tof传感器 泡问泡答：都叫ToF，有什么不同呢？
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？
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。
盘点几款新颖的ToF传感器
新的飞行时间 (ToF) 传感器正在用于个人电脑、智能门锁面部识别、3D 图像传感等应用。
飞行时间 ToF 传感器的基本原理是测量光波从发射到返回所需的时间，从而测量出物体距离。最近出现了一批有趣的新型 ToF 传感器，用于人体存在检测、面部识别或其他技术。
ST推出用于人体存在检测的 ToF 传感器
ST上个月推出了其 FlightSense 产品线的最新 ToF 传感器 VL53L5CP。该设备旨在在 PC 中实现手势识别、入侵者警报和人员存在检测。
据 ST 称，新的 ToF 传感器改善了交互，增强了安全性，并为 PC 节省了摄像头功耗。自 ST 于 2020 年底发布首款 64 位多区 ToF 传感器以来，该公司的 FlightSense 产品组合已经取得了长足的进步。
VL53L5CP 首先以61度视野扫描绘制场景，在不使用相机或预先录制的图像的情况下收集情报。使用 ToF 技术，传感器可以检测和记录多个目标，测量 X/Y/Z 坐标，并跟踪 64 个区域内的多个目标。
新传感器配备 ST 的第三代 Presence Premium PLUS 软件。该软件具有专用算法，使 PC 设计人员能够创建自定义 AI 应用程序。 ST 表示，这种组合使他们能够实现智能电源管理、安全性和非接触式用户交互功能。
在硬件层面，VL53L5CP 具有嵌入式单光子雪崩二极管 (SPAD) 阵列、物理红外滤光片和衍射光学元件 (DOE)。每个组件都可以帮助摄像头反射/偏转光线，以获得各种环境光水平下的交互或手势。
这些技术使 VL53L5CP 非常适合在 PC 中进行人体存在检测。 ST 报道称，PC 制造商联想正在将 VL53L5CP 集成到其笔记本电脑中。
ADI推出用于 3D 深度感应的 ToF 模块
为了采用模块化方法，ADI推出了其 ADTF3175 ToF 传感器模块。该公司声称它是业界首款用于 3D 深度传感和视觉系统的高分辨率、工业质量、间接 ToF (iToF) 模块。该器件具备百万像素分辨率，它在 0.4 至 4 米的深度范围内提供 ± 3 毫米的深度精度。
ADTF3175 模块的核心是ADI的 ADSD3100 芯片，这是一款 1 兆像素 CMOS iToF 成像器。该模块还集成了用于成像器的镜头和光学带通滤波器，一个红外发射源。该源由光学器件、激光二极管、激光二极管驱动器和光电探测器、闪存和功率调节器组成。
ADI表示，该模块已在多种范围和分辨率模式下进行了全面校准。完成深度传感系统后，ADTF3175 的原始图像数据由主机系统处理器或深度 ISP 进行外部处理。
将 ADTF3175 的图像数据输出连接到主机系统是通过 4 通道 MIPI CSI-2 Tx 接口完成的。通过 4 线 SPI 和 I2C 串行接口完成编程和操作。ADTF3175 模块的尺寸为 42 mm × 31 mm × 15.1 mm，额定工作温度范围为 -20°C 至 65°C。
Toppan开发混合 3D ToF 传感器
Toppan和Brookman Technology 宣布合作创建一种混合 3D ToF 传感器，该传感器扫描距离长达 30 米，非常适合自主无人机和工业应用。
2021年，Toppan收购了专门从事先进CMOS图像传感器设计的公司Brookman Technology。
如图所示，光波从传感器和物体反射和偏转，以便 ToF 传感器确定他的距离（左）。 Toppan 的 ToF 混合传感器可同时支持多达 256 个摄像头（右）。
对于传感器产品，Toppan利用 Brookmans 的短脉冲调制来预测可能威胁自主无人机或工业设备的障碍物。Toppman 说，加上 Toppan 的消光功能，混合 ToF 传感器可以扫描区域并承受 100,000 勒克斯的照度，相当于最亮的一天。
相比之下，意法半导体的 FlightSense 可以达到 400 厘米（4 米）的范围，明显低于Toppan最新的 ToF 原型。然而，ST 的解决方案侧重于改进 PC 中的摄像头，它不需要物体（人）和摄像头之间太远。 Toppan的目标是为自主无人机和工业设备添加更智能的 3D 图像传感，这将需要比 ST 的模型更长的范围。
ToF 传感器为智能门锁添加面部识别功能
TDK InvenSense 在 6 月宣布其 CH201 ToF 传感器已集成到 Kaadas 的新型高端智能门锁设计中。 Kaadas K9-5F 是一款 3D 人脸识别推拉门锁。 TDK 表示，通过在 TDK 的 ToF 传感器中进行设计，Kaadas 提高了物体识别能力，同时延长了智能锁的电池寿命。
TDK InvenSense 的 SmartSonic 技术可在 Kaadas 最新的智能门锁中实现面部识别。
SmartSonic 传感器嵌入了 MEMS PMUT（压电微机械超声换能器），它由薄硅膜和压电层组成。
一旦在压电层上施加电场，产生横波，PMUT 将传输该波，该波偏转物体并反射回 PMUT。该波在 PMUT 的薄膜上产生应力，该压力作为用于计算距离的数据接收。
据 TDK 称，SmartSonic CH201 传感器确保 Kaadas 智能锁的低功耗，并在任何环境照明下提供最远 0.8 米远的面部识别。这为 Kaadas 的门锁增加了另一种形式的安全性，总共有多达 6 种不同的开门方式。
ToF 传感器提供更简单的成像方法
在某些方面，ToF 传感器可以被认为是复杂成像或视觉系统的替代品。 ToF 传感器仅检测所需的 3D 数据，无需捕获和处理图像相关数据，因此实现起来更加简便。
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