飞行时间 (ToF) 传感器是具有多种功能的设备，如物体检测、深度估计和物体分类。具体应用包括库存管理/计数、人员跟踪和停车监控。除了这些有用但看似平凡的应用外，ToF传感器可以被整合并扩展到更多独特的应用中。

这些令人兴奋的应用之一是智能自动密门。想象一下，间谍电影中的主人公试图通过站在走廊上的一个不显眼的花瓶旁边，同时做一系列手势来打开一扇秘密的门。突然间，一扇门打开了，通向一个充满秘密情报的隐蔽房间。只用一个ToF传感器，智能自动秘密门就能保持安全，只允许那些知道站在哪里（房间的特定部分）并知道做秘密手势（如果需要，可以做多个）的人进入。ToF传感器的另一个应用是运动中的姿势或技术监测。例如，一个ToF传感器可以通过监测高尔夫球手的姿势来帮助完善他的技术。

我们如何集成一个ToF传感器，以及这些令人兴奋的应用需要什么？请继续阅读，了解ToF传感器的工作原理和如何将其集成到特定的应用中，以及使用ToF传感器时需要考虑的问题。

ToF传感器基础知识

顾名思义，ToF传感器利用光（一般是红外线，约850纳米）或发射的声音（超声波）"飞 "到物体上并反射的时间来测量距离。这些传感器的工作原理极其简单。为了进一步简化，光学ToF传感器将是我们唯一的重点。

根据其测量距离的方式，ToF传感器可分为两类。直接和间接。直接ToF传感器直接测量一个给定的光脉冲由传感器传输，从感兴趣的物体上反射，并在探测器上接收的时间。直接ToF传感器通常发出脉冲调制来测量距离。对于直接对射式传感器来说，距离是通过以下公式测量的。

d = (c ⋅ Δt) / 2

其中Δt为时差，

c是光速。

另一方面，间接 ToF 传感器测量脉冲之间的相对相位差。因此，通过传感器传输的一系列脉冲，从感兴趣的物体反射并在检测器处接收，可以通过查看返回信号与传输信号的相位差来测量距离。间接 ToF 传感器通常发出连续波 (CW) 调制来测量距离。对于间接式 ToF 传感器，距离由以下等式测量：

ToF 传感器的光子寿命

操作条件和环境是了解 ToF 传感器工作原理的关键。图 1 显示了 ToF 传感器的光子“寿命”以及理论上可能出现噪声的位置。红色表示可能出现噪音和/或影响系统最终性能的地方。在接收器处，由于光子有可能“正确地”经历这一系列事件，因此只会收集一小部分传输的光子。

图 1：此图显示了光子如何与 ToF 传感器相互作用。

光子散射和相互作用

传输信号（光子）与感兴趣物体的相互作用对于 ToF 传感器极为重要，因为光子可以具有漫反射、镜面反射和/或扩散反射，并根据物体被吸收或散射（图 2）。例如，如果被测物体具有粗糙的表面（不规则的晶格排列）并且处于波长范围内，则漫散射将是主要的相互作用。光子如何与物体相互作用将影响 ToF 传感器在实践中的工作情况。

图 2：当与物体相互作用时，光会以多种不同的方式散射。

ToF 与 3D 光学传感系统的比较

ToF 传感器可以与其他两种 3D 光学传感系统进行比较：结构光传感器和立体视觉系统。不存在“最佳传感器”：表 2 和表 3突出显示了 ToF 传感器的优缺点。

表 2：ToF 传感器的高级优点

表 3：使用 ToF 传感器时的注意事项

ToF 传感器显然比 3D 光学传感系统具有一些优势，但设计工程师在做出决定时应考虑所有可能性。表 4 突出显示了 3D 光学传感系统与 ToF 传感器直接比较的优缺点（再次注意，存在例外情况）。

表 4：ToF 传感器与其他 3D 传感光学系统的全面比较

ToF 传感器集成注意事项和错误

d = (c / 2ƒm) ⋅ (Δθ / 2π)

其中Δθ为相位差，

ƒm是调制频率，

c是光速。

表 1总结了直接和间接 ToF 传感器之间的差异，但某些标准存在例外情况。

表 1：ToF 传感器类型：间接和直接测量

间接式ToF传感器更适合手势识别等3D应用，而直接式ToF传感器更适合基于快速测距的应用。这些传感器对特定应用的适用性取决于操作原理。了解 ToF 传感器的工作原理有助于为应用选择正确的传感器。

集成 ToF 传感器可能相对简单（在业余爱好层面），因为大多数 ToF 传感器在单个封装中包含所需的一切（发射器、接收器和处理器）。然而，必须小心，这取决于应用和用途。ToF 传感器存在许多不同的配置，包括发射器设计、接收器设计和/或操作特征（例如，转向、旋转）。每个 ToF 传感器的设计和制造对于传感器的性能和传感器可实现的功能起着极其重要的作用。

将 ToF 传感器集成到应用程序中的一个关键考虑因素是校准过程。图 3显示了 ToF 传感器在最简单级别的测量范围时遇到的四种错误类型：常数偏移、比例因子、测量精度/方差和饱和度。展望未来，我们的重点将放在单个发射器和单个接收器（像素）上。

图 3：描述了使用 ToF 传感器时出现的错误。

ToF 错误和噪声深入探讨

在工程和科学应用中，了解和校准误差源至关重要。首先，由于 ToF 传感器是光学传感器，因此 ToF 传感器中存在光学传感器中的噪声源。我们必须考虑 ToF 传感器焦平面阵列 (FPA) 中一个像素到下一个像素的固定模式噪声和像素响应偏差。阵列中每个像素的响应度必须补偿到统一的水平。另一种固定模式噪声是暗电流及其相应的散粒噪声。即使 ToF 传感器未被点亮，传感器中仍会存在噪声。必须对此进行补偿以减少 FPA 读出中的偏移。通常，传感器的带隙与暗电流噪声成反比。随着带隙减小，暗电流噪声通常会增加。

为了补偿固定模式噪声，可以执行称为非均匀性校正 (NUC) 的过程。此过程包括在不同的积分时间测量阵列并将响应拟合到已知模型。必须校正和对齐每个像素，以便为固定输入提供统一的输出。举个例子（尽管不是 ToF 传感器），如果正确执行 NUC，结果将类似于图 4中的结果。

图 4：此图像显示了 NUC 过程中校正红外传感器的示例。对于 3D 传感应用，校准过程将是获得良好结果所必需的。

其他必须考虑的系统噪声包括热噪声、量化噪声（模数转换器）、闪烁噪声、kTC 噪声和串扰。尤其应考虑热噪声，因为检测器的响应也受温度影响。测距将作为温度的函数漂移，并将自身呈现为偏移量。这种温度漂移不是物体的功能；这种热漂移的原因与延迟锁定环的相位测量有关。

会影响 ToF 传感器性能的环境噪声包括杂散光、光学波前误差、多路径以及由于物体反射率不均匀而导致的一般照明噪声。正如上文在讨论使用 ToF 传感器的缺点时所指出的，ToF 传感器存在应该纠正的伪影，例如运动伪影。运动伪影出现在对象边界和不均匀反射处，其中不匹配的原始相位值可能会波动。对于给定的积分时间，随着运动速度的增加，运动伪影变得更加严重。为了补偿运动伪影，可以采用多种技术，包括流量补偿。此补偿必须在传感器运行时运行，不能视为校准。

ToF 传感器示例

通过对 ToF 传感器的了解，我们可以在更高层次上回顾如何使用 ToF 传感器进行对象跟踪。

使用 ToF 传感器，首先通过测量物体或场景的许多点的范围来生成点云。根据 ToF 传感器返回/点云的密度和距离测量的准确性，可以制作传感器及其所见世界的准确 3D 视图。如果传感器的视图除了单个物体外是空的，则可以通过查看与场景其余部分不同范围的返回来简单地跟踪该物体。另一方面，如果场景杂乱，应用一些图像处理允许基于对象特征和深度的附加信息来跟踪对象。合适的 ToF 传感器可提供类似相机的“图像”，但具有额外的深度信息。

ToF 传感器的分辨率至关重要——类似于相机的分辨率太低而无法制作准确的点云。如果范围不具有代表性且 ToF 传感器未校准，则物体会相互渗入，或者墙壁等平坦表面看起来会粗糙和变形。

结论

ToF 传感器用途广泛，如果仔细检查，会发现其深度令人难以置信。ToF 传感器的使用和设计因发射器、检测器、光学阵列、处理和一般封装的类型而异。在任何应用中都应考虑到 ToF 传感器的噪声和误差；根据传感器的用途，校准和误差校正可能会变得复杂。归根结底，ToF 传感器结构紧凑，性能惊人，而且考虑到这些功能，它是解决许多不同问题的经济高效的解决方案。