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小米王腾详解ToF:分辨率低发热量大 解决方案不成熟

【TechWeb】为了小米9的预热,近期小米各位高管纷纷使出浑身解数接连爆料,甚至不惜与友商大打口水战。在与联想的首发高通骁龙855芯片之争尚未平息之时,小米和荣耀关于ToF是否是噱头的争论也在喧嚣尘上。

今日,小米产品总监@@王腾Thomas 通过微博发表长文,科普ToF技术原理和现在的应用状况。

王腾表示,在手机端目前最先上市的是OPPO R17pro,受限于精度和功耗,对应的应用并不多,也因此并未广泛宣传。当前手机端可用的主流ToF传感器分辨率相对较低,元件在工作时的功耗与发热量也相对较大,目前基于ToF方案的解决方案还未完全成熟,相应的内容生产和开发群体较为薄弱,支持的应用场景较少。

以下为王腾微博全文:

聊聊TOF,考虑到不浪费大家时间,篇幅尽量控制简短通俗化,有需要详细说明的大家提出来咱们评论里聊或者再开贴。

分别从原理,器件构成,优缺点分析和应用场景几个维度讲:

1,TOF原理:其实并不复杂,利用激光发射器发出光脉冲,遇到物体之后,光线会反射,镜头通过捕捉的光线即其飞行的时间,通过简单的公式计算就可以判断物体和镜头之间的距离

2:TOF元件:主要元件包含三个部分:光源(此处为激光发射器)、镜头和感光元件。

3,ToF方案的几个优缺点(主要对比另外两种主流3D解决方案,见图)

优点一,工作距离远,可以获得5m内的有效&实时深度信息;

优点二,适用场景广,无论被摄物体有无特征点,无论环境光较强(如:日光)或较弱,都可获得有效的景深信息;

优点三,较远距离精度高,ToF在手机与被摄物体的绝对精度,即被摄物体之间的相对精度,都可以达到厘米级的水平。

缺点一:当前手机端可用的主流ToF传感器分辨率相对较低(180*240,240*320,240*480等),因此在近距离的精度和X/Y分辨率也会相对较低,大家感兴趣可以自行了解前置结构光的精度;

缺点二:元件在工作时的功耗与发热量也相对较大,长时间工作需要很好的散热条件,在消费类电子设备上使用还需要不断优化;

缺点三:目前基于ToF方案的解决方案还未完全成熟,相应的内容生产和开发群体较为薄弱,支持的应用场景较少

4,TOF的主要应用场景

TOF在工业领域已经有些应用,举个例子:

在物流行业中很热的机器人,TOF被应用在机器人上帮助做物体识别,可用作辅助装箱,箱体打包,箱体堆叠,箱体打标等。

在手机端目前最先上市的应该是OPPO R17pro,受限于前面提到的精度和功耗,对应的应用并不多,当然OPPO也是做尝试并没有主力宣传,甚至官网都没怎么介绍。

现在看到行业里主流就两个方向:基于深度感知去做的应用,比如AR特效游戏、测距、3D建模之类的,另外就是基于3D信息做生物识别,比如:TOF人脸识别取代前置结构光。

可以想象的空间很大但需要一步步解决各种问题和开发相应应用。

5,最后说下小米的进展,我们认可这是个大的行业方向——基于3D信息未来可以做很多探索,并投入研发资源在去年Q3基于MIX3做了预研样机并调通完成功能验证(见图),但基于分辨率较低、应用场景有限等原因决定继续做预研,暂时没有导入量产。我们希望能够在未来合适的时间以更完整的用户体验、真正能带来用户价值的时候呈现给大家。

以上,感谢阅读!

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