物联网应用潜力巨大,“新生”的ToF传感器所面临的机遇和挑战
从去年开始，一票传感器厂商和手机厂商的目光都投向了tof传感器。直到今年，英飞凌、ams等传感器厂商，以及苹果、华为、三星等手机厂商仍在不断推进tof传感器的技术和应用升级，可以推测，tof传感器不仅是火了，它已经来了。
虽然大厂们都在做，从原理来看，tof其实也并不是什么高高在上的技术，简单来说它就是通过红外发射器发射调制过的光脉冲，遇到物体反射后，用接收器接收反射回来的光脉冲，并根据光脉冲的往返时间计算与物体之间的距离。根据原理来看，tof技术早期的应用相对简单，就是用来测距。
但是，随着tof技术的应用不断拓宽，tof传感器进入人们的视野主要是智能手机和平板领域，并且主要集中在3d tof图像传感器，由于tof传感器目前最主要的是应用在成像领域，所以本文仅讨论tof图像传感器。
3d识别的新宠儿，
物联网应用潜力巨大
无论是哪一家手机厂商，最新的几款智能手机配备的摄像头数量至少有2个，可谓是在摄像头数量上下足了功夫，这似乎也是厂商近些年能够在手机上能做的为数不多的创意了，很多用户认为多摄像头仅仅是厂家用于提升拍照性能，但是事实并非如此。
在tof传感器逐渐成为智能手机标配的时候，多摄像头的目的就逐渐浮出水面，可用于多场景的识别应用，例如前置及后置镜头用于手势识别或者安全支付的脸部3d辨识，以及ar/vr也是tof在3d感知上的应用方向。
根据图1 ，ihs markit的数据显示， 2019年，tof传感器在3d光学市场上的市场规模超过5亿美元，并且通过占比越来越高，虽然与双目和结构光等方案的相比，tof属于后期之秀，但是从趋势来看，平分秋色，甚至超越，可能也只是时间问题。
图1
图2
从图2可以看到，目前tof传感器在细分领域的市场份额，主要还是以消费电子和汽车为主。
但是我们注意到tof图像传感器除了在消费电子上仍然有很大的应用前景，其在物联网领域潜力也具有被挖掘的潜力。从图1的tof传感器市场占比来看，紧随智能手机和平板市场之后的是楼宇检测、智能家居、汽车中控、无人机等领域。
拥有如此广泛的应用场景，得益于tof图像传感器相比于结构光和双目rgb的优点：实时地快速地计算物体的深度信息，且深度计算不受物体表面灰度特征的影响，深度计算精度不会随距离改变而变化，基本上可以保证厘米级的精度，尤其适用于一些大范围距离变化且高速的应用场合。
加上是主动光源束，所以在光源不伤害人眼的情况下，tof传感器理论上的最远探测距离可以达到100m，且可以调节光源灵活切换需求距离。另外，tof传感器抗干扰能力和成本优势也比较明显。
根据上述tof传感器的特性优势，笔者认为tof传感器能够大范围应用于物联网领域，并且更适用于物联网碎片化的场景需求，其灵活性更大。
具体来说，在物联网场景中，智能家居、智慧安防、智慧零售、人流监控，tof传感器用于识别和跟踪人体，不仅仅是现在的认脸模式，通过深度信息可以提高识别准确度;在自动驾驶/ 车内感知领域，tof 传感器也可以成为车载激光雷达、车内人体识别、车内手势识别的重要元器件等。目前，也有不少企业将tof传感器植入agv和机器人手臂当中，用于精准导航和实时避障。
总体来说，对于以前不具备深度信息的2d识别技术，tof传感器能够很大程度上增加识别维度，提升识别的安全性、全面性和准确性。
“新生”的tof传感器所面临的机遇和挑战
虽说，tof传感器的特性展示出良好的物联网领域应用场景，但是目前市场还没有铺开来。笔者认为其中最大的阻碍是，tof传感器的功耗和分辨率的劣势。由于使用主动光源，所以在功耗上，tof传感器目前并不符合物联网对于硬件低功耗的需求。
另外，受限于深度信息捕捉，tof方案需要投射的点越多越好，而目前tof探测器每秒钟只能测量大约1亿个测量值，这将现有的tof系统的分辨率限制在厘米级。
所以，从tof技术本身上来解决多场景应用的问题，功耗和分辨率是绕不开的障碍。不过，换一种思维问题或许有了转机。
从分辨率和功耗上来看，加入ai似乎成为了突破tof技术瓶颈的一种可能性方法。由于3d tof的影像分辨率远不及现有的rgb双目技术，所以可以利用人工智能算法将rgb和tof两种影像信息的同步，缩小2d+3d影像同步所需要分辨率间的差距，弥补tof在物体边缘所缺少的深度信息。
目前，国内在ai芯片或者npu的研发获得了长足进步，将两者与tof搭配使用来代替通用主处理器，可以明显降低整体功耗，而且还能进一步降低成本。如果将ai与tof融合研发，将会帮助tof进一步突破技术瓶颈，延伸出更多的应用场景。
当然，对于物联网来说，功耗低是刚需，但是分辨率的需求可能更加灵活，很多tof传感器厂商也在高成本的基础上推出了tof高分辨率方案，但是下游模组和终端厂商能够抛弃高成本这个因素值得考量。所以tof传感器在物联网的实际应用中仍处于初步阶段，相关的问题也会存在，但在3d识别领域，tof将会凭借其优异的特性成为主流方案之一。
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虽然大厂们都在做，从原理来看，tof其实也并不是什么高高在上的技术，简单来说它就是通过红外发射器发射调制过的光脉冲，遇到物体反射后，用接收器接收反射回来的光脉冲，并根据光脉冲的往返时间计算与物体之间的距离。根据原理来看，tof技术早期的应用相对简单，就是用来测距。
但是，随着tof技术的应用不断拓宽，tof传感器进入人们的视野主要是智能手机和平板领域，并且主要集中在3d tof图像传感器，由于tof传感器目前最主要的是应用在成像领域，所以本文仅讨论tof图像传感器。
3d识别的新宠儿，
物联网应用潜力巨大
无论是哪一家手机厂商，最新的几款智能手机配备的摄像头数量至少有2个，可谓是在摄像头数量上下足了功夫，这似乎也是厂商近些年能够在手机上能做的为数不多的创意了，很多用户认为多摄像头仅仅是厂家用于提升拍照性能，但是事实并非如此。
在tof传感器逐渐成为智能手机标配的时候，多摄像头的目的就逐渐浮出水面，可用于多场景的识别应用，例如前置及后置镜头用于手势识别或者安全支付的脸部3d辨识，以及ar/vr也是tof在3d感知上的应用方向。
根据图1 ，ihs markit的数据显示， 2019年，tof传感器在3d光学市场上的市场规模超过5亿美元，并且通过占比越来越高，虽然与双目和结构光等方案的相比，tof属于后期之秀，但是从趋势来看，平分秋色，甚至超越，可能也只是时间问题。
图1
图2
从图2可以看到，目前tof传感器在细分领域的市场份额，主要还是以消费电子和汽车为主。
但是我们注意到tof图像传感器除了在消费电子上仍然有很大的应用前景，其在物联网领域潜力也具有被挖掘的潜力。从图1的tof传感器市场占比来看，紧随智能手机和平板市场之后的是楼宇检测、智能家居、汽车中控、无人机等领域。
拥有如此广泛的应用场景，得益于tof图像传感器相比于结构光和双目rgb的优点：实时地快速地计算物体的深度信息，且深度计算不受物体表面灰度特征的影响，深度计算精度不会随距离改变而变化，基本上可以保证厘米级的精度，尤其适用于一些大范围距离变化且高速的应用场合。
加上是主动光源束，所以在光源不伤害人眼的情况下，tof传感器理论上的最远探测距离可以达到100m，且可以调节光源灵活切换需求距离。另外，tof传感器抗干扰能力和成本优势也比较明显。
根据上述tof传感器的特性优势，笔者认为tof传感器能够大范围应用于物联网领域，并且更适用于物联网碎片化的场景需求，其灵活性更大。
具体来说，在物联网场景中，智能家居、智慧安防、智慧零售、人流监控，tof传感器用于识别和跟踪人体，不仅仅是现在的认脸模式，通过深度信息可以提高识别准确度;在自动驾驶/ 车内感知领域，tof 传感器也可以成为车载激光雷达、车内人体识别、车内手势识别的重要元器件等。目前，也有不少企业将tof传感器植入agv和机器人手臂当中，用于精准导航和实时避障。
总体来说，对于以前不具备深度信息的2d识别技术，tof传感器能够很大程度上增加识别维度，提升识别的安全性、全面性和准确性。
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虽说，tof传感器的特性展示出良好的物联网领域应用场景，但是目前市场还没有铺开来。笔者认为其中最大的阻碍是，tof传感器的功耗和分辨率的劣势。由于使用主动光源，所以在功耗上，tof传感器目前并不符合物联网对于硬件低功耗的需求。
另外，受限于深度信息捕捉，tof方案需要投射的点越多越好，而目前tof探测器每秒钟只能测量大约1亿个测量值，这将现有的tof系统的分辨率限制在厘米级。
所以，从tof技术本身上来解决多场景应用的问题，功耗和分辨率是绕不开的障碍。不过，换一种思维问题或许有了转机。
从分辨率和功耗上来看，加入ai似乎成为了突破tof技术瓶颈的一种可能性方法。由于3d tof的影像分辨率远不及现有的rgb双目技术，所以可以利用人工智能算法将rgb和tof两种影像信息的同步，缩小2d+3d影像同步所需要分辨率间的差距，弥补tof在物体边缘所缺少的深度信息。
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