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Ziel dieser Reihe ist es, den Lesern ein tiefgreifendes und fortschrittliches Verständnis des Time of Flight (TOF)-Systems zu vermitteln. Der Inhalt umfasst einen umfassenden Überblick über TOF-Systeme, einschließlich ausführlicher Erläuterungen sowohl des indirekten TOF (iTOF) als auch des direkten TOF (dTOF). Diese Abschnitte befassen sich mit Systemparametern, ihren Vor- und Nachteilen sowie verschiedenen Algorithmen. Der Artikel untersucht auch die verschiedenen Komponenten von TOF-Systemen, wie z. B. Vertical Cavity Surface Emitting Lasers (VCSELs), Sende- und Empfangslinsen, Empfangssensoren wie CIS, APD, SPAD, SiPM und Treiberschaltungen wie ASICs.
Einführung in TOF (Time of Flight)
Grundprinzipien
TOF steht für Time of Flight und ist eine Methode zur Entfernungsmessung, bei der die Zeit berechnet wird, die Licht benötigt, um eine bestimmte Entfernung in einem Medium zurückzulegen. Dieses Prinzip wird hauptsächlich in optischen TOF-Szenarien angewendet und ist relativ einfach. Bei diesem Verfahren sendet eine Lichtquelle einen Lichtstrahl aus, wobei der Zeitpunkt der Emission aufgezeichnet wird. Dieses Licht wird dann von einem Ziel reflektiert, von einem Empfänger erfasst und der Zeitpunkt des Empfangs notiert. Die Differenz dieser Zeiten, mit t bezeichnet, bestimmt die Entfernung (d = Lichtgeschwindigkeit (c) × t / 2).
Arten von ToF-Sensoren
Es gibt zwei Haupttypen von ToF-Sensoren: optische und elektromagnetische. Die gebräuchlicheren optischen ToF-Sensoren nutzen Lichtimpulse, typischerweise im Infrarotbereich, zur Entfernungsmessung. Diese Impulse werden vom Sensor ausgesendet, von einem Objekt reflektiert und kehren zum Sensor zurück, wo die Laufzeit gemessen und zur Berechnung der Entfernung verwendet wird. Im Gegensatz dazu nutzen elektromagnetische ToF-Sensoren elektromagnetische Wellen wie Radar oder Lidar, um Entfernungen zu messen. Sie funktionieren nach einem ähnlichen Prinzip, verwenden jedoch ein anderes Medium fürEntfernungsmessung.
Anwendungen von ToF-Sensoren
ToF-Sensoren sind vielseitig und wurden in verschiedenen Bereichen integriert:
Robotik:Wird zur Hinderniserkennung und Navigation verwendet. Beispielsweise verwenden Roboter wie Roomba und Atlas von Boston Dynamics ToF-Tiefenkameras, um ihre Umgebung zu kartieren und Bewegungen zu planen.
Sicherheitssysteme:Häufig bei Bewegungssensoren zum Erkennen von Eindringlingen, zum Auslösen von Alarmen oder zum Aktivieren von Kamerasystemen.
Automobilindustrie:Integriert in Fahrerassistenzsysteme zur adaptiven Geschwindigkeitsregelung und Kollisionsvermeidung, immer häufiger in neuen Fahrzeugmodellen.
Medizinischer Bereich: Wird in der nicht-invasiven Bildgebung und Diagnostik wie der optischen Kohärenztomographie (OCT) eingesetzt und erstellt hochauflösende Gewebebilder.
Unterhaltungselektronik: Integriert in Smartphones, Tablets und Laptops für Funktionen wie Gesichtserkennung, biometrische Authentifizierung und Gestenerkennung.
Drohnen:Wird zur Navigation, Kollisionsvermeidung und zur Bewältigung von Datenschutz- und Luftfahrtbedenken eingesetzt
TOF-Systemarchitektur
Ein typisches TOF-System besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten, um die beschriebene Entfernungsmessung zu erreichen:
· Sender (Tx):Dazu gehört eine Laserlichtquelle, hauptsächlich aVCSEL, eine Treiberschaltung ASIC zur Ansteuerung des Lasers sowie optische Komponenten zur Strahlsteuerung wie Kollimationslinsen oder diffraktive optische Elemente und Filter.
· Empfänger (Rx):Dieses besteht aus Linsen und Filtern auf der Empfangsseite, Sensoren wie CIS, SPAD oder SiPM je nach TOF-System und einem Bildsignalprozessor (ISP) zur Verarbeitung großer Datenmengen vom Empfängerchip.
·Energieverwaltung:Stall verwaltenDie Stromsteuerung für VCSELs und die Hochspannung für SPADs sind von entscheidender Bedeutung und erfordern ein robustes Energiemanagement.
· Softwareschicht:Dazu gehören Firmware, SDK, Betriebssystem und Anwendungsschicht.
Die Architektur zeigt, wie ein Laserstrahl, der vom VCSEL ausgeht und durch optische Komponenten modifiziert wird, durch den Raum wandert, von einem Objekt reflektiert wird und zum Empfänger zurückkehrt. Die Zeitrafferberechnung liefert dabei Entfernungs- oder Tiefeninformationen. Allerdings deckt diese Architektur keine Rauschpfade ab, wie z. B. durch Sonnenlicht verursachtes Rauschen oder Mehrwegerauschen durch Reflexionen, die später in der Serie besprochen werden.
Klassifizierung von TOF-Systemen
TOF-Systeme werden hauptsächlich nach ihren Entfernungsmesstechniken kategorisiert: direktes TOF (dTOF) und indirektes TOF (iTOF), jeweils mit unterschiedlichen Hardware- und Algorithmusansätzen. Die Serie skizziert zunächst ihre Prinzipien, bevor sie sich einer vergleichenden Analyse ihrer Vorteile, Herausforderungen und Systemparameter widmet.
Trotz des scheinbar einfachen Prinzips von TOF – das Aussenden eines Lichtimpulses und das Erkennen seiner Rückkehr zur Berechnung der Entfernung – liegt die Komplexität darin, das zurückkehrende Licht vom Umgebungslicht zu unterscheiden. Dies wird dadurch angegangen, dass ausreichend helles Licht ausgesendet wird, um ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis zu erreichen, und geeignete Wellenlängen ausgewählt werden, um Störungen durch Umgebungslicht zu minimieren. Ein anderer Ansatz besteht darin, das ausgesendete Licht zu kodieren, um es bei der Rückkehr unterscheidbar zu machen, ähnlich wie SOS-Signale mit einer Taschenlampe.
In der Reihe werden dann dTOF und iTOF verglichen, ihre Unterschiede, Vorteile und Herausforderungen im Detail erörtert und TOF-Systeme anhand der Komplexität der von ihnen bereitgestellten Informationen weiter kategorisiert, die von 1D-TOF bis 3D-TOF reichen.
dTOF
Der direkte TOF misst direkt die Flugzeit des Photons. Ihre Schlüsselkomponente, die Single Photon Avalanche Diode (SPAD), ist empfindlich genug, um einzelne Photonen zu erkennen. dTOF nutzt Time Corlated Single Photon Counting (TCSPC), um die Zeit des Eintreffens von Photonen zu messen und ein Histogramm zu erstellen, um die wahrscheinlichste Entfernung basierend auf der höchsten Häufigkeit eines bestimmten Zeitunterschieds abzuleiten.
iTOF
Der indirekte TOF berechnet die Flugzeit basierend auf der Phasendifferenz zwischen gesendeten und empfangenen Wellenformen, üblicherweise unter Verwendung von kontinuierlichen Wellen- oder Pulsmodulationssignalen. iTOF kann Standard-Bildsensorarchitekturen verwenden und die Lichtintensität über die Zeit messen.
iTOF wird weiter in kontinuierliche Wellenmodulation (CW-iTOF) und Pulsmodulation (Pulsed-iTOF) unterteilt. CW-iTOF misst die Phasenverschiebung zwischen gesendeten und empfangenen Sinuswellen, während Pulsed-iTOF die Phasenverschiebung anhand von Rechteckwellensignalen berechnet.
Weiterführende Lektüre:
- Wikipedia. (nd). Flugzeit. Abgerufen vonhttps://en.wikipedia.org/wiki/Time_of_flight
- Sony Semiconductor Solutions Group. (nd). ToF (Flugzeit) | Gemeinsame Technologie von Bildsensoren. Abgerufen vonhttps://www.sony-semicon.com/en/technologies/tof
- Microsoft. (2021, 4. Februar). Einführung in Microsoft Time Of Flight (ToF) – Azure Depth Platform. Abgerufen vonhttps://devblogs.microsoft.com/azure- Depth-platform/intro-to-microsoft-time-of-flight-tof
- ESCATEC. (2023, 2. März). Flugzeitsensoren (TOF): Ein detaillierter Überblick und Anwendungen. Abgerufen vonhttps://www.escatec.com/news/time-of-flight-tof-sensors-an-in- Depth-overview-and-applications
Von der Webseitehttps://faster-than-light.net/TOFSystem_C1/
vom Autor: Chao Guang
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Zeitpunkt der Veröffentlichung: 18. Dezember 2023