苹果站队dToF,消费电子市场以iToF为尊会逆转?

飞行时间(ToF)技术方案具有不易受外界光干扰、体积小巧、响应速度快以及识别精度高等多重优势,在人脸识别/支付、智能手机摄像头、自动驾驶距离感知、工业人机协同距离监测、物流机器人导航等应用中呈现井喷态势。然而,令人诧异的是,一向引领技术风向的苹果公司,却直到2020年3月才首次接纳ToF技术。

在ToF的两种实现技术中,苹果放弃了间接测距iToF (indirect ToF),选择了新兴的直接测距dToF (direct ToF),并连续将基于dToF的激光雷达扫描仪用于iPad Pro、iPhone 12 Pro及以上的高端机型中。为什么苹果作此选择?此番高调站队会吸引产业链重演AirPods大型“真香”吗?我们试着从ToF技术中坚力量ADI公司的方案入手,探讨下市场的未来吧。

ToF渐成 传感首选方案

3D视觉主流方案主要包括ToF、双目视觉和结构光。其中,ToF方案是通过使用调制光源(例如激光或LED)主动照亮物体,并用对激光波长敏感的图像传感器捕捉反射光,以此测量出目标距离。通俗点说,就是ToF发射器发射出一整面平整的‘光墙’,这面光墙打到被测物体表面反射回来,并带回来了被测物体的 信息。

图. 简单的飞行时间测量示意图

对比双目和结构光方案,ToF最大的优点在于测距,测量范围可近可远,一般在100m以内;测量精度往往不随距离改变而变化,基本都能够保持在厘米级别;不受光照变化和物体纹理影响,室外空间同样适用。因此在包含大范围运动的场景下,ToF适用度非常高。

图. 3D视觉主流方案对比

凭借不易受外界光干扰、可适用于多种环境下工作,且体积小巧、响应速度快、识别精度高、动态感测范围更宽等多重优势,ToF 日渐成为 传感的首选技术方案。从ADI的ToF方案的发展,也能窥见该技术的边界在不断地拓展。2014年,ADI为国外知名AR眼镜定制ToF方案,成功落地并实现人机交互和3D重建功能;2016-2017年,ADI ToF技术用于车内手势识别;2018年,ADI ToF技术开始与品牌手机合作并成功批量上市,进入国民级应用场景……

物流、质检、导航、机器人、人脸识别、安保、监控、安全、医疗健康和驾驶员监控等等,高分辨率 数据与强大的分类算法以及AI相结合的巨大推力下,3D 传感ToF技术正在解锁更多新的应用方向。

图. ADI ToF方案应用发展时间轴

 

苹果站队ToF技术路线

目前,业界最常用的ToF技术是连续波(CW)方法和脉冲方法。通俗地说,连续波方法是间接的iToF,通常是采用周期调制信号进行主动发光,然后对接收到的信号进行零差解调以测量反射光的相移,间接计算出光的飞行时间,从而确定物体距发射端的距离。

脉冲方法即直接测量光飞行时间的dToF,通常是由光源发出一系列N 个激光短脉冲,这些脉冲被反射回带有电子快门的传感器,其飞行时间可被记录下,从而可确定三维物体与发射端的距离。

对比而言,脉冲ToF技术系统具有如下三大优势,这也是苹果站队脉冲式ToF、并寄望于藉此布局VR/AR的主因之一。一是由于通常依赖于在很短的时间窗口内发出高能光脉冲,便于设计鲁棒性强的系统,更适用于户外;且曝光时间越短,运动模糊的效应越小。二是信号占空比通常比同等水平的连续波系统要低得多,脉冲ToF对于长期工作的应用,可以降低系统的总功耗,且通过将脉冲群放置在与其他系统不同的帧位置,可避免来自其他脉冲ToF系统的干扰。三是因脉冲时序和宽度不需要一样,所以可以采用不同的时序方案,支持实现更宽的动态范围和自动曝光等功能。

但为了精确同步光脉冲,脉冲ToF系统每秒需要对数百万个像素执行计算,并根据工作环境及时调整,这对混合信号电路设计与应用而言极具挑战;从技术成熟度和应用导入来看,成本仍相对较高——这也是脉冲ToF方案目前未能在消费电子市场叱诧风云的主要原因。

上游技术力量推动ToF蓄势待发

ADI是为数不多拥有技术专长、可提供兼具高性能和成本效益的ToF解决方案的公司之一。ADI的脉冲ToF CCD系统,使用高性能ToF CCD和集成了12位ADC、 处理器(将来自CCD的原始模拟图像信号处理成 /像素数据),以及高精度时钟发生器(为CCD和激光器生成驱动时序)的TOF模拟处理前端ADDI903x。

图. ADI ToF系统功能框图

ADI的ToF系统相比其它方案具备以下优点:

· 使用了分辨率为640×480的ToF图像传感器,比市面上大部分ToF解决方案的分辨率高4倍。

· 使用了对940nm波长高度灵敏的传感器,能够在室外环境或具有强环境光的区域采集到更多的有效信号。

·  处理器采用伪随机化算法和特殊的图像处理功能,可以消除多机干扰,因此可以在同个环境中使用多个ADI的ToF系统。

 如下图示例,在户外使用三个不同的 测量系统来测量距离。值得注意的是,使用850 nm光源的CMOS ToF系统很难分辨出人与三脚架,而ADI的CCD ToF系统却能够清晰地分辨出两者。

图. 户外图像的 图比较

可以看到,当下的ToF市场中,ADI等上游技术力量着力提高元器件性能,苹果等终端厂商正竭力探索创新应用。未来,随着双方形成合力,脉冲ToF技术已隐现复刻AirPods发展历程的潜质。届时,ToF技术将真正实现更优的成本、功耗、稳定性等多方面平衡,进一步带动其在3D识别、VR/AR、自动驾驶、 、物联网等细分市场的快速导入与广泛应用,最终整个ToF生态圈都将由此获得真正受益。


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