飛行時間傳感器的工作原理及優(yōu)缺點分析

飛行時間 (ToF) 傳感器是一種通用設(shè)備，具有檢測/分類物體、深度估算等多種功能， 適用于庫存管理/清點、人員跟蹤和停車監(jiān)控等應(yīng)用。除了這些有用但看似普通的應(yīng)用之外，ToF傳感器還可以集成并擴展到更獨特的應(yīng)用中。

智能自動暗門便是這些令人興奮的應(yīng)用之一。想象一下，一部間諜電影中的主人公在走廊里，站在一個沒有描述的花瓶旁邊，做著一系列手勢，試圖打開一扇秘密的門。突然，打開了一扇隱藏的房門，里面裝滿了秘密情報。智能自動暗門僅使用一個ToF傳感器，只允許知道站在那里（房間的特定部分）和秘密手勢（如果需要，可以多個）的人進入，從而保持安全。ToF傳感器的另一個應(yīng)用是運動中的姿勢或技術(shù)監(jiān)測。例如，ToF傳感器可以通過監(jiān)測高爾夫球手的姿勢來幫助完善技術(shù)。

我們要如何集成ToF傳感器，而這些令人興奮的應(yīng)用需要什么呢？ 請繼續(xù)閱讀，以了解ToF傳感器的工作原理、集成到特定應(yīng)用中的方法，以及使用ToF傳感器時應(yīng)注意的事項。

ToF傳感器基礎(chǔ)知識

顧名思義，ToF傳感器通過計算光（通常為紅外，波長約為850nm）或發(fā)出的聲音（超聲波）“飛向”物體并反射回來所需的時間來測量距離。這些傳感器的工作原理非常簡單。為了便于理解，我們將重點討論光學(xué)ToF傳感器。

ToF傳感器可以根據(jù)測量距離的方式分為兩類：直接和間接。直接ToF傳感器直接測量給定光脈沖被傳感器傳輸、被目標反射并被探測器接收所需的時間。直接ToF傳感器通常采用脈沖調(diào)制來測量距離。直接ToF傳感器使用以下公式來計算距離：

d = (c ? Δt) / 2

其中，Δt表示時間差，

c表示光速。

而間接ToF傳感器測量的是脈沖之間的相對相位差。因此，借助經(jīng)傳感器發(fā)射、目標反射以及探測器接收的一系列脈沖，可以通過觀察返回信號與發(fā)射信號的相位差來測量距離。間接ToF傳感器通常采用連續(xù)波 (CW) 調(diào)制來測量距離。間接ToF傳感器使用以下公式來計算距離：

d = (c / 2?_m) ? (Δθ / 2π)

其中，Δθ表示相位差，

?_m表示調(diào)制頻率，

c表示光速。

表1總結(jié)了直接和間接ToF傳感器之間的差異，但也有例外情況。

表1：直接和間接ToF傳感器對比（來源：作者）

間接傳感器適合用于手勢識別等3D應(yīng)用，而直接ToF傳感器則更適合于快速測距應(yīng)用。這些傳感器的具體應(yīng)用場合與工作原理息息相關(guān)。因此，了解ToF傳感器如何工作有助于為應(yīng)用選擇合適的傳感器。

ToF傳感器的光子壽命

工作條件和環(huán)境是了解ToF傳感器工作原理的關(guān)鍵。圖1顯示了ToF傳感器光子的“壽命”，以及可能產(chǎn)生噪聲的理論位置。紅色表示可能產(chǎn)生噪聲和/或影響系統(tǒng)最終性能的位置。在接收器處，由于光子“正確地”通過這一事件鏈時存在一個概率問題，因此只能收集到一小部分傳輸?shù)墓庾印?/span>

圖1：該圖顯示了光子如何與ToF傳感器相互作用。（圖源：作者）

光子散射與相互作用

傳輸信號（光子）與目標的相互作用對于ToF傳感器來說極其重要，因為光子可能具有漫反射、鏡面反射和/或擴散反射的特性，并會被某些物體吸收或散射（圖2）。例如，如果被測物表面粗糙（不規(guī)則的晶格排列），并且處于波長范圍內(nèi)，則主要會發(fā)生漫散射。 光子與物體相互作用的方式將影響ToF傳感器的實際工作效果。

圖2：當與目標交互時，光可以幾種不同的方式散射。（圖源：Terabee）

ToF與3D光學(xué)傳感系統(tǒng)對比

ToF傳感器與結(jié)構(gòu)光和立體視覺兩種3D光學(xué)傳感系統(tǒng)相比各有優(yōu)勢。表2和表3顯示了ToF傳感器的優(yōu)缺點。

表2：ToF傳感器的主要優(yōu)點（來源：作者）

表3：使用ToF傳感器時需要考慮的事項（來源：作者）

ToF傳感器與3D光學(xué)傳感系統(tǒng)相比有很多明顯的優(yōu)勢，但設(shè)計工程師在做決定時應(yīng)考慮所有的可能性。表4顯示了3D光學(xué)傳感系統(tǒng)與ToF傳感器相比，存在的優(yōu)點和缺點 （注意，存在例外情況）。

表4：ToF傳感器與其他3D傳感光學(xué)系統(tǒng)的全面對比（來源：作者）

ToF傳感器集成注意事項和誤差

對于愛好者來說，集成ToF傳感器是一項相對簡單的工作，因為大多數(shù)ToF傳感器同時包含了所需的所有器件（發(fā)射器、接收器和處理器）。但是，對于不同的用途和應(yīng)用場景，仍應(yīng)謹慎操作。ToF傳感器具有多種不同的配置，包括發(fā)射器設(shè)計、接收器設(shè)計和/或運行特性（如轉(zhuǎn)向、旋轉(zhuǎn)）。每個ToF傳感器的設(shè)計和制造對其運行方式和性能起著極其重要的作用。

校準是將ToF傳感器集成到應(yīng)用中時需要特別考慮的因素之一。對于最簡單的距離測量，ToF傳感器會出現(xiàn)的四類誤差如圖3所示：恒定偏移量、比例因子、測量精度/方差和飽和度。接下來，我們將重點介紹單個發(fā)射器和接收器（像素）。

圖3：使用ToF傳感器時出現(xiàn)的誤差。（圖源：作者）

ToF誤差和噪聲詳解

在工程和科學(xué)應(yīng)用中，理解和校準誤差源至關(guān)重要。首先，因為ToF傳感器是光學(xué)傳感器，所以其中也存在光學(xué)傳感器常見的噪聲源。我們必須考慮固定模式噪聲和ToF傳感器焦平面陣列 (FPA)   內(nèi)像素間的響應(yīng)偏差。陣列中每個像素的響應(yīng)靈敏性必須補償?shù)狡骄?。另一種類型的固定模式噪聲是暗電流及相應(yīng)的散粒噪聲。ToF傳感器即使未啟動，仍然會出現(xiàn)噪聲， 必須對此進行補償，以減少FPA讀數(shù)出現(xiàn)偏差。通常，傳感器的帶隙與暗電流噪聲成反比。隨著帶隙減小，暗電流噪聲通常會增大。

為了補償固定模式噪聲，可以執(zhí)行非均勻性校正 (NUC)。該過程需要在不同的積分時間測量陣列，并將響應(yīng)擬合到已知模型中。必須對每個像素進行校正和對齊，以便為固定輸入提供均勻的輸出。以其他傳感器為例，如果正確執(zhí)行NUC，將產(chǎn)生類似于圖4所示的結(jié)果。

圖4：此圖顯示了校正紅外傳感器的NUC過程示例。對于3D傳感應(yīng)用來說，校準是實現(xiàn)良好效果所必需的操作。（圖源：https://sites.google.com/a/udayton.edu/rhardie1/research/nonuniformity-correction）

此外，還需考慮其他系統(tǒng)噪聲，包括熱噪聲、量化噪聲（模數(shù)轉(zhuǎn)換器）、閃爍噪聲、KTC噪聲和串擾。由于探測器的響應(yīng)也受溫度影響，所以應(yīng)特別注意熱噪聲。測距結(jié)果將隨溫度變化而漂移，并產(chǎn)生偏移。 這種溫度漂移不是物體的特性，而是與延遲鎖定環(huán)的相位測量有關(guān)。

影響ToF傳感器性能的環(huán)境噪聲包括雜散光、光波陣面誤差、多徑以及由于物體反射率不均而產(chǎn)生的常規(guī)照明噪聲。如在ToF傳感器缺點的討論中所述，ToF傳感器存在應(yīng)校正的偽影，例如運動偽影。運動偽影發(fā)生在物體邊界和不均勻反射處，這些位置不匹配的原始相位值可能會發(fā)生波動。隨著給定積分時間內(nèi)運動速度的增加，運動偽影也會變得更加嚴重。為了補償運動偽影，可以采用流補償?shù)燃夹g(shù)。這種補償必須在傳感器運行時進行，不能視為校準。

ToF傳感器應(yīng)用實例

在對ToF傳感器有了一定認知后，我們可以從更高的角度來了解如何使用ToF傳感器進行目標跟蹤。

使用ToF傳感器，首先要通過測量物體或場景多個點的范圍來生成點云。根據(jù)ToF傳感器返回或點云的密度和距離測量的精度，可以對傳感器及其感測到的世界生成精確的3D視圖。如果傳感器視圖里只有一個對象，則可以通過查看與場景其他部分的返回結(jié)果，即可輕松地跟蹤對象。另一方面，如果場景雜亂，應(yīng)用一些圖像處理，便可以基于對象特征和深度的附加信息來跟蹤對象。合適的ToF傳感器可以提供類似相機的“圖像”，但具有額外的深度信息。

對于相機分辨率過低且無法生成精確點云等類似情況，ToF傳感器的分辨率非常關(guān)鍵。如果范圍不具有代表性，且ToF傳感器未經(jīng)過校準，則物體會相互重疊，或墻壁等平坦表面看起來粗糙變形。

結(jié)語

ToF傳感器不僅功能豐富，如果仔細檢查，還會發(fā)現(xiàn)其擁有難以置信的深度。ToF傳感器的使用和設(shè)計因發(fā)射器、探測器、光學(xué)陣列、處理技術(shù)和封裝不同而異。在任何應(yīng)用中都應(yīng)考慮ToF傳感器的噪聲和誤差；傳感器用途不同，也會導(dǎo)致校準和誤差校正的復(fù)雜度不同。歸根結(jié)底，ToF傳感器結(jié)構(gòu)緊湊，性能驚人，功能豐富，是一種經(jīng)濟高效的解決方案，可以幫你解決很多問題。

作者簡介

Tenner Lee是機器學(xué)習(xí)/人工智能研發(fā)項目的技術(shù)負責(zé)人，在算法開發(fā)/設(shè)計、系統(tǒng)優(yōu)化和算法測試/驗證方面擁有15年的領(lǐng)導(dǎo)、開發(fā)、項目管理和咨詢經(jīng)驗。他擁有電氣工程研究生學(xué)位，在信號處理和電磁方面有一定的基礎(chǔ)。