【導(dǎo)讀】大到谷歌、微軟，小到華強北，無不都在積極地研究這項技術(shù)！ToF這項技術(shù)由來已久，而今將會成為實現(xiàn)我們未來智能社會生活環(huán)境的最基礎(chǔ)的技術(shù)之一。ToF是Time of Flight的縮寫，中文直譯就是飛行時間。聽起來好像十分的炫酷，我們來看看百度怎么定義：
何謂ToF？
TOF是飛行時間（Time of Flight）技術(shù)的縮寫，即傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發(fā)射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來。
所以你明白了吧，不論是自動駕駛，還是VR；亦或是現(xiàn)在市面上層出不窮的平衡車，都離不開ToF技術(shù)。
知其然更要知其所以然，我們接下來給大家講講ToF的簡單原理
發(fā)射的紅外光線被被測物體反射后回到傳感器，內(nèi)置的計時器記錄其來回時間，然后即可計算出其距離。聽起來好像和大家玩爛了的超聲波測距沒啥不同。但其實不然，超聲波測距對反射物體要求比較高，面積小的物體，如線、錐形物體就基本測不到，而TOF紅外測距完全可克服此問題，同時TOF測距精度高，測距遠，響應(yīng)快。
我們從網(wǎng)上找到一個ToF的應(yīng)用實例來說明，該實例采用DragonBoard410c來搭建一個8*8陣列的IC，型號為EPC610。
光的飛行時間
ToF距離測量
通過上面的小例子，我想大家對于其工作原理已經(jīng)是非常的清晰。接下來我們再來說說ToF的應(yīng)用場景。
汽車電子
在汽車應(yīng)用中，ToF可以被用于自動駕駛、防撞自動剎車和OOP等等。在此方面深深耕耘的廠商也有很多。下面給大家舉幾個具有代表性的案例。
首先是Infineon與科世達推出的機遇英飛凌3D圖像傳感器芯片的攝像頭駕駛員輔助系統(tǒng)。
在飛行時間(ToF)原理支持下，該系統(tǒng)可精確檢測駕駛員身體和頭部位置，甚至在其戴眼鏡或太陽鏡的情況下捕獲其眨眼動作，以判斷駕駛員是否注意力足夠集中、是否正疲勞駕駛，從而啟動相應(yīng)對策。譬如，通過振動座椅或警告音。駕駛員注意力越不集中，汽車就越會提起注意。為了快速和準(zhǔn)確地做出響應(yīng)，輔助系統(tǒng)和緊急制動系統(tǒng)可在潛在緊急情況發(fā)生之前自動激活。
此外，該技術(shù)還可以通過手部運動或身體姿勢控制車載娛樂系統(tǒng)或車用空調(diào)，甚至在車外實現(xiàn)全新的輔助和安全功能，比如開門輔助設(shè)備，在停車場或家用地庫時防止車門打開后撞上其它車、墻壁或天花板。英飛凌方案設(shè)計合作伙伴Gestigon在大會上現(xiàn)場演示了英飛凌ToF傳感器如何實現(xiàn)車用物體跟蹤與手勢識別，以達到“三維虛擬現(xiàn)實”。
另一個比較有代表性的案例是Melexis的ToF傳感器MLX75023，它與3-D 視覺及手勢識別解決方案供應(yīng)商SoftKinetic 公司提供的軟件綁定在一起。在自動駕駛實現(xiàn)的最初階段，車輛控制模塊需要判斷駕駛員的注意力是否集中在駕駛上。一旦發(fā)現(xiàn)駕駛員注意力分散，系統(tǒng)要能夠很快地啟動高級駕駛員輔助系統(tǒng)進行干涉。“ 舒適感是切入點，”Melexis 產(chǎn)品線經(jīng)理Gaetan Koers 說道。“當(dāng)駕駛員或乘客的手靠近空調(diào)或收音機控制鍵時，系統(tǒng)會有反饋。旋轉(zhuǎn)的手勢還可以用來調(diào)整空調(diào)溫度和收音機音量。”“在車輛系統(tǒng)進行干涉之前，比如剎車，首先要知道駕駛員目光是在前方道路上，還是在乘客身上，或是在看收音機控制面板。
人機界面與游戲
ToF提供了一種實時的遠方影像，所以可以非常簡單地用來記錄人體動作。這使得許多消費電子類產(chǎn)品(比如電視)有了全新的交互方式，Xbox Kinect二代就是用了這種技術(shù)。
Kinect搭載的是Depth的傳感器，可以取得Depth數(shù)據(jù)（和傳感器的距離信息）。整個Kinect其實就是一個大蝙蝠，紅外投射器不斷向外發(fā)出紅外結(jié)構(gòu)光，就相當(dāng)于蝙蝠向外發(fā)出的聲波，紅外結(jié)構(gòu)光照到不同距離的地方強度會不一樣，如同聲波會衰減一樣。紅外感應(yīng)器呢，相當(dāng)于蝙蝠的耳朵，用來接收反饋的消息，不同強度的結(jié)構(gòu)光會在紅外感應(yīng)器上產(chǎn)生不同強度的感應(yīng)，這樣，Kinect就知道了面前物體的深度信息，將不同深度的物體區(qū)別開來，如下圖所示：
墻距離Kinect很遠，所以被一種顏色標(biāo)注，而人比較近，就用另一種顏色標(biāo)注了。這時也許會有人問：Kinect怎么知道面前站的是人還是大象（這兩個好像體積差別很大）。在得到深度信息后，Kinect會像切魚片一樣，按照深度由小到大得到很多切面圖像，如這張圖里人和墻就在不同的切面圖像里了。下一步就是對不同切面的圖像進行分析，假如這個切面圖像里有和人體輪廓相似的區(qū)域，Kinect就會激動的跳起來，說：“捉住你了，小子。”然后就會在這個深度跟蹤人體的切面圖像，并且識別出手和腿和腦袋（這部分就是圖像識別的算法了，簡單來說就是下面兩根細的就是腳，上面凸出的就是頭）。就要大功告成了，你已經(jīng)被鎖定了，Kinect會從上到下掃描你，然后根據(jù)你的身高給逐步判斷出你的膝蓋在哪，手掌在哪，肚子在哪，并把這些相對的位置數(shù)據(jù)綁定到一個虛擬的骨骼上面，這樣，就完成了真人到虛擬人的映射。
測量與機器視覺
在工業(yè)機器視覺的應(yīng)用中，機器人通過ToF來進行物體分類和精準(zhǔn)定位安置。
除此之外，在機器人技術(shù)和地球地貌測繪方面，ToF都有著不可取代的地位。
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