如何保证ToF 3D检测抗干扰的可靠性

2020-09-17来源: EEWORLD关键字:ToF  3D检测  自动驾驶  ADI

据IHS Markit报告,基于ToF(飞行时间法)方案的多方面优势,预计2022年ToF市场规模将达到15亿美元,占3D传感市场的50%左右。ToF正在成为众多创新应用的关键赋能科技之一,这也与ToF技术解决方案主导厂商之一的ADI产品与市场趋势一致——该公司在2014年开始为国外某知名AR眼镜定制ToF技术,该产品成功落地并实现人机交互和3D重建功能;2016-2017年,ADI ToF技术用于车内手势识别;2018年,ADI ToF技术开始与国内某品牌手机合作并成功批量上市……而近两年在ADI在ToF应用落地频度明显增加,无论是工业完全中的虚拟围栏、还是手机人脸识别,或者汽车、无人机及机器人自主导航应用中纷纷涉及。

 

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就在前不久,ADI宣布与Jungo合作开发基于飞行时间(ToF)和2D红外(IR)技术的摄像头解决方案,以实现车内驾驶员及座舱监测。ADI的ToF技术和Jungo的CoDriver软件相结合,有望通过观察头部、身体位置以及眼睛注视情况,监测车内人员的睡意和注意力分散程度。该解决方案还有望实现基于面部、身体和手势的智能交互,提供各个车内人员的人脸识别功能,从而实现个性化信息娱乐及服务以及拼车支付等功能。 随着类似汽车及工业应用的增加,可靠性成为最重要的关切,特别是作为以光检测为基础的ToF系统之间、环境光干扰导致的干扰隐患如何破?

 

ToF的激光检测,干扰是普遍存在的隐患

 

3D ToF是一种无扫描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)。ToF背后的基础科学很简单。该系统发出经脉冲调制的光,并测量光子经物体反射后返回到传感器所需的时间。由于该时间和光速为已知值,因此可以计算出距离。

 

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点云是对ToF摄像头算出的每个像素点深度的3D可视化。ToF是一种景深测量技术,使用红外光源向场景发射多个精确计时的光脉冲。图像传感器与光源共置,接收从场景中所有表面返回的光子,其次序与表面到传感器的距离远近相同。利用已知的光速和光子返回到传感器每个像素点所花费的时间,可以计算出每个像素所对应的距离或深度。

 

很明显,ToF检测准确的基本条件是自身产生发射光信号并接收该反射信号,但是如果同一场景下多个ToF应用终端如何避免干扰? ADI就曾做了这方面的实验演示分析——演示设置非常简单,设置了两个相互垂直的ToF摄像头,每个摄像头会显示参与对象在三个维度上的角度,即高度、宽度以及最重要的深度。每种颜色代表不同的距离范围,因此如果现场工作人员靠近摄像头,手上的颜色就会发生变化。同样,如果远离摄像头,工作人员的身体会变成不同的颜色,这意味着距离变得更远。在本演示中,ADI展示了多个ToF摄像头面对面放置。如下图可以看到这种其他摄像头带来的干扰产生的影响——注意到在这张图片中工作人员的颜色改变了,不同的颜色表示不同的距离,这是由于这个ToF摄像头的激光脉冲反射到另一个ToF摄像头,从而显示出失真或错误的距离数据。

 

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多TOF干扰消除技术的效果对比(右边采用干扰消除技术,左边未采用)

 

如何消除干扰?从硬件到软件全面克服挑战

 

上图右边的摄像头并未显示这种失真,这是因为该方案中采用了一项正ADI在申请专利的算法,它能够避开或消除所有无关的光信息,仅使用自身激光源的光信息,所以能给出正确的深度信息。另一个摄像头没有采用此干扰消除算法,会出现失真,而这个摄像头则不会出现失真。

 

根据ADI官网透露,该算法来自于其内部技术孵化器“Analog Garage”的飞行时间AGI团队,通过与对应用和硬件有着非常深刻的理解业务部合作的几个月合作,借助业务部拥有广泛的洞察力、传递实际客户的反馈,以及他也提出的各种问题,从干扰、功耗到动态范围。为了使用搭载ADI公司产品的传感器和摄像头模块进行实验和快速学习,该团队深入了解了业务部的测试和调试GUI,并创建了在Analog Garage的ToF实验室中进行实验的一套工具。该工具对于团队至关重要,使他们能够测试构想、模拟多摄像头环境,并演示算法对干扰和功耗的影响。该团队提出了应对需求的两种方法:避免干扰和消除干扰。在项目的最后阶段将这两种方法结合在一起,能够同时运行比使用单一算法更多的摄像头。由ToF AGI研发的干扰抑制算法是超越硅技,此项创新是业务部对应用和器件架构的深刻理解与Analog Garage科学家的算法专长强强联合的产物。

 

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ADI公司飞行时间AGI团队成员(该团队已经转入消费电子业务部)

 

当然,干扰不仅仅来自有ToF设备之间发射光“串门”,更有可能来自无处不在的大自然光线干扰,特别是室外环境。

 

通常而言,ToF技术根据调制方法的不同,可以分为两种:脉冲调制和连续波调制。两种ToF调制方法都有各自的优缺点,需要根据实际应用用例综合考量的点包括测量距离、使用系统的环境、精度要求、热/功耗限制、外形大小以及电源问题等。ADI的ToF解决方案目前主要采用CCD传感器的脉冲原理方式,CCD作为一个全局曝光器件,在室外远距离场景下,具有非常良好的性能。同时CCD作为全局曝光的传感器,又是窄快门曝光,对于外界抗干扰性能非常强。

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户外环境下CMOS ToF系统(850 nm光源)与ADI的CCD ToF系统在识别人与三脚架的效果对比。

 

具体来看,ADI的ToF解决方案使用了高性能ToF CCD和集成了12位ADC、深度处理器(将来自CCD的原始模拟图像信号处理成深度/像素数据),以及高精度时钟发生器(为CCD和激光器生成驱动时序)的ToF模拟处理前端。ToF CCD主芯片ADDI903x系列具有很好的性能,传感器将采集的光信号转换成电信号,运用深度计算把最终距离信息送到SOC处理,然后将数据提供给算法适配,整个过程涉及传感器、镜头、发射器件、平台、应用等。对硬件厂商而言,需要和模组厂配合打造小型化、集成度高的产品来适配应用厂商,然后适应不同的应用场景。

 

本文总结:

 

到目前为止,ADI的ToF技术和产品不仅涵盖了从工业、消费到汽车等,应用的边界拓展仍在继续,未来更大空间、更高分辨率深度数据与强大的分类算法以及AI相结合,将会解锁更多新的场景。但在面临多个ToF摄像头同时工作(技术发展路线图预计将实现64个摄像头同时近程检测)的挑战时,克服干扰带来的检测风险越来越重要。解决干扰问题将涉及大量的反复试错,而现有技术很可能根本无法满足要求,ADI通过算法手段能实现比电路设计更快速的迭代和实验。ADI提供可直接提升3D ToF系统功能的产品和解决方案,包括处理、激光驱动器、电源管理以及开发板和软件/固件,这种多ToF系统干扰消除的算法进步将进一步帮助快速实现3D ToF解决方案。

 

 


关键字:ToF  3D检测  自动驾驶  ADI 编辑:muyan 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/MEMS/ic510578.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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