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从谷歌/微软到华强北,这项“能屈能伸”的传感技术真的不可取代?

2016-09-14 Rocky 阅读:
大到谷歌、微软,小到华强北,无不都在积极地研究这项技术!ToF这项技术由来已久,而今将会成为实现我们未来智能社会生活环境的最基础的技术之一。

如果你十分关注ST的相关产品的话,你会在最近注意到其最新推出的VL53L0X,这是世界上最小的ToF传感器。其实除了ST之外,很多家都有对ToF的产品进行了相应的研究,比如TI、Intersil等等。其实ToF这项技术由来已久,而今将会成为实现我们未来智能社会生活环境的最基础的技术之一。大到谷歌、微软,小到华强北,无不都在积极地研究这项技术。而对此还尚无耳闻的你,需要抓紧来补补课了。nDhednc

何谓ToF?

ToF是Time of Flight的缩写,中文直译就是飞行时间。听起来好像十分的炫酷,我们来看看百度怎么定义:nDhednc

TOF是飞行时间(Time of Flight)技术的缩写,即传感器发出经调制的近红外光,遇物体后反射,传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差,来换算被拍摄景物的距离,以产生深度信息,此外再结合传统的相机拍摄,就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。nDhednc

所以你明白了把,不论是自动驾驶,还是VR;亦或是现在市面上层出不穷的平衡车,都离不开ToF技术。nDhednc

知其然更要知其所以然,我们接下来给大家讲讲ToF的简单原理nDhednc

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发射的红外光线被被测物体反射后回到传感器,内置的计时器记录其来回时间,然后即可计算出其距离。听起来好像和大家玩烂了的超声波测距没啥不同。但其实不然,超声波测距对反射物体要求比较高,面积小的物体,如线、锥形物体就基本测不到,而TOF红外测距完全可克服此问题,同时TOF测距精度高,测距远,响应快。nDhednc

我们从网上找到一个ToF的应用实例来说明,该实例采用DragonBoard410c来搭建一个8*8阵列的IC,型号为EPC610。nDhednc

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光的飞行时间nDhednc

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ToF距离测量nDhednc

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通过上面的小例子,我想大家对于其工作原理已经是非常的清晰。接下来我们再来说说ToF的应用场景。nDhednc

汽车电子

在汽车应用中,ToF可以被用于自动驾驶、防撞自动刹车和OOP等等。在此方面深深耕耘的厂商也有很多。下面给大家举几个具有代表性的案例。nDhednc

首先是Infineon与科世达推出的机遇英飞凌3D图像传感器芯片的摄像头驾驶员辅助系统。nDhednc

在飞行时间(ToF)原理支持下,该系统可精确检测驾驶员身体和头部位置,甚至在其戴眼镜或太阳镜的情况下捕获其眨眼动作,以判断驾驶员是否注意力足够集中、是否正疲劳驾驶,从而启动相应对策。譬如,通过振动座椅或警告音。驾驶员注意力越不集中,汽车就越会提起注意。为了快速和准确地做出响应,辅助系统和紧急制动系统可在潜在紧急情况发生之前自动激活。nDhednc

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此外,该技术还可以通过手部运动或身体姿势控制车载娱乐系统或车用空调,甚至在车外实现全新的辅助和安全功能,比如开门辅助设备,在停车场或家用地库时防止车门打开后撞上其它车、墙壁或天花板。英飞凌方案设计合作伙伴Gestigon在大会上现场演示了英飞凌ToF传感器如何实现车用物体跟踪与手势识别,以达到“三维虚拟现实”。nDhednc

另一个比较有代表性的案例是Melexis的ToF传感器MLX75023,它与3-D 视觉及手势识别解决方案供应商SoftKinetic 公司提供的软件绑定在一起。在自动驾驶实现的最初阶段,车辆控制模块需要判断驾驶员的注意力是否集中在驾驶上。一旦发现驾驶员注意力分散,系统要能够很快地启动高级驾驶员辅助系统进行干涉。“ 舒适感是切入点,”Melexis 产品线经理Gaetan Koers 说道。“当驾驶员或乘客的手靠近空调或收音机控制键时,系统会有反馈。旋转的手势还可以用来调整空调温度和收音机音量。”“在车辆系统进行干涉之前,比如刹车,首先要知道驾驶员目光是在前方道路上,还是在乘客身上,或是在看收音机控制面板。nDhednc

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人机界面与游戏

ToF提供了一种实时的远方影像,所以可以非常简单地用来记录人体动作。这使得许多消费电子类产品(比如电视)有了全新的交互方式,Xbox Kinect二代就是用了这种技术。nDhednc

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Kinect搭载的是Depth的传感器,可以取得Depth数据(和传感器的距离信息)。整个Kinect其实就是一个大蝙蝠,红外投射器不断向外发出红外结构光,就相当于蝙蝠向外发出的声波,红外结构光照到不同距离的地方强度会不一样,如同声波会衰减一样。红外感应器呢,相当于蝙蝠的耳朵,用来接收反馈的消息,不同强度的结构光会在红外感应器上产生不同强度的感应,这样,Kinect就知道了面前物体的深度信息,将不同深度的物体区别开来,如下图所示:nDhednc

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墙距离Kinect很远,所以被一种颜色标注,而人比较近,就用另一种颜色标注了。这时也许会有人问:Kinect怎么知道面前站的是人还是大象(这两个好像体积差别很大)。在得到深度信息后,Kinect会像切鱼片一样,按照深度由小到大得到很多切面图像,如这张图里人和墙就在不同的切面图像里了。下一步就是对不同切面的图像进行分析,假如这个切面图像里有和人体轮廓相似的区域,Kinect就会激动的跳起来,说:“捉住你了,小子。”然后就会在这个深度跟踪人体的切面图像,并且识别出手和腿和脑袋(这部分就是图像识别的算法了,简单来说就是下面两根细的就是脚,上面凸出的就是头)。就要大功告成了,你已经被锁定了,Kinect会从上到下扫描你,然后根据你的身高给逐步判断出你的膝盖在哪,手掌在哪,肚子在哪,并把这些相对的位置数据绑定到一个虚拟的骨骼上面,这样,就完成了真人到虚拟人的映射。nDhednc

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测量与机器视觉

在工业机器视觉的应用中,机器人通过ToF来进行物体分类和精准定位安置。nDhednc

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除此之外,在机器人技术和地球地貌测绘方面,ToF都有着不可取代的地位。nDhednc

(本文来源于21ic)nDhednc

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