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3D飞行时间技术在深度测量和物体检测领域中发挥着重要作用
2021-11-09 17:15:00
3D飞行时间,或3D ToF是一种无扫描仪LiDAR(光检测和测距)技术,通过发射纳秒级的高功率光脉冲来捕获相关场景的深度信息(通常是短距离内)。飞行时间技术在深度测量和物体检测的领域发挥着重要作用,如工厂自动化、机器人以及物流应用。特别是在安全方面,需要对特定距离的物体或人员进行检测和响应。例如一旦工人进入危险区域,机械臂可能需要立即停止。
飞行时间技术概述
飞行时间技术利用调制光源(例如激光)主动照射物体,然后用对激光波长敏感的传感器捕捉反射光,即利用数据信号在一对收发机之间往返的飞行时间来测量两点间的深度。
时间延迟ΔT与发射端和物体之间的两倍深度(往返)成正比;因此,深度(d) 可以估算为 d= (cΔT)/2,其中c表示光速。
目前有多种不同的测量时间延迟的方法,其中两种最为常用:连续波(CW)方法和脉冲方法。值得注意的是,目前在市面上使用的绝大多数连续波ToF系统都使用CMOS传感器,脉冲ToF系统则使用非CMOS传感器(特别是CCD)。
连续波与脉冲系统的优劣比较
连续波系统是测量发射和接收的调制脉冲之间的相移,而脉冲系统式是测量发射和接收之间脉冲经过的时间,两者测量模式都各有优点和缺点。
连续波系统的优点
对于对精度要求不高的应用,连续波系统可能比脉冲系统更容易实现,因为它不要求激光脉冲非常短,也不需要具有超快的上升/下降沿,当然在实际中很难复制完美的正弦波。但是,如果精度要求变得更严格,那么将需要更高频率的调制信号,这实际上很难实现。
由于激光信号具有周期性,所以连续波系统测量中的任何相位测量每隔2π会重复一次,意味着会产生一个混叠距离。对于只有一个调制频率的系统,混叠距离也是最大可测距离。为了应对这个限制,可以使用多个调制频率来执行相位展开,其中,如果两个(或多个)具有不同调制频率的相位测量值与估算的深度一致,就可以确定与物体之间的真实深度。这种多重调制频率方案也可以用于减少多路径误差——多路径误差是由于一个物体的反射光击中另一个物体(或在镜头内部反射),然后返回到传感器时会导致的测量误差。
连续波系统的温度校准可能比脉冲系统更容易。随着系统温度升高,解调信号和激光信号会因为温度变化彼此偏移,但这种偏移只会影响测量距离,在整个距离范围内始终存在偏置误差,而深度线性度则基本保持稳定。
连续波系统的缺点
虽然与其他传感器相比,CMOS传感器具有更高的输出数据速率,但连续波传感器需要在多个调制频率下获得4个相关函数样本,并使用多帧处理来计算深度。较长的曝光时间可能会限制系统的整体帧率,或导致运动模糊,因此只能在有限类型的应用中使用。这种更高的处理复杂性可能需要用到外部应用处理器,而这可能超出了应用的需求。
对于更远距离的测量或者更强环境光的场景,更高的连续光功率(与脉冲系统相比)则十分必要,但这种高强度的连续光信号则可能导致散热和可靠性的问题。
脉冲系统的优点
脉冲系统通常依赖于在很短的时间窗口内发出高能光脉冲。它具有下列优点:
更加便于设计鲁棒性强的系统,因此更适用于户外。
曝光时间越短,运动模糊的效应越小。
脉冲系统中的信号占空比通常比同等水平的连续波系统要低得多,因此具有以下优点:
对于长期工作的应用,可以降低系统的总功耗。
通过将脉冲群放置在与其他系统不同的帧位置,从而避免来自其他脉冲ToF系统的干扰。这可以通过协调各种系统在一帧中为激光脉冲选择不同的位置,或者使用外部光电探测器来确定其他系统脉冲的位置来实现。另一种方法是动态随机排列脉冲群的位置,这样就无需协调各个系统之间的时序,但这种方法无法完全消除干扰。
由于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。
脉冲系统的缺点
由于发射光脉冲的脉宽和快门的脉宽需要保持相同,所以系统的时序控制需要非常精确,根据应用需要,可能需要达到皮秒级精度。
为了达到最大效率,激光脉冲宽度必须非常短,但同时必须具有极高的功率。因此,激光驱动器需要实现非常快的上升/下降沿(《1ns)。
与连续波系统相比,其温度校准过程可能更为复杂,因为温度的变化会影响单个脉冲宽度,不仅影响偏置和增益,还会影响其线性度。
在市场上,一些半导体制造商提供完整的3D飞行时间的解决方案,如ADI将深度处理器、高精度时序发生器和电源管理等集成到一个具有可编程时序和 V 驱动器的 CCD 飞行时间信号处理器——ADDI9036.
ToF解决方案的选择
如果想搜寻一些与飞行时间相关的器件或开发资料,可以直接在Digi-Key的官网以“ 飞行时间 ”作为关键词进行搜索。
无论是搜索与飞行时间相关处理器的、评估板(AD-96TOF1-EBZ),还是传感器,都可以轻松找到。
本文小结
3D飞行时间技术在工业、制造和建筑过程中可以实时准确地确定尺寸并进行分类,帮助用户解决相关应用领域中的难题,在深度测量和物体检测领域中发挥着重要作用。
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