善解人意的“机器眼睛”：飞行时间（TOF）传感器

看一眼手机就自动解锁了，做个手势机器就明白了，东西掉车上就自动提醒了……日常生活中这些善解人意的机器或功能正在越来越多，其背后的科技推手则是飞行时间（time of flight， TOF）传感器。

TOF是能够识别场景及物体并创建3D视图的一项智能感测技术。TOF传感器通过测量光束到达物体和返回所用的时间来确定物体距离，所生成和捕获的数据非常准确，可提供行人检测，基于面部特征的用户身份验证，以及使用SLAM（同时定位和映射）算法的环境映射等。

技术原理

ToF传感器使用微型激光器发射红外光，根据光束的发射和反射时间差或相位差计算距离，再将形成的深度信息与传统相机拍摄结合，呈现出以不同颜色表征距离的三维轮廓地形图。

图1.ToF测距成像原理

ToF测定距离和深度的方法有两种：直接飞行时间(dToF)、间接飞行时间(iToF)。dToF方法可确定单个像素的距离。接收到的信号会经过最终处理以触发相应的操作，例如进行车辆规避操作，以避免与行人或障碍物相撞。这种方法称为直接飞行时间(dToF)，因为它与光束的确切“飞行时间”相关。自动驾驶车辆的LiDAR系统就是典型的dToF应用示例。间接飞行时间(iToF)方法类似，但有一个显著的区别。来自光源（通常为红外VCSEL）的照明被匀光片扩大，并发射脉冲（50%占空比）到定义的视场。在下游系统中，如果光没有遇到障碍物，存储的“标准信号”将在一段时间内触发探测器。如果物体中断该标准信号，系统可根据所产生的相移和脉冲序列的时延，确定探测器每个定义像素的深度信息。

图2.两种主流TOF技术比较

飞行时间传感器具有精确快速、长距离和成本效益稿等特点，这是由激光的天然属性决定的。因此，ToF传感器具有灵活性，能够检测各种形状和大小的近距离和远距离物体，并且不受湿度、气压和温度的影响，适合于室内和室外使用。

应用优势

TOF传感器堪称机器人的“眼睛”，在汽车自动驾驶、工业LiDAR系统和消费电子领域发展势头良好。在汽车领域，AR抬头显示（HUD）功能可以提供舒适且安全的驾驶体验。驾驶员可以通过基于AR的HUD查看投影在显示屏上的虚拟信息。高级驾驶辅助系统（ADAS）可以利用基于AR的HUD显示视觉警报。汽车产业对AR HUD及投影的需求不断增长，推动了ToF传感器市场的增长。在炙手可热的元宇宙中，VR系统也正越来越多地用于娱乐、教育、医疗和工业领域。VR可以帮助用户在虚拟空间中模拟复杂的任务。通过在VR设备中利用ToF传感器测量到物体的距离，用户可以通过复杂而准确的位置/运动检测，更轻松地在虚拟空间中获得逼真的体验。在3D制图、室内导航、手势识别、对象扫描等场景，TOF传感器也在大显身手。当然，ToF传感器也有一些局限性，这主要便现在：（1）散射光，如果非常明亮的表面离ToF传感器很近，它们可能会将太多的光散射到您的接收器中，并产生伪影和不必要的反射，因为ToF传感器只需要反射一次的光即可进行测量。（2）多重反射。在角落和凹形上使用ToF传感器时，它们可能会导致不必要的反射，因为光可能会多次反射，从而使测量失真。（3）环境光。在明亮的阳光下户外使用ToF相机可能会导致户外使用困难。这是由于阳光的高强度会导致传感器像素快速饱和，从而无法检测到从物体反射的实际光。

领导厂商

目前，ToF传感器市场的领导厂商主要有：德州仪器（Texas Instruments）、意法半导体（STMicroelectronics）、英飞凌（Infineon Technologies）、pmd Technologies、松下（Panasonic）、Teledyne Technologies、基恩士（Keyence）、夏普（Sharp）、索尼（Sony）、迈来芯（Melexis）、瑷镨瑞思（ESPROS）、艾迈斯半导体（ams）等。

表1.全球ToF传感器市场的领导厂商及产品

 

厂家	产品型号	主要性能	技术特点	目标应用
意法半导体（ST）	VL53L5	64区直接ToF传感器模块，封装6.4×3.0×1.5mm，嵌入式MCU和加速器，I2C或SPI总线，不需要特定的相机接口和接收器MCU。	集成940nm VCSEL光源和驱动器、单光子雪崩二极管（SPAD）接收阵列、低功耗32位MCU内核及加速器。采用40nm SPAD制造工艺，最大测距距离可达4米，测距区域多达64个，有助于成像系统了解场景空间细节。	符合人眼安全标准，可大幅提升激光自动对焦、触摸对焦、存在检测和手势界面的性能，同时帮助开发人员开发更多创新的影像应用。
TI	OPT8241 3D TOF图像传感器	6.98x6.03mm，QVGA分辨率，CMOS接口（LVDS、1-LVDS），I2C，3.3V模拟I/O，1.8V模数I/O	集成ADC和通用可编程定时发生器(TG)，提供12Bit相位校对输出。	主要的应用是深度感测，例如3D扫描、手势控制等等，其终端应用在ATM、人数统计等等。
ams	TMF8801、TMF8701单区dToF解决方案	TMF8801：在2.2x3.6x1.0mm，成940nm IR VCSEL发射器，1.8V电源电压，I2C总线，工作距离2-250cm。TMF8701：在2.2x3.6x1.0mm，940nm IR VCSEL发射器，1.8V电源电压，I2C总线，工作距离60cm。	专有的SPAD（单光子雪崩光电二极管）像素设计，具有极窄脉宽的时间-数字转换器 (TDC)。能实时测量从物体反射的VCSEL发射器的红外线的直接飞行时间。	能以极高的速度精确测量距离，如占位检测、用户脸部识别、高级相机等。
迈来芯（Melexi）	MLX75026飞行时间传感器芯片	3D Camera传感器，具有QVGA级分辨率，1/4英寸光学格式，支持940nm照明，I2C接口CSI-2串行数据输出。	集成红外带通 （IRBP）滤波器，镜头无需额外搭载红外滤波器，降低了设计复杂性和成本，同时在采购镜头时有更多的设计选择。	驾驶员监测（DMS）、车内监测、手势控制、安全气囊展开相关的安全应用、平视显示器（HUD）、驾驶姿态校正等，以及工业应用（如自动导引车（AGV）、电梯入口和（协作）机器人。
SONY	DepthSenseIMX456QLIMX556PLR ToF传感器	1/2英寸，VGA分辨率，30厘米到10米测距	采用背照式ToF技术，远近距离均可实现高精度测距，高帧率拍摄，对正在移动的物体可有效减少测距误差。	机器人、无人机、VR（虚拟现实）外，AR（增强现实）/MR（混合现实）等。
pmd	IRS2877C 3D时差测距相机模块	基于pmd和英飞凌第五代REAL3 ToF图像传感器，具有VGA分辨率深度数据输出和新设计的5μm pmd像素核心。	提供VGA分辨率，更详细的3D数据，面部和对象的3D重建，改进增强现实体验，具照片真实感的重光照，以及手势控制和测量应用。	采用小型化设计，非常适合智能手机和移动设备集成。
欧姆龙（OMRON）	B5L 3D TOF传感器模组	B5L 3D TOF传感器模组在明亮的场所也可测量，抗太阳光干扰100,000lx，输出校正后的信号达±2%（2m）的高精度。	采用创新的电路设计和散热设计，具有抗同源光干扰功能，即使连续驱动，使用寿命约5年。	能够用3D方式实时检测与人或物体的距离。
夏普(SHARP)	TOF10120	940nm激光符合IEC60825-1：2014第三版的1类要求，20×13.2×2.0mm，测量时间小于30ms。	CMOS工艺的SPAD，标准TTL电平串口I2C，抗环境光干扰。	可工作与高红外光，高光学串扰补偿，测量范围与目标物体的反射率无关，不需要额外光学器件。

 

意法半导体（ST）早在几年前就推出其第一代产品VL6180和VL53L0X，采用850nm的波长激光，最大测距大于40cm。最新产品多合一VL53L5多区直接ToF传感器模块嵌入式MCU和加速器，最大测距距离可达4米，测距区域多达64个。德州仪器（TI）于2013年就发布过ToF技术，2017年发布了3D TOF图像传感器OPT8241芯片，主要应用为3D扫描、手势控制等等，其终端应用在ATM、人数统计等等。迈来芯（Melexis）是全球五大顶级汽车半导体传感器供应商之一，在汽车市场有着绝对的优势，可以说现在平均每辆车就有8颗迈来芯品牌的芯片。在汽车应用中，传感器数量越来越多，尤其是未来的自动驾驶，只有配备大量的高精准度的传感器才能让行驶更安全。在2017年，迈来芯推出了MLX75023 1/3英寸光学格式TOF传感器，芯产品MLX75026、MLX75027提供VGA分辨率及处理功能。ams半导体专注于高性能传感器解决方案，务范围包括传感器解决方案、传感器IC、接口和相关软件。ams在2017年收购Princeton Optronics，加强3D成像、AR/VR及汽车应用技术。最新产品为TMF8701、TMF8801集成了VCSEL红外发射器、多个SPAD光探测器、TDC转换器和直方图处理内核，即使传感器孔径脏污也能保持可靠性能。

图3.AmsTMF8801单区dToF芯片功能框图

索尼（SONY）是传统CIS图像传感器制造商，原本在ToF市场并无涉足，但2015年收购SoftKinetic后推出DepthSense ToF感知技术。自此，SONY很快在智能手机市场成为最大的ToF传感器与解决方案供应商：华为、三星近两年的旗舰机都在用索尼的DepthSense方案。由于汽车、智能终端中的3D感知高歌猛进，叠加“元宇宙”推波助澜，ToF市场近两年十分活跃，目前还有企业正准备入市。这些后来者大部分是中国厂商，新面孔带来些新玩法很值得期待。
 

　　审核编辑：ymf