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人们曾一度认为飞行时间 (ToF) 是汽车行业中一种独特而又陌生的技术。由于缺乏汽车级传感器，加之尚未形成一个成熟的生态系统，该技术成本高昂，因此未能得到广泛应用。

ToF 传感器本身分辨率相对较低也是一个制约因素，由于视野 (FoV) 狭窄或宽视野空间分辨率不足，因此应用十分有限。

随着更多主动安全标准（例如 NCAP）的推出以及 L4和L5级无人驾驶汽车对更多功能的解锁，ToF 技术迎来了新的发展势头，不再局限于车内应用。现在，ToF 技术已在近距离保护等外部应用中进行评估，因为它不仅结合了高分辨率和近距离精确深度信息，还填补了摄像头和雷达等远距离系统的空缺。

显然，应用的多样性预示着特定传感器的到来，业界也因此能够选择更合适的解决方案并提高性价比。

ToF 技术的独特之处在于，它能够将环境光不敏感的高分辨率图像和距离测量相结合。今天，2D 图像传感和雷达已广泛应用于汽车行业。

在距离测量的应用中，雷达技术是非常强大的，它可以检测到很小的运动情况，但是在空间分辨率方面却非常受限。ToF 技术可提供中等分辨率图像和距离信息，可视等同为2D 图像传感器和雷达的结合。

根据具体需求，TOF技术可以替换上述两种技术，或者作为这两种技术的补充提供更高的可靠性。Melexis已经开始投资TOF技术。随着越来越多的应用开始采用单系统支持，人们对基于 ToF 的系统也表现出了浓厚的兴趣。

前期，人们把重点放在经汽车验证的 ToF 传感器的研发上；如今，业界需要一套如Melexis所提供的完整的产品组合。下面我们将以两个典型应用为例：手势识别和车内监控。

第一代手势识别系统通常限于中控台周围的受限中控区域。它的视野相对狭窄，距离范围有限，但深度精度已相当不错。QVGA 分辨率 (320 x 240 px) 已经够用了，同时高性价比的 LED 照明也能满足性能需求。

在相同的分辨率下，利用宽视野可以完全覆盖两个前排座椅。手臂、头部和其他较大目标均可实现跟踪，但手指尚无法跟踪。

新一代手势识别系统的目标仍是在更宽广的区域中实现手指检测。因此，可能需要具有更高分辨率的 ToF 传感器（例如 VGA）来提供具备足够空间分辨率的宽视野，从而准确检测和跟踪手指运动。