tof传感器原理 走近3D ToF摄像头,揭秘ToF传感器工作原理
走近3D ToF摄像头,揭秘ToF传感器工作原理
来源:内容来自「MEMS」,作者:麦姆斯咨询,谢谢。
在争夺智能手机和汽车市场的战争中,出现了三种领先的3D成像技术。这三种技术分别是双目立体成像、结构光和飞行时间(ToF)。通过这些技术生成的3D数据可实现行人探测、人脸识别、手部运动检测以及提供SLAM(simultaneous localization and mapping,即时定位与地图构建)功能。
目前该领域领先的两家公司分别是ams(艾迈斯半导体)和Infineon(英飞凌)。
飞行时间原理和框图
本文将以pmdtechnologies(以下简称pmd)与英飞凌合作的3D摄像头开发套件“pico flexx”为例,重点介绍ToF传感器背后的技术。
Pico flexx为英飞凌和pmd共同开发的ToF图像传感器REAL3构建的。
从pmd官网下载的一只手的伪彩色3D图像,根据ToF传感器到手的距离将颜色映射到每个像素(红色表示距离近,蓝色表示距离远)
什么是ToF传感器?
ToF传感器测量光在某介质中行进一段距离所需的时间。通常,这是对脉冲发射光到达物体并反射回到ToF传感器所用时间的测量。ToF摄像头则利用ToF测量原理(ToF图像传感器)来确定摄像头与物体或周围环境之间距离,并通过测量的点生成深度图像或3D图像。
ToF摄像头的应用包括基于激光的非扫描激光雷达成像系统、运动传感和追踪、运用于机器视觉和自动驾驶的物体检测以及地形测绘等。
但如何实现上述应用领域的深度测量?
下面,介绍三种通过测量飞行时间来确定距离的方法。
上图顶部表达了第一种方法,发射脉冲光并测量它们经反射后返回的时间间隔。
上图中间表达了第二种方法,调制光源的振幅并记录反射光波的相移。
上图底部表达了第三种方法,发射占空比为50%的方波,并记录在特定间隔内到达的返回光量。
毫米级精度ToF摄像头
光波和无线电波以接近300,000,000,000mm/s的速度传播,相当于传播1mm的距离需要大约3.3ps(同时还需要3.3ps返回时间)。这意味着,如果你想要能对你所在房间的所有物体成像并且想要达到1mm分辨率的设备,计时电子器件需要达到皮秒级的分辨率,也就是相当于数百GHz的时钟频率。
设计在GHz级别频率下工作的电子电路既不容易,也不经济,因此,如果设计者希望消费者能够负担得起这些器件,他们就必须想出一种在较低频率下工作的方法。
在合理的sub-GHz频率下工作时,有两种常见的方法可以实现毫米级精度:
• 将正弦调制波的相移与距离相关联
• 使用占空比为50%方波的相移和差分电压来确定距离
在下面的章节中,我们将更详细地讨论这两种方法。
通过幅度调制波的相移确定距离
假设你正在绘制一间最大长度为15米的小型办公室或大型起居室。为了确定测量该长度的适宜工作频率,使用公式c=λ⋅ƒ,其中c是光速(c=3x10⁸m/s),λ是波长(λ=15m),ƒ是频率。在此示例中,ƒ=20MHz是一个相对经常使用的频率。
当强光的输出经20MHz正弦信号调制时,测量旅程开启。光波最终会到达测量物体或墙壁,然后调转方向反射回来。原始光经过调制后将返回到接收器。除非物体正好是15m以外的整数倍,否则相位会略微偏移。
相移可以用来计算波传播的距离。
如果你能精确地测量相位角,你就能准确地确定反射物体与传感器/探测器之间的距离。
如何测量正弦波的相位角
那么,如何快速测量正弦波的相位角呢?这包括在四个等距点(例如90°或1/4λ的间隔)测量接收信号的幅度。
在此解释下测量值和相位角之间的关系。A1和A3的差值与A2和A4的差值的比等于相位角的正切值。ArcTan实际上是双变量反正切函数,可映射至适当的象限,当A2=A4并且A1>A3或A3>A1时,分别定义为0°或180°。
在上图中,图表的最左侧有两条垂直数字线,显示了A1和A3(表示为深黄色)以及A2和A4(表示为蓝色)的相减结果。测量值显示为中间的正弦曲线图中的垂直线
请注意,该图形没有考虑反射(反射会有效地将所有内容移动180°)。
如何确定给定距离下的工作频率
回到我们的例子,到目标物的距离由以下公式确定:
其中c是光速,φ是相位角(以弧度来度量),ƒ是调制频率。
测量一个光子的实际飞行时间需要频率为333GHz的电子设备。这种方法最大需要四倍的调制频率,也就是4 x 20MHz=80MHz。这显著减少了资源的使用。但相信你会更高兴,因为聪明的工程师们找到了进一步降低最大频率的方法。
通过带电电容器的差分电压测量确定相移
另一种测量方法含有频闪光源和每个像素中包括两个电容的CMOS图像传感器。
时钟源可产生占空比为50%的方波,该方波控制明亮的频闪光源以及与每个像素内电荷存储电容器的连接。
该测量方法的示例如下图所示:
上图显示了每个像素中包括两个电荷存储电容器的CMOS图像传感器,切换两个电荷存储电容器的连接以记录入射光
光子由光源发射,并从物体上反射回来,被图像传感器像素单元接收,此时光将作为电荷记录在上图所示的电容器CA或CB中。使用相同的时钟源,电容器能够以与照明源相同的频率交替连接至像素单元。
这种巧妙的设计意味着电容中的差分电荷与相位偏移直接相关。相位由波长和到目标的距离决定。
可以根据需要进行多次循环照明,以对电容充电。只要距离恒定,电荷比例将保持不变。
ToF传感器在发力
这种方法效果如何?比你想象的要好。
提供给AAC的传感器与所附软件相辅相成,能够记录高达45fps的数据。在较低的刷新率下,系统仍可以轻松地将衬衫上的褶皱成像。
上图描绘了通过pmd的pico flexx摄像头捕获的每个像素(x,y,z)顶点位置
纯深度数据本身很难可视化。因此,深度图像通常与图片相结合,或者使用伪彩色来显示,以便于场景的可视化。
低分辨率图像的伪彩色深度叠加使场景的展示更加容易,用pmd的Royal Viewer软件和CamBoard pico flexx 3D开发套件捕获的作者头像
ToF传感器可用于一系列消费、汽车和工业应用中,包括在将人工智能与3D成像相结合,实现各种智能传感与识别功能,以改变传统2D视觉的局限。
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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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