3D-ToF空间深度传感器

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大家好 欢迎回到家电部分的TI在线工业战略研讨会 我是Kim 在这节我会简单介绍3D -ToF的一些方案原理 首先 我们看一下3D-ToF的一些常规应用 那么3D-ToF在工业上一般是用于3D的扫描 手势的识别以及用于导航的一些地图建立 那像家电这样的应用场景的话 用的比较多的是扫地机器人 或者是用于家庭用的这种服务机器人 以及一些大型的家电可能要做到一些复杂的手势识别以及 一些人物技术这样的应用场景下 那我们看看目前市场下主要的3D传感技术的一个方案 那主要有以下三种 第一个叫双目测量 第二个叫结构光 第三个叫ToF 那双目测量用的是两个摄像头 对同一个物体进行拍照然后通过图像识别 算法来获取这个物体摄像头的一个偏角 那获取到两个偏角以及两个摄像头的距离之后 可以通过数学的计算 得到这个物体距离我的双目摄像头的一个垂直距离 那结构光是通过特定形状的光栅的一些形变呢 感知这个物体的距离 那这样的方案在发射端和接收端都需要 一些特殊的光栅来做这个事情 那第三个是ToF ToF是测量 一组发射和接收之间的相位 它是直接测量光在空间飞行的时间 是一个直接测量距离的检测方案那对比这三个方案 各有优缺点 那主要就在于测量 距离 精度以及软硬件的一些成本 以及是否会受到外围的一些干扰 那我们首先来看看测量距离的差异 测量距离这一栏下3D ToF的表现是最好的 主要的原因是它是一个直接的距离检测方案 所以不管是近距离还是长距离都会有一个比价好的精度 那双目测量比较适合中距离的一个检测 主要是因为双目测量的检测方案是依赖于一个图像处理 那在很近的距离下同一个物体的差异会比较明显 所以 图像处理去匹配是比较难做的 那在远距离测量的情况下 测量的分辨率会比较低 所以它比较适合在一个中等的距离下做一个检查 那结构光的检测距离是最短的 主要原因是它要测量一个纹路的变化 那远了的话 纹路的分辨程度和形变程度 是很难被检测出来的 所以它不适合远距离甚至中距离的检测 那刚刚讲到的是一个深度的分辨率 ToF在全范围的情况下都能保证毫米到厘米级别的精度 结构光因为它是比较适合近距离的检测 所以它的分辨率 可以做到更高一些 [听不清]是依赖于图像处理 所以它整个辨率以及角度的分辨率相对都比较低 硬件的设计角度来讲呢因为双目测量 使用的是一个传统的摄像头所以它的整个成本 比较其他两种会更低一些 但它带来的是一个难点是图像处理的控制器 以及组平台 成本会比较高 对性能有比较高的要求 ToF呢 因为是一个直接的距离检测方案 所以它的硬件成本和软件的复杂度都不是特别高 还有一个就是在低光下的表现 因为双目测量是依赖于这个摄像头 所以在低光底下 它的性能是比较差的 结构光和3D ToF都是一个主动的 光源 所以它们在低光底下 都是(有)一个比较好的表现 下面我们看看这三种方案大概的一个框图 大家可以看到 这部分是双目测量 这个是结构光 这个是3D ToF 双目测量需要两个摄像头 需要一个非常高端的AP或PC的方式 去做一个图像处理 那结构光主要的成本是第一个是使用摄像头 第二个是它需要一个复杂的光栅的光学器件 去做一些支持 或通过DLP去匹配 这样的一些光栅去工作 形成多帧的那个光栅图 再进行一个图像的合成 ToF是使用ToF的一个控制器 进行对一个LED或者 镭射管的这样的一个控制 然后把这个信号返回到ToF的一个(Sensor)传感器 然后经过AFE转成一个数字信号 转移到我的(Controller)控制器 最终形成一个带深度的一个图像 那3D ToF是一个直接的距离检测方案 它检测的是发射光源和接受光源的一个 相位延迟 它发射这个光的时候是按某一个固定频率进行调制的 然后通过四个时刻的采样 来计算在某个特点频率下的相位延迟 然后通过相位延迟以及光速 和你的调制频率来反算 这个距离信息 那家电的一些应用的话 最主要的是扫地机器人 扫地机器人为什么会选择3D ToF方案 那主要有几个问题第一个是扫地的清洁效率 那以前市场上大部分的扫地机器人 都是以盲扫的方式去做一个扫地的算法 所以它覆盖的面积不是特别宽 那针对这样一个问题呢我们需要有一个 3D的一个测试方案 去对你的空间进行一个地图的建立 然后导航 那么扫地机器人在使用3D ToF的时候呢 是需要一个比较高的分辨率 主要原因是家电环境是比较复杂的 有好多粗细不一样的障碍物 需要一个比较高的分辨率来识别这些障碍物 那这个框图就是TI针对这个 扫地机器人使用3D ToF的一个框图 大家可以看到这一段 我们会有两个主体部分 第一个是我们的接收端的(Sensor)传感器 第二个是控制端的一个(Controller)控制器 那它支持类似红外以及镭射的发射管 那我们传感器的部分使用的是OPT8241 控制器部分使用的是OPT9221 OPT8241本身是一个320X240的一个高分辨率的一个 传感器 支持120兆每秒的一个速度 那我们的OPT9221呢 支持的是一个DVP的数据接口 是一个CMOS的并联接口 同时它集成了很多的图像处理的 简单的算法 例如这个深度的校准 这个相位的一个对齐 以及一些像素点饱和的一个检测 那针对3D ToF的一些方案其实相对来讲 也是比价复杂的那如何快速开启我们的设计呢 TI我们提供了一些开发的平台 这样的开发平台提供了一些结构的设计 以及软硬件的一些基本的支持 那目前在TI的参考设计中 我们针对 这个简单的手势识别和一些简单的元素计量 我们做了一个参考设计 TIDA-00750 它使用的是OPT8241和OPT9221的 一个设计 那也是使用了刚才的那个开发套件 那它做的是人体的一些基本动作的 一个检测以及人体个数 以及人体轮廓描绘和计数的一个功能特别适合在一些商用的空调系统底下 来做一个人数计量 好 最后是一些网上资源 关于3D ToF的简单介绍到这里 谢谢大家
课程介绍 共计6课时,1小时47秒

TI在智能家电领域的新型传感技术

TI 传感 智能家电

本培训课程介绍智能家居的家用电器典型传感器应用,并讲解TI部分新型工作原理,设计方案以及应用场合。产品包括电感式电容式非接触式传感器,常规的温湿度传感器,以及3D-ToF
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讲师: TI_Kim.Yang

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