電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李寧遠）ToF的測距原理其實并不復雜，通過給目標連續(xù)發(fā)送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，計算探測光脈沖的飛行時間來得到目標物距離。這和機器視覺中另一種主流的傳感器3D激光傳感原理是類似的。區(qū)別在于，3D激光傳感器是逐點掃描，而ToF相機是同時得到整幅圖像的深度（距離）信息。

連續(xù)波VS脈沖

ToF采用的測量方法目前主流的有連續(xù)波CW和脈沖兩種。不管是何種技術(shù)系統(tǒng)，連續(xù)波CW和脈沖都需要考慮測量距離、系統(tǒng)環(huán)境、精度要求、功耗和尺寸。

連續(xù)波CW采用周期調(diào)制信號進行主動發(fā)光，然后對接收到的信號進行零差解調(diào)以測量反射光的相移。目前市面上應用廣泛的連續(xù)波CW技術(shù)系統(tǒng)都使用CMOS傳感器。CMOS傳感具有很高的輸出數(shù)據(jù)速率，但連續(xù)波傳感需要在多個調(diào)制頻率下多幀處理計算深度。一旦系統(tǒng)在曝光較長，那么系統(tǒng)的整體幀率就會受到限制，模糊運動軌跡。處理上的復雜性增加可能會導致要在外部引入處理器，因此連續(xù)波CW系統(tǒng)并不適用于所有類型的應用。

不過換個角度想，CMOS成像器在更快的速度之外，靈活性也相對較高，能實現(xiàn)的功能也豐富。而且對于對精度要求不高的應用，連續(xù)波CW系統(tǒng)會比脈沖系統(tǒng)更容易實現(xiàn)，它并不像CCD對激光脈沖的要求那么嚴苛。而且不能忽視的一點是，在成像器系統(tǒng)中，CMOS比非CMOS的電源設計簡單得多，比如CCD會要求更高的正負極電源。

到了更遠距離的測量距離和更強環(huán)境光的場景應用中，脈沖技術(shù)系統(tǒng)優(yōu)勢更大，連續(xù)光CW系統(tǒng)在這種應用里不可避免地要提高光功率，高強度的連續(xù)光信號很難使器件不出現(xiàn)散熱等方面的問題。脈沖技術(shù)在這種情況下優(yōu)勢更大是因為，脈沖技術(shù)系統(tǒng)能在很短的時間內(nèi)發(fā)出高能光脈沖，對于室外這種環(huán)境光強烈的場景它展現(xiàn)出的魯棒性更強。而且脈沖系統(tǒng)中的信號占空比通常比同等水平的連續(xù)波CW系統(tǒng)要低得多，系統(tǒng)的總功耗會有明顯的下降。

不過脈沖系統(tǒng)需要對系統(tǒng)的時序控制極其精準，遠超過連續(xù)波CW技術(shù)系統(tǒng)的時序控制難度，有些應用甚至要到皮秒級。脈沖系統(tǒng)對功率的要求也很嚴苛，否則無法達到足夠短的脈沖寬度。

不管是CMOS還是CCD技術(shù)路線，都是基于幀的圖像傳感，目前也有基于事件的圖像傳感，分辨率不再由固定的時序源（幀時鐘）控制，而是由信號在幅度域的變化來控制，并在檢測到變化或運動時進行記錄。目前這種圖像傳感也能實現(xiàn)很快的動態(tài)范圍。

高度集成的ToF器件

光發(fā)射器和接收器構(gòu)成了ToF遠距離接近傳感和距離感測系統(tǒng)的感測元件。發(fā)射器發(fā)送調(diào)制光脈沖，模擬前端測量光脈沖的往返時間。ToF傳感器的高速高分辨率很大程度上依賴于其模擬前端的性能，現(xiàn)在ToF AFE的集成度也是越來越高。ADC、時序序列器和數(shù)字處理引擎甚至照明驅(qū)動都會完整地集成在AFE中，接下來只需要靈活定制光電二極管和發(fā)射極即可。

像TI目前在AFE上推的OPT3101就是ToF連續(xù)波CW技術(shù)的高速、高分辨率 AFE。集成了完整的深度處理管道，ADC、時序序列器和數(shù)字處理引擎都在其中。采樣率能達到4kHz，能在15m的清晰范圍內(nèi)具有16位距離輸出。AFE在1kHz時有88dB信號相位動態(tài)范圍。

ADI深度傳感推的ADDI9036則是CCD TOF成像前端，包括一個模擬前端、一個時序發(fā)生器、一個激光二極管驅(qū)動、一個H驅(qū)動和一個垂直驅(qū)動，集成度也是相當?shù)母?。ADC的配置同樣是12位45MHz，在45MHz頻率下分辨率為174 ps。

行業(yè)主流的ToF廠商pmd的CMOS 3D深度傳感則用了Infineon的SoC REAL3系列。REAL3以毫秒級的捕獲速度實時傳送深度數(shù)據(jù)，在惡劣環(huán)境條件下有極高的魯棒性。而且其抑制背景照明（SBI）的專利技術(shù)，REAL3能抵御陽光或其他紅外發(fā)射光源等外部光源，穩(wěn)定性很高。

小結(jié)

目前在深度傳感領域，ToF相機憑借更小的外形尺寸、更寬的動態(tài)感測范圍，以及在多種環(huán)境下工作的能力，配合強大的AI算法成為首選的深度傳感方法。尤其在工業(yè)以及汽車市場的應用場合，ToF解決了很多傳統(tǒng)2D技術(shù)束手無策的問題。