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          大紅大紫的ToF傳感器,能成為物聯網傳感器的新寵嗎?

            博弘        2020-11-15 04:00:59

          ToF傳感器火了。


          從去年開始,一票傳感器廠商和手機廠商的目光都投向了ToF傳感器。直到今年,英飛凌、AMS等傳感器廠商,以及蘋果、華為、三星等手機廠商仍在不斷推進ToF傳感器的技術和應用升級,可以推測,ToF傳感器不僅是火了,它已經來了。


          雖然大廠們都在做,從原理來看,ToF其實也并不是什么高高在上的技術,簡單來說它就是通過紅外發射器發射調制過的光脈沖,遇到物體反射后,用接收器接收反射回來的光脈沖,并根據光脈沖的往返時間計算與物體之間的距離。根據原理來看,ToF技術早期的應用相對簡單,就是用來測距。


          大紅大紫的ToF傳感器,能成為物聯網傳感器的新寵嗎?


          但是,隨著ToF技術的應用不斷拓寬,ToF傳感器進入人們的視野主要是智能手機和平板領域,并且主要集中在3D ToF圖像傳感器,由于ToF傳感器目前最主要的是應用在成像領域,所以本文僅討論ToF圖像傳感器。


          3D識別的新寵兒,物聯網應用潛力巨大


          無論是哪一家手機廠商,最新的幾款智能手機配備的攝像頭數量至少有2個,可謂是在攝像頭數量上下足了功夫,這似乎也是廠商近些年能夠在手機上能做的為數不多的創意了,很多用戶認為多攝像頭僅僅是廠家用于提升拍照性能,但是事實并非如此。


          在ToF傳感器逐漸成為智能手機標配的時候,多攝像頭的目的就逐漸浮出水面,可用于多場景的識別應用,例如前置及后置鏡頭用于手勢識別或者安全支付的臉部3D辨識,以及AR/VR也是ToF在3D感知上的應用方向。


          根據圖1,IHS Markit的數據顯示,2019年,ToF傳感器在3D光學市場上的市場規模超過5億美元,并且通過占比越來越高,雖然與雙目和結構光等方案的相比,ToF屬于后期之秀,但是從趨勢來看,平分秋色,甚至超越,可能也只是時間問題。


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          從圖中可以看到,目前ToF傳感器在細分領域的市場份額,主要還是以消費電子和汽車為主。


          但是我們注意到ToF圖像傳感器除了在消費電子上仍然有很大的應用前景,其在物聯網領域潛力也具有被挖掘的潛力。從圖1的ToF傳感器市場占比來看,緊隨智能手機和平板市場之后的是樓宇檢測、智能家居、汽車中控、無人機等領域。


          擁有如此廣泛的應用場景,得益于ToF圖像傳感器相比于結構光和雙目RGB的優點:實時地快速地計算物體的深度信息,且深度計算不受物體表面灰度特征的影響,深度計算精度不會隨距離改變而變化,基本上可以保證厘米級的精度,尤其適用于一些大范圍距離變化且高速的應用場合。


          大紅大紫的ToF傳感器,能成為物聯網傳感器的新寵嗎?


          加上是主動光源束,所以在光源不傷害人眼的情況下,ToF傳感器理論上的最遠探測距離可以達到100m,且可以調節光源靈活切換需求距離。另外,ToF傳感器抗干擾能力和成本優勢也比較明顯。


          根據上述ToF傳感器的特性優勢,筆者認為ToF傳感器能夠大范圍應用于物聯網領域,并且更適用于物聯網碎片化的場景需求,其靈活性更大。


          具體來說,在物聯網場景中,智能家居、智慧安防、智慧零售、人流監控,ToF傳感器用于識別和跟蹤人體,不僅僅是現在的認臉模式,通過深度信息可以提高識別準確度;在自動駕駛/車內感知領域,ToF傳感器也可以成為車載激光雷達、車內人體識別、車內手勢識別的重要元器件等。目前,也有不少企業將ToF傳感器植入AGV和機器人手臂當中,用于精準導航和實時避障。


          總體來說,對于以前不具備深度信息的2D識別技術,ToF傳感器能夠很大程度上增加識別維度,提升識別的安全性、全面性和準確性。


          "新生"的ToF傳感器所面臨的機遇和挑戰


          雖說,ToF傳感器的特性展示出良好的物聯網領域應用場景,但是目前市場還沒有鋪開來。筆者認為其中最大的阻礙是,ToF傳感器的功耗和分辨率的劣勢。由于使用主動光源,所以在功耗上,ToF傳感器目前并不符合物聯網對于硬件低功耗的需求。


          另外,受限于深度信息捕捉,ToF方案需要投射的點越多越好,而目前ToF探測器每秒鐘只能測量大約1億個測量值,這將現有的ToF系統的分辨率限制在厘米級。


          所以,從ToF技術本身上來解決多場景應用的問題,功耗和分辨率是繞不開的障礙。不過,換一種思維問題或許有了轉機。


          從分辨率和功耗上來看,加入AI似乎成為了突破ToF技術瓶頸的一種可能性方法。由于3D ToF的影像分辨率遠不及現有的RGB雙目技術,所以可以利用人工智能算法將RGB和ToF兩種影像信息的同步,縮小2D+3D影像同步所需要分辨率間的差距,彌補ToF在物體邊緣所缺少的深度信息。


          大紅大紫的ToF傳感器,能成為物聯網傳感器的新寵嗎?


          目前,國內在AI芯片或者NPU的研發獲得了長足進步,將兩者與ToF搭配使用來代替通用主處理器,可以明顯降低整體功耗,而且還能進一步降低成本。如果將AI與ToF融合研發,將會幫助ToF進一步突破技術瓶頸,延伸出更多的應用場景。


          當然,對于物聯網來說,功耗低是剛需,但是分辨率的需求可能更加靈活,很多ToF傳感器廠商也在高成本的基礎上推出了ToF高分辨率方案,但是下游模組和終端廠商能夠拋棄高成本這個因素值得考量。所以ToF傳感器在物聯網的實際應用中仍處于初步階段,相關的問題也會存在,但在3D識別領域,ToF將會憑借其優異的特性成為主流方案之一。

          來源:物聯傳媒

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