Benewake wiki
» dToF和iToF性能对比
dToF和iToF性能对比

dToF和iToF虽然都是利用光飞行时间技术,但是两者在测距原理和硬件实现上都有差异。软硬件的差异会导致这两类ToF在各方面的性能表现上各有千秋。

衡量ToF的性能指标,需要考虑几个方面。因为ToF是一个可以测距的相机,作为一个测距设备,基本的评价指标有测距精度和有效探测距离。其次,作为相机而言,图像分辨率也是一个重要的评价指标。此外,由于ToF本身只能提供3D信息,它将来更多的发展是集成到3D相关的应用,比如3D建模、AR以及移动平台。在集成到其他3D相关的应用时,尤其是移动端和机器人平台,必须要考虑它的能耗和成本,以及在各种复杂场景下的抗干扰能力。以上的这些特性,决定了dToF和iToF有着各自适用的应用场景。

接下来,本文会从精度、有效探测距离、图像分辨率、能耗、成本、抗干扰等7个方面,对比iToF和dToF的优劣。

精度

精度指真实深度值和相机的测量值之间的差,是衡量一个测量设备的基本指标。

对于dToF,由于它采用单光子雪崩二极管(SPAD),能够在很短的时间间隔内测量吸收的光子数,最小能够在 级的时间内产生响应电流。TDC的时间分辨率也高于 ,所以它的理论精度可以达到 。但是,由于雪崩过程存在量子噪声和放大器噪声,以及dToF中TDC模块存在的固有噪声,导致目前dToF的实际精度只能达到cm级,和iToF相近。但是,理论上dToF的测量误差不会随着测量距离的增加而增大。

iToF的测量精度和几个因素有关,分别是调制光的频率,光照功率以及积分时间。前文已经提到了iToF的深度计算公式 。由此,可以推出深度噪声(精度) 。由于c对应光速,是一个固定值,所以深度精度和调制光的频率、相位信噪比(phase SNR)有关。当相位信噪比一定时,频率越高,深度噪声越小,也意味着深度精度越高。

iToF的相位信噪比和传感器接收到的光电流有关系。

其中, 代表调制信号生成的电子, 代表调制光和环境光生成的电子总和, 代表电容的固有噪声, 是调制对比度,描述传感器分离和收集光电子的质量。所以, 调制光信号生成的电子数越多,相位信噪比越大,进而推出深度精度越高。增大 有两种方式,一种是增大光照功率,另外一种就是延长曝光时间,也就是前文提到的积分时间。

总的来说,目前的iToF深度精度在 级,并且随着测量距离的增大,反射光的强度减小,相位测量的信噪比减小,绝对误差也会随之增大。

有效探测距离

有效探测距离指相机能够输出可靠深度的距离范围,可靠深度意味着该深度值和真实值的误差小于一定阈值。举个简单的例子,假设测量误差在2cm以内时,我们视作该深度值是可靠的。如果一个ToF模组测量5米的物体时,测量值是5.02米,误差刚好达到了预先定义的极限。当物体位于5.01米时,测量值是5.22米,误差超出了2cm。我们就可以说该ToF模组的有效探测距离是5米。

当然,限制ToF的有效探测距离的主要因素之一是相位模糊现象。

对于dToF而言,当测量距离较远时,光飞行一个来回的时间超过了两次连续发射脉冲的间隔,传感器在发射第二个测量信号后,才接收到第一个测量信号的反射波,就会把该反射波错认为是第二个测量信号的近距离反射波,这时就会出现相位模糊现象。如图4所示。图4中case1表示的是近距离场景下dToF的测距原理图,case2表示的是远距离场景下,发生相位模糊现象的测距原理图。

图4. dToF脉冲测距原理示意图[3]

对于iToF而言,深度是通过相位偏移计算得到的,而相位偏移是通过一个反正切函数得到的 。反正切函数的返回值只会落在 ,所以测量深度的返回值也只会落在 。换言之,即使实际距离超出了 ,最终iToF的输出深度也会落在 。这是由于三角函数的周期性带来的相位模糊。

dToF会受到测量频率(相邻两次测量的间隔时间)限制,iToF的有效探测距离会受到调制光的频率限制。dToF在测量远距离物体时,可以适当增加两次测量之间的间隔,减少测量次数。但是,减少测量次数会同时降低测量精度,相当于是用精度换取有效探测距离。而iToF也可以通过降低调制光的频率,从而牺牲一定的测量精度以获得更远的有效探测距离。

对于iToF而言,可以利用双频解决相位模糊现象。利用两个不同频率的测量数据去求解相位模糊度,从而恢复正确深度值。借助双频测量可以同时实现高精度测量和高有效探测距离。

图像分辨率

dToF的图像分辨率受到SPAD的限制,分辨率一般小于QVGA(320*240像素),新款iPad Pro的dToF分辨率有所提升,但是具体大小还未可知。

iToF技术发展相对成熟,图像的分辨率大多都达到了QVGA(320240像素),上海数迹的TC-S系列相机的分辨率可以达到VGA(640480像素)。微软最新的Kinect有多个图像分辨率,最高可以达到1024*1024像素。

能耗

从发射信号来看, dToF则采用 级的脉冲激光,iToF目前大多采用连续波调制。相比较而言,脉冲波能够达到超低占空比,所以功耗也较低。

从光照模式来看,由于dToF的测量精度不会随着测量距离的增大而降低,所以功耗也会相对较低。反之,iToF目前采用的大多是面光发射方式。并且,随着测量距离的增大,iToF需要提高光照功率或者延长曝光时间来获取更高的精度,所需的功耗也会大幅增加。

成本

dToF采用的是数字电路架构,不需要模数转换。iToF采用的是模拟电路结构,需要模数转换芯片。

对于整体的硬件架构而言,dToF的核心组件SPAD的制作工艺复杂,现有的资源少。iToF没有这方面的顾虑。

在系统集成方面, dToF还需要额外的时间处理电路,系统集成难度较高。iToF的系统集成容易,不需要额外的测量电路。

抗环境干扰

环境干扰包括场景中环境光干扰、多路径反射光干扰以及不同表面灰度等影响。这一类环境干扰发生在外界,和ToF本身的关系不大,环境干扰的差异主要是由不同ToF的测距原理引起的。

dToF单帧深度图获取时,会经历多次重复测量,并且采用时间直方图统计的方式计算飞行时间,比较容易区分信号中的干扰成分。抗环境干扰能力更强。

iToF在曝光阶段,部分环境光混杂在调制光中被传感器接收,然后计算相位偏移。无法从单次测量的结果中区分出环境光引起的干扰。环境光越强,相应的,引起的深度误差也越大。

应用场景

dToF功耗低,并且体积小巧,更加适合工业机器人等需快速进行测距避障检测的应用,以及其他在空间受限的紧凑型设计中。

dToF抗环境干扰表现比较好,目前在户外场景下的测距精度比iToF更加高,在户外应用场景中也比较占优。

dToF的时间分辨率高,测量距离增大时精度不会大幅衰减,能耗也不会大幅提升,在AR应用中的优势也比较显著。

iToF的图像分辨率较高,在物体识别,3D重建以及行为分析等应用场景中能够重现场景中更多的细节信息,在机器人、新零售等应用领域占优。

原文链接:https://blog.csdn.net/smarttof/article/details/108647666

4008809610
北京市海淀区上地街道海国嘉业科技园3层
联系我们
量身定制
属于您的解决方案
预约报价
4008809610