探索ToF 传感器在机器人领域的工作原理、应用和优势。

"ToF" 是 "Time of Flight" 的缩写，中文通常翻译为“飞行时间”。ToF传感器利用光（通常是红外光）发射到目标并测量其反射回来所需的时间来确定对象与传感器之间的距离。这种技术可以为各种应用提供深度信息，例如3D成像、机器人导航、手势识别和增强现实。

机器人的应用环境变得更加复杂和动态，这需要开发更灵活、更先进的视觉和定位功能。在不受控制的环境中运行的机器人的一项基本功能是识别周围环境。实现这一目标的一种解决方案是使用具有聚光和泛光照明选项的飞行时间 (ToF) 成像传感器。

ToF 传感器使机器人应用程序能够对其环境进行成像并创建周围环境的 3D 地图。让机器人知道哪些物体靠近，并获得有关它们的大小、形状和边缘的详细信息。例如，机器人真空吸尘器可以使用此信息来了解它是否可以行驶到沙发或橱柜下方并清洁那里。

本文探讨了 ToF 成像传感器的工作原理、其应用以及对机器人的好处。

ToF 3D图像传感器介绍及工作原理

ToF 是一种主动测量，这意味着 ToF 成像仪旁边的激光源发射调制光，而 ToF 传感器接收场景中物体反射的光。这些应用中通常使用红外 (IR) 光，例如 940nm，因为人类看不见它。目前市场上的 ToF 成像传感器基于两种测量原理：直接 ToF 和间接 ToF。

直接ToF 测量

对于直接 ToF 测量，激光源发射短激光脉冲，ToF 传感器测量发射激光脉冲和反射激光脉冲之间的延迟。脉冲发射和传感器检测之间的时间延迟（飞行时间）被转换为距离测量值，以重建 3D 场景。用于直接 ToF 测量的成像传感器更加复杂，因为需要快速探测器 (SPAD)，并且必须计算片上直方图以实现与物体表面相关的必要峰值查找。

直接 ToF 传感器的简单机制

间接ToF 测量

对于间接 ToF 测量，激光源通常为垂直腔表面发射激光器 (VCSEL)，发射波长在 850 至 940 nm 之间的调制红外 (IR) 光。VCSEL 优于 LED，因为它们在 80 至 100 MHz 的调制频率下工作时呈现出更好的结果，并且具有窄光谱2。ToF 传感器通过其镜头捕获反射信号，每个像素将发射的调制信号与从场景接收的捕获信号进行比较。快速全局快门 ToF 像素收集与发射信号重叠的光量以及稍后到达的光量。然后根据该信息确定两个信号之间的相移。对于间接 ToF，所谓的相位图像是传感器的输出。根据传感器和应用，使用基于 2、3 和 4 相的方法。间接ToF的优点是不需要片上处理。

探测器交替收集来自感兴趣物体的光。

ToF传感器输出数据

在这两种测量方法中，测量的数据都会在芯片上转换为数字表示形式，即间接 ToF 的相位图像和直方图，然后找到直接 ToF 的峰值。然后，该表示形式通过 MIPI-CSI-2 或并行 (PIF) 接口作为原始 3D 数据传输到应用处理器 (AP)。通过处理原始数据，AP 提供两个图像：深度图和幅度图像。深度图包含每个像素的深度信息，即该像素处物体与相机之间的距离。幅度图像包含幅度信息，代表物体在该位置的亮度。复杂的系统还可以提供附加图像，例如指示每个像素的质量度量的置信度图像。

飞行时间框图。图片来源：英飞凌

根据应用的不同，ToF 传感器可以与 RGB 图像结合使用。在这种情况下，算法可以组合 RGB 和深度图像，以获得场景及其对象的 3D 表示，其中包含深度和颜色信息。这允许先进的应用功能，例如物体识别，让机器人决定该物体是否是一个不应在驾驶时与周围保持安全距离而触摸的玩具，或者是一个应在附近清洁的柜子。或者通过面部生物识别技术以可靠、安全的方式识别人员。

ToF 传感器的优点

ToF 传感器取代了接触式和接近式传感器，具有高精度，可通过大量可用像素来检测小物体。与接触式传感器相比，ToF 传感器的另一个优点是没有机械移动部件，从而减少了维护需求。特别是对于机器人来说，现有的 LDS（激光距离扫描）传感器体积庞大、价格昂贵，并且具有机械旋转镜。ToF 成像传感器更小、更具成本效益并且不需要机械移动部件。

由于其环境光鲁棒性，ToF 传感器还可以在黑暗和强烈阳光条件下使用。此外，这些传感器具有较宽的距离范围，能够检测 10m 之外的物体。此功能使其可用于室内和室外应用。最后，较小的相机尺寸可以集成到较小的机器人中，例如消费机器人真空吸尘器或无人机。

ToF 传感器在机器人应用中的作用

ToF 传感器有利于不同的机器人应用，包括：

●智能避障

●导航和路径规划

●3D 绘图和定位 (SLAM)

●墙跟随

●手和手指手势识别

●物体或人跟踪

●物体拣选

●悬崖检测

每个应用都有其自身的复杂性和特定的重点，而 ToF 传感器可以很好地涵盖它们。

智能避障

智能避障应用的示例包括吸尘器、运输/物流机器人、自主移动机器人 (AMR)、机器人叉车和仓库系统。通过使用 ToF 传感器，机器人可以精确检测到周围物体的距离。与其他技术不同，ToF 传感器不需要特定的训练来检测特定障碍物，并且可以轻松地从 3D ToF 图像中提取物体边界。此外，配备宽视场摄像头的 ToF 系统甚至可以检测很小的障碍物。

使用 ToF 传感器进行障碍物分割。图片来源：英飞凌

机器人/无人机的定位和地图绘制 (SLAM)

ToF 传感器用于无人机或基于机器人的 3D 测绘解决方案，由于其高帧速率，可提供精确的远程深度信息和高分辨率 3D 地图。这样可以生成 3D 点云，其中每个点代表对象表面上的一个独特点，具有自己的笛卡尔坐标集。SLAM 算法使用点云来生成机器人环境的精确地图并定位机器人的位置。机器人本身在这张地图上。

人机交互机器人

基于 ToF 数据生成的深度和幅度图像可用于机器人了解人类的存在、识别人员并确定其位置。根据其应用，机器人可以识别入侵者或使用 3D 点云数据来理解和响应人类手势，甚至检测人手指的微妙运动。此外，在高级应用中，机器人可以根据生物识别技术识别家庭成员。

其他应用

ToF 测量提供的深度信息提高了机器人操纵、拾取和运送物体的成功率。ToF 传感器提供比传统传感器更可靠的数据，从而还改进了机器人的所谓悬崖检测，避免它们从楼梯或其他边缘跌落。

英飞凌ToF 成像传感器

REAL3™ 图像传感器系列是 ToF 传感器市场上颇具吸引力的选择。它由英飞凌科技公司与英飞凌公司的高级合作伙伴公司pmdtechnologies合作开发。这些传感器使用红外光进行基于 ToF 的深度传感，并通过 SBI 和微透镜为每个像素提供复杂的 ToF 像素，以获得更好的灵敏度。这些传感器允许通过 MIPI CSI-2 进行快速读出。此外，功耗低，可延长电池驱动设备的运行时间。

REAL3 传感器可提供高达 VGA 分辨率的高图像质量和高达 10 m 的增强感应范围，从而可以实时构建 3D 地图。该传感器采用SBI（背景光抑制）技术来增强环境光鲁棒性，即使在明亮的阳光条件下也能工作。因此，这些功能和参数配置使REAL3能够快速适应新的操作环境。

REAL3™ 3D 图像传感器的工作原理和使用。图片来源：英飞凌

英飞凌 ToF 传感器产品组合旨在满足不同市场的需求。REAL3 传感器系列现已上市，适用于消费类和汽车应用，并具有 ASIL B/ISO26262 资格。每个 REAL3 型号都有针对不同应用进行优化的不同分辨率，涵盖多种消费、汽车和工业应用的要求。为了让您更轻松地快速启动项目，英飞凌在全球范围内拥有大量专门从事软件和硬件的合作伙伴。

开发人员还可以受益于 pmdtechnologies 和英飞凌之间合作提供的解决方案。Flexx2系列是一款用于原型设计、研究和批量生产的开发套件，采用英飞凌最新的 ToF 图像传感器，可实现精确的深度传感。Flexx2可以通过USB 3.0连接到Linux或Windows操作系统。从工业角度来看，O3R 平台是为工业环境开发机器人解决方案（例如自动驾驶汽车）的起点。它可支持多达 6 个 3D ToF 相机，并具有用于其他传感器的千兆以太网、USB 3.0 和 CAN 连接。

结论

精确检测周围环境和安全执行任务是机器人需要开发的关键能力。使用 ToF 测量的传感器是此类应用的非常有效的解决方案。

REAL3™ 图像传感器系列是基于 ToF 的高质量传感器的绝佳示例。它们采用尖端技术制造，可提高不同条件和应用的检测能力。随着机器人的使用不断增长，探索和利用这些传感器可以有利于未来产品的开发。