蘋果最新的Ipad pro上使用的新的激光雷達到底是什么?和車載常說的雷達有什么區別?和之前的3D TOF又有什么區別呢?
首先這些雷達的使用的都是TOF技術,也就是time of fly通過測量光飛回的時間計算距離.不過這次的雷達和之前的車載雷達從外觀和形式上并不一樣.反而和之前手機上使用在前攝的3D Tof一樣使用的平面3D TOF.但是TOF算法和sensor原理上和車載雷達一樣使用的Dtof技術,而不是手機上3D TOF常見的Itof技術.
下面本文分析蘋果新的激光雷達和之前的手機3D TOF還有車載雷達有什么區別,有什么技術突破.首先三者的結構實現和算法原理的區別可以參考下表：
從物理結構上的區別
目前車載激光雷達,多是利用旋轉的線性掃描,有單線程或者多線程的.如下面兩張圖第一張圖是車載雷達單次掃描的示意,只能掃描一些線.比如64線程雷達單次只能獲得64個點的深度.然后如第二張圖的結構上面部分進行旋轉,每旋轉一定角度進行一次掃描,轉一圈得到360度的一幀3D圖像.這樣的物理結構導致車載雷達的幀率和價格一直不理想.Velodyne的64線程的激光雷達價格高達8W美金,這也從一定程度上也限制了使用激光雷達的自動駕駛的發展.
而蘋果這次的雷達其實和之前使用3D TOF則更為類似.在不討論sensor pixel和算法的原理上.他們都是通過一個發射器和一個接收器.而唯一不同的是之前的3D TOF都是使用Itof技術,蘋果這次使用的是Dtof技術.所以蘋果使用激光雷達的名字,個人覺得更多的是博眼球的一種宣傳策略.
3D TOF成像
Itof和Dtof的區別
Itof和Dtof的區別,首先從發出信號來看,Dtof是單個脈沖,Itof多是正弦波.
Itof和Dtof的區別
Itof和Dof在sensor和算法上的也有不小的區別. Itof目前更多是使用global shutter sensor 或者是在這個基礎上改進的專用sensor.以原始的global shutter sensor 為例,最終的算法是使用基于正弦波的相位計算, 一般需要使用四幀圖像才能通過相位得到距離,而這導致了sensor不得不工作在4倍于3D成像的幀率,比如3D成像需要30fps,sensor就不得不工作在120fps.這導致了系統功耗的增加和幀率提升的困難.
Itof的計算原理
而目前的Dtof則可以過雪崩二極管擺脫傳統脈沖tof計算需要使用兩幀基于global shutter sensor圖像的束縛.SPAD的像素(SiPM)可以直接輸出脈沖信號.通過像素的脈沖輸出直接進行簡單的模數轉換就可以得到光子回來的時間和個數,這大大增大了偵測距離,減少了功耗和運算量.
傳統脈沖TOF的計算原理
SPAD的簡化Singal Chain(該圖缺少轉換的TDC的器件,只做示意,今后會更詳細的介紹SPAD技術)
雪崩二極管
雪崩二極管是DTOF的關鍵,其作用是通過在像素上增加
下圖左起第一個是一般成像使用的PD(光電二極管),第二是APD(雪崩二極管),第三個是SPAD(單光子雪崩二極管),其主要差別APD和SPAD在通過增加偏置電壓,在光子到光電二極管的時候會產生雪崩效應,就是產生大量的電子.這對成像不利,但是對于檢測脈沖則很好.而SPAD比PAD更敏感,也就是只需要很少的光子就能產生雪崩效應.
其實Dtof并不是第一次在消費類設備上使用.最早在手機上是在后攝的激光對焦和蘋果Face id的測距使用的Dtof sensor.之前的限制主要是來自于SPAD的難以小型化導致sensor的的分辨率很難提高.而這次蘋果的激光雷達在這個上面是有所突破的,分辨率比之前設備上的Dtof都要高.
蘋果激光雷達參數的估計:
由于目前蘋果還沒有公布具體的參數,下面參數是本公眾號不負責任的估計.待正式產品參數出現后我們會進一步更新.
蘋果公司有兩家成像sensor的供應商都有能力實現SPAD的sensor :Sony和ST.從目前已知的外網消息,這顆sensor應該是Sony的產品.根據現在SPAD技術的發展,和之前蘋果3Dface id 的分辨率.以及從目前得到產品外觀中鏡頭面積來估計蘋果這次的激光雷達分辨率應該能達到QVGA~VGA之間,最低也不會小于QQVGA.單個pixel的size應該在10um到15um之間.從理論上Dtof能到100m~300M的偵測距離,考慮到平板的使用場景和功耗的追求,這次的激光雷達應該可以達到5~10米左右的距離,是大于之前手機上Itof 3米左右的有效距離.
前景展望
ITOF 和DTOF 比較
下表是Itof和Dtof的優缺點比較,從表中可以看到,Dtof的優勢還是很明顯的,關鍵參數上只有分辨率略差,不過這次蘋果的使用的sensor上突破可能扭轉這個局面.
另外DTOF在實際工程化中需要的校準項也要比Itof少,實際生產的難度更低.價格比起車載雷達來說也更便宜,使用多個3D tof也可以滿足自動駕駛的需求.個人認為蘋果使用的這種3D Dtof在各種場景中會更有優勢,發展前途也更大.
（注：本文系微信公眾號《大話成像》，知乎專欄《all in camera》原創文章，轉載請注明出處。 ）
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