ToF测距芯片达4 m，从手机扩展到更多应用
作者 王莹
激光测距已成为手机拍照的标配，手机3D测距是下一个测距的难点与应用方向。与此同时，非手机类测距应用也不断涌现。ST的4 m长距离测距传感器的推出，使室内无人机定高、刷脸开门等测距应用成为可能。
ToF测距芯片增长快
近日，意法半导体(ST)影像产品部技术市场经理张程怡来京，介绍了在2018年2月发布的第三代FlightSenseTM光学飞行时间(ToF)测距传感器VL53L1，探测距离由原来的2 m扩展到4 m。
张程怡称，FlightSense的销量在世界数一数二，特点是发/收集成于一块芯片上(如图1)，体积小、功耗低、符合安规。据悉，FlightSense的前两代出货量已累计超过3.5亿颗，年增长率300%。最大的应用是手机的自动对焦，已用于70余款手机，被超过15家手机厂商采用。此外，显示面板、机器人、卫浴龙头测距等应用在增长，FlightSense第三代产品的推出，有望在室内无人机等更多领域应用。
FlightSense集成了发/收端
FlightSense芯片有两个孔(非常微小，肉眼几乎看不到)，其中一个孔发射激光，另一个孔接收激光。
其中接收端是基础。接收端实际上是感应器，这种光学感应器不只是有照相功能(注：照相只是显示)。因为RGB(红绿蓝)的组合可以产生各种颜色的成像，但如果不成像，仍然是有信号的，所以ST FlightSense的基础在于做接收端，后来又发展出了发射端，把二者做成一整套方案。
为什么需要一整套方案?因为发/收之后，可以计算二者的时间差(ToF，飞行时间)。那么什么是时间差?过去通常电子测距或者接近传感器比较常用的方法叫强度差——我发了红外光或者激光，发射有很高的能量，假设将它量化为100，那么如果现在回来只有10，表示距离很远，因为90%的能量不见了;但如果回来90，表示距离很近。目前一些手机的传感器仍采用这种方法测距，缺点是没有精准的数据。
为何强度差方法难以有准确的测距?因为测距有如下难点：
一是目标的反射率和环境光影响。反射率取决于颜色和材质。例如黑色由于吸收率高，因而反射率非常低;白光正好倒过来——反射率非常高，因吸收非常少。但从能量角度看，代表你发一定的能量，这两种颜色的目标回来后的差别很大。但如果用时间差方法，影响较小。
二是环境光。环境光的某些波段会与红外或激光的波段接近，也会造成误差。
为了提高精度，出现了利用时间差(ToF)测距，原理如图3。需要配套算法及配套方案，能够精确地测距。
测距高达4 m的原因
那么，为何第三代FlightSense的测距变长?是否是发射器的激光强度比以前更强了?答案是否定的。实际上激光强度与前代是一样的，而只是在封装时在接收端加上了树脂材料的光学片套件，使接收光的角度扩大了，因此接收光量变大;另外，在算法上优化，可滤掉不正确或无意义的信号，即提高了滤杂信号能力。
发射光为什么不能更大呢?因为有相关安规的限制。如果发射大了，工业上是允许的，但ST非常大的侧重点是在消费类电子上。
由于发/收端集成在一起，FlightSense的一大优势是体积小。而市面上很多方案，无论是传统的红外，还是激光方案，要么块头大，要么是发、收分开的两个方案。两个分开方案的缺点不仅体积大，而且要把元器件分别焊上，再把必要的参数调整好，调节非常麻烦。而发/收集成的好处是尺寸已锁死，减少了调节。
ToF测距在手机的应用
*摄像头对焦
传统的拍摄方法首先是对焦，需要花时间对焦，尤其是在光线昏暗场合，对焦时间长，而且困难。现在的方案是通过自发光得到距离，然后把摄像头引导到一个合适对焦的地方。
手机厂商于2014年开始了更精细化的探索(注：ST于2014年二季度推出第一代ToF测距产品VL6180)。经过多年努力，现在测距更加细致化，例如能够打出一个框，在其中能够划分不同的格，即多距测量，这样可以知道主角在什么地方(分辨的原则是取近不取远、取大不取小等)，然后可以对主角做更精确的对焦。
*控制闪光灯的强度和角度
闪光灯也可以更有目的性地投射，首先判断出人/人脸和目标物体的位置，然后控制闪光灯的强度和角度。
可见，双摄像头、多距、多扫描，使目标和背景能够分开。
*3D人脸识别
苹果的iPhone X采用了3D人脸识别，也是多距测量的一种应用。目前ST与手机厂商正在开发Turn-key(交钥匙)方案，估计国内手机厂商推出类苹果的方法，还需要两三年的时间。
在算法上，目前最大的困难在于会被蒙，例如被照片或布娃娃等蒙蔽，测距方法是如果是人脸，五官离镜头的距离是不同的，因此如果拿一张照片来，系统可以发现并把照片图像删除掉。也许一些手机厂商的方案现在已做到最后判断不是你，但判断的时间太长了。ST会协助手机厂商开发，首先你这个人脸要摆在对的位置，如果你不愿意站到合适的位置，系统可以调整到看你的最佳位置，然后首先判断是不是人脸(注：人脸有基本的配置图和比例图，诸如两眼距离和整个脸长的距离)，再进行进一步判断。
从ST角度看，3D测距首选需要删除(判断是否是人脸，若不是，把图片删除掉)，然后是分辨。
为何做这种方案需要两年左右的时间?因为算法不容易。苹果采用了一种特殊的结构光做法，抓的是光的形状变化(注：ToF主要是时间差，但时间差只能得出距离，它还有光的形状变化)，所以它发出的是一种结构光，有很特殊的pattern(图案)，这种光发出去是一种类似于菱形的曲线，这个图案如果是被全平面反射回来，图案不变形。
如果对着人脸，图案反射回去就散掉了，怎么把这个图案抓回来，又能够计算出来?例如能够计算出鼻子不是很平，所以这是一种很强大的算法。苹果三年前曾收购了一家以色列的LinX 公司，拥有了一套特殊的技术。但这不是绝对的做法。结构光只是3D视觉识别的一种做法，至少在苹果公司之外都是用摄像头影像的解析，用点数在抓距离，也是可以做的。
测距在非手机类的应用
*手势开关(非方向性)，开和关。目前的方案还无法分辨方向性，例如手势从左边来还是右边来。但能分辨出这个信号是中断的，所以可用于简易开关。例如水龙头的手势开关。
*室内无人机。过去无人机主要用于户外。这两年市场发生了一些变化，玩具类的无人机/小航模一直在往高档走(例如给会议室里的人员拍照，或者人们出门旅游/骑行，相关APP放在口袋里，无人机就在你的头顶上一路跟着跑)，反而户外很专业的发烧友用无人机市场慢慢缩小了。因此，现在要么你很专业，例如能够到新疆去浇花;要么很好玩，同时又不能贵到只有发烧友大人才能玩得起。
在室内高档无人机应用上，ST新一代的FlightSense能做到4 m测距，正好满足室内无人机的需求。定位精度一般是3%~5%，用于定高和防撞等。
*对焦辅助装置与场景。例如移动投影仪，在不同的会议室要手动调节焦距和形变，如果能像手机一样测距，再配上自动对焦，会方便很多。
ST三代传感器的应用案例
ST的FlightSense有三代产品。第一代产品是VL6180X，15fps，是40 cm+环境光传感器，2014年第二季度推出;第二代是VL53L0X，为30fps，最大200 cm，是2016年以来主推的;新的第三代是VL53L1X，为60fps，最大400 cm，2018年2月问世。其应用如图4。
*第一代测距传感器——VL6180系列可用于教育面板，因为家长特别在乎孩子眼睛是不是看得太近。专业的笔记本上也有测距器件，不只是监控阅读的距离，同时也做了开关，当人离开后就把屏幕关掉，以实现节能和保密。还有智能家居面板与服务机器人，它们在没人的时候会关闭，有人过来后会开启。
还有智能灯、麦克风、扫地机器人等。
其中，Amiro智能化妆镜很有创意，其外缘有一圈智能灯。有时候你在家里的化妆镜前，明明涂的是桃红色3号口红，结果一去宴会会场它却成了紫色8号的颜色。原因是环境光的影响。所以Amiro镜子有几种模拟光，可模拟太阳光、室内光等，以实现精准的科学模拟。例如你今天主要是去野餐的，你今天就要用它的3号光，你的桃色3号口红在野外就会呈现这个颜色。FlightSense用于感应到你是否到镜子面前，此方案中的最远感应距离约20 cm。
*第二代测距传感器VL53L0X的测距更远，达2 m。可以用于卫浴，现在还在发展冲水马桶，但它对可靠性要求比较严苛，因为要求检测率达100%。还可用于距离更远的照明开关，例如办公室的灯。广告机的测距距离也要更远，有人就自动开启。
*第三代测距传感器VL53L1X于2018年2月推到市场，可用于探测距离达4 m的无人机，用于定高。还有室内机器人/扫地机器人的避障等。另外一个有前景的应用是室内门禁，门禁机开始采用人脸识别，然而常发生这样一个尴尬现象，识别需要很长时间，识别完后，门又挡住了人，又需要再回去感应，如何在识别完成后，人一动，门就会迅速打开，这就需要对距离有非常敏锐感觉的感应器。再有，投影仪和相机，有了测距能够拍摄得更远更好。
结论
ToF测距传感器的探测距离已达4 m，拓展了在消费电子和商业中的应用。
本文来源于必威娱乐平台 2018年第3期第81页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。
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