAD的集成度要低于普通的CMOS光传感器，因此dToF传感器的2D分辨率传统上较差。此外，从读出电路来看，dToF需要能分辨出非常精细的时间差（通常使用time-to-digital converter，TDC来实现）。例如如果需要实现1.5cm的测距精度，则TDC的分辨率需要达到10ps，这一点并不容易。与之相对的是，iToF检测的是调制光而非一个脉冲，在具体电路实现上通常会使用积分电路，因此可以使用工作在接近线性区域的普通CMOS光传感器像素。由于CMOS传感器像素的集成度很高，因此基于iToF的深度传感器2D分辨率可以远高于dToF，同时成本也可以较低。另一方面，iToF由于在检测相位差的时候使用了积分，所以环境光也会在积分过程中对于iToF电路造成干扰，因此iToF在明亮环境下的性能会受到影响。

以上关于dToF和iToF的对比是针对传统的技术而言。随着近几年深度传感器和LiDAR的发展，dToF也得到了长足的发展。从光传感器像素来看，dToF目前也可以使用CMOS工艺实现，并且已经可以实现不错的2D分辨率。例如，在今年的ISSCC上，松下发表了一款使用65nm CMOS工艺实现的1200x900 SPAD dToF传感器，其SPAD的像素集成度和传统iToF的像素集成度已经在同一个数量级。此外，在TDC电路设计方面，随着电路设计的进步，目前在CMOS电路中的TDC的时间分辨率精度也在逐步提升，这也为dToF的普及铺平了道路。

dToF的热点应用

dToF的传统热门应用是车载LiDAR。如前所述，dToF在车载的LiDAR中主要实现的是高2D分辨率的测距。在车载应用中，dToF的关键指标包括测距距离、距离分辨率、2D分辨率以及抗干扰性。由于车载LiDAR对于测距距离（100m以上）和抗干扰性的要求，相关的ToF传感器基本是dToF占主导。目前，车载LiDAR dToF已经可以实现200m以上的测距距离，而在2D分辨率上已经可以实现1M以上的像素数。以上两个指标的提升主要取决于器件工艺和激光光源，我们预计2D分辨率会在未来几年内快速提升。除此之外，距离分辨率和抗干扰能力的提升则主要来自于电路系统和后端算法等的提升，该领域也是工业界和学术界的热门研究领域，我们预期在未来几年内会看到一些非常有趣的技术来提升这些指标。例如，今年松下发表的dToF LiDAR中，就使用了混合测距方法，即在远距离使用dToF，而在近距离则使用iToF，从而保证在远距离和近距离都有较好的测距分辨率。

除了汽车电子之外，对于dToF和SPAD来说一个新兴的领域是消费电子。随着ARVR等新应用的兴起，消费电子领域对于深度传感器的需求也在快速上升。消费电子领域传统上是iToF的天下，因为传统上在消费电子领域的应用中对于ToF传感器的最大测距距离需求较低（数米之内），而对于2D分辨率和成本的需求则较高。然而，随着dToF技术，尤其是高集成度CMOS SPAD的发展，我们看到dToF正在从高端进入消费电子市场。如前面的技术分析，对于消费电子应用来说，使用dToF的主要优势是可以同时实现较远的测距距离和较高的测距精度，因此当需要把测距距离扩展到10米以上时，dToF有可能会成为更好的选择。此外由于dToF对于环境光干扰较不敏感，所以使用dToF可以让智能设备的深度传感工作在不同光照强度的场景下。此番苹果的下一代iPad选择使用dToF，除了在测距精度和抗干扰的考量之外，估计也是因为希望能继续扩大测距范围，从而为下一代ARVR应用铺平道路。另一方面，我们也看到iToF技术一直在进步，希望通过算法和电路设计来提升iToF系统的测距精度/测距距离/抗干扰能力，因此如果消费电子的测距范围能控制在10m左右的范围内，iToF也未必会输给dToF。未来消费电子领域究竟是dToF还是iToF占主导，目前还难下定论。

对未来半导体行业的影响

随着dToF在汽车电子和消费电子领域的普及，我们认为SPAD和相关的半导体技术会得到更多重视。首先就是SPAD像素和相关的工艺设计。目前，SPAD已经可以在CMOS实现，但是其集成度（即pixel pitch）仍然有提升空间。在这一点上，我们看到日本的相关半导体公司（如松下等）拥有较领先的技术，并且由于这些半导体公司长期以来在CMOS图像传感器领域的积累，我们认为在接下来的几年内他们很有可能继续领跑这个领域。

除了传感像素之外，另一个相关的领域是3DIC。CMOS图像传感器是3DIC最早得到大规模应用的领域之一，因为在这个领域中CMOS像素的输出需要大量的后续信号处理，而实现CMOS像素的半导体工艺往往和实现后续信号处理电路的半导体工艺并不相同，而且两者之间还需要大量的IO接口带宽，因此使用3DIC技术将CMOS像素晶片和信号处理晶片集成到一起是一个非常合理的选择。随着SPAD像素的集成度上升，我们认为也会有为SPAD集成度/性能/成本专门优化的工艺出现，在这样的情况下使用3DIC技术集成SPAD晶片和信号处理芯片将会逐渐成为主流。

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泡问泡答：都叫ToF，有什么不同呢？

在最近的几年，越来越多的设备搭载了ToF传感器，并且在产品上进行了众多的应用，并且在众多的场景下得到了很好的使用，那么什么是ToF呢？能带来什么样的作用？

我们先来了解一下什么是ToF

ToF的全称是 Time-of-Flight，翻译为中文就是飞行时间，是属于LiDAR（激光雷达技术）的一种，也是属于现阶段的主要3D识别技术之一。其原理主要是通过向场景中发射近红外光，利用光的飞行时间信息，测量场景中物体的距离，以此可以测量出中距离的空间。和3D结构光有所不同的是，虽然二者同样利用了红外光，但是3D结构光是利用光学衍涉器件将红外光产生的激光光束阵列继续复制并且发射，随后采用红外COMS对被照射物体所产生光斑大小及形态进行分析，从而获得深度信息。但是因为光束分布、光衰减及算法上的限制，其覆盖范围比起ToF更近，但却可以实现以更高的激光束密度换取更高精准度的效果。因此在苹果的Face ID上就采用了3D结构光的设计，实现更好的体验。

△苹果的3D结构光

ToF的分支：

在现阶段，ToF分为dToF（direct）和iToF（indirect）两种。其中dToF，全称是direct Time-of-Flight。顾名思义，dToF直接测量飞行时间。其原理是通过直接在发射端使用纳秒甚至皮秒级的短脉冲激光，并且在发射后也能很快的进行反应，很快的接收反射回来的激光。所以需要更高进度的Single Photon Avalanche Diode(SPAD 具有单光子探测能力的光电探测雪崩二极管)或者APD（雪崩光电二极管）进行探测。

在dToF上，其利用记录发射脉冲和接收脉冲之间的时间间隔，进行距离的计算。dToF会在单帧测量时间内发射和接收N次光信号，然后对这些时间进行分析统计，并且得出到最后的距离。

但现阶段，由于需要对光脉冲飞行时间、接收时间进行良好的同步判断，其对于算法、硬件的要求较高。在此前只有大部分的高端汽车采用了的dToF，直到苹果将此技术运用在iPad和iPhone上。

dToF之外还有另一个分支—iToF，（indirect Time-of-Flight）顾名思义就是采用间接飞行时间来揭晓距离的判断。其原理是把发射的光波调制成一定频率的周期性信号，通过测量发射信号和该信号经过被测物反射回来到达接收端时的相位差，间接计算出光的飞行时间，从而得到深度的数据。由于其原理的不同，其可以利用多次的周期性型号对相位差进行判断，在实际使用过程中，由于采用了周期性频率波的策略，所以为了更好的保障精度，需要在使用接收到的次数越高更好，因此距离越远，两个周期的波长会变得较难分辨，会产生干扰的情况，所以在应用距离上较短，并且相比较于dToF存在易被强光干扰的情况。

△两者的对比

实际的应用差距：

从成本上来说，由于dToF需要更高精度的发射、接收设备，并且还需要在两者间进行时间的同步判断等情况，所以在实际使用中，dToF会相比较于iToF增加一定的成本。但是，iToF的成本更低，可以在更多的设备上配套使用，达到对于距离的推测，也可以说是目前很多搭载ToF设备的第一选择。

从精度来说，dToF无法做到很高的图像分辨率，而iToF由于其原理的差异，其传感器尺寸需要更大的尺寸接收光的波长变化，所以可以实现更高精度的图像分辨率，所以在进行物体识别、3D重建等等方面相比较于dToF具有更高的优势。

从功耗来说，dToF采用的脉冲波发射相比较于iToF的连续波拥有更低的占空比，可以在相同时间内发射更有针对性的光源，两者相比较来说dToF的功耗会更小，更加适合在电量较小的设备上使用。

最后来谈谈两者现阶段的应用场景，dToF功耗低，体积小适合于在较小的设备使用，并且由于抗扰性较好，在户外的使用上也更胜一筹。并且由于dToF的原理，测量距离增大时精度不会大幅衰减，能耗也不会大幅提升，诸如苹果所选择的在AR方向利用是一个很好的发展方向。

而iToF的图像分辨率较高，在物体识别，3D重建以及行为分析等应用场景中能够重现场景中更多的细节信息，所以在扫地机器人（进行避障）、新零售。迎客机器人上拥有较好的使用场景。

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