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根据OPT9221 ToF传感器的立体视觉和深度感知电路设计

基于OPT9221 ToF传感器的立体视觉和深度感知电路设计-成像对于许多机器人应用至关重要,能让机器人执行基本任务,躲避障碍物,进行导航以及确保基本安全。

成像关于许多机器人运用至关重要,能让机器人履行根本任务,逃避障碍物,进行导航以及保证根本安全。 显着,供给成像的办法是选用低本钱视频摄像头,或许再好点,运用两个摄像头完结立体视界和深度感知。 但后者存在一些缺点。

运用双摄像头完结三维成像会增加功耗和空间需求,一起也会使外形尺度制作工艺变得复杂,而且增加本钱。 因为三维成像是从根本“帮忙”单元到自主驾驭车辆运用的干流,因而规划人员需求比简略增加更多摄像头更好的代替计划。

为此,规划人员正在越来越多地运用代替计划,这些计划在封装、本钱、功耗、数据减缩和全体功用方面存在优势。 这些代替计划中就有飞翔时刻 (ToF) 成像体系(一般又称为光勘探和测距,或称作 LIDAR)。 这些成像体系可选用红外 (IR) 成像(一般称为热成像)作为辅佐手法。

从 IR 谈起

红外电磁波的波长比可见光谱红端的电磁波更长;IR 波段的波长一般被以为在 700 nm (0.7 μm) 到 1 mm (1000 μm) 之间。 简略的说,这些波长表明物体的热辐射。 通过恰当的 IR 成像体系,此 IR“热图”被转换为可见光图画,一般含有增加的伪色,以杰出相对温度(图 1)。

留意,该 IR 成像不同于 IR 传感。 感测是一种用于检测,或许乃至是丈量热源的非触摸办法,例如人员通过作为报警体系一部分的被迫红外 (PIR) 传感器,或许监测到管道过热;没有相似图画的细节或许图画分辨率。

为何运用 IR 来代替,或许用于弥补传统的可见光成像? 有多个理由:

当感兴趣的物体融入到布景中,无论是成心躲藏或仅仅偶然,这时 IR 就能发挥其价值

IR 能协助定位视界中的人员或温血动物

在寻觅形成部分发热的常见毛病时,如过热的管道、蒸汽管路、阴燃火灾或电器毛病等,IR 也可十分有用

现在,因为高集成度、高功用元件的呈现,而且这些元件具有易于运用的接口,使得施行 IR 成像子体系大为简化。 例如,FLIR Systems, Inc. 的 Lepton IR 摄像头(图 2)。 该器材的尺度约为 10 × 12 × 6 mm,集成了定焦镜头组、适用于 8 – 14 μm IR 的 80 × 60 像素长波红外 (LWIR) 微测传感器阵列、以及信号处理电子元件

通过运用行业规范 MIPI 和 SPI 视频接口,以及相似双线 I2 C 的串行操控接口,使得互连大大简化(图 3)。 除了尺度细巧、易于运用,Lepton 单元还具有高功用,成像快(不超越 0.5 秒),且热灵敏度低于 50 mK。 作业功率也较低,为 150 mW(典型)。

这样的产品得益于用户的实践经验,因而 FLIR 为摄像头模块供给分线板,它兼容依据 ARM评价板和 Raspberry Pi(图 4)。 这款 25 mm × 24 mm 的电路板需求 3 V 到 5.5 V 单电源供电,带有 25 MHz 体系时钟、用于其他低噪电源轨的内部 LDO、规范互连接头,以及用于 Lepton 模块本身的 32 引脚 Molex 排针

ToF 的鼓起

热图画关于许多运用都很有用,但却不能满意这些运用的悉数要求,此刻就需求一般选用 3D 技能的可见光成像体系。 清楚明了,这就需求选用规范的视频摄像头。现在许多厂商都供给这样的摄像头,而且供给许多不同的分辨率、光灵敏度、尺度和接口挑选。 若需求立体成像,则运用一对摄像头。

虽然热成像已面世数十年,但比较现在的成像设备,其功用欠佳、本钱和功率耗费较高,而 ToF 技能则相对较新。 20 世纪 90 时代,此项技能首要作为学术概念被提出,可是能让它切实可行的根本元件和处理才能直到曩昔十年才呈现。

ToF 一般是许多运用的首选成像办法,包含自主驾驭车辆(自动驾驭轿车),而且现已进行数百英里的实践路途测验。 (在架构方面,智能或自主车辆归于轮式机器人体系,带有传感器、算法和界说的动作,仅仅视点不同。) 比较传统成像摄像头,ToF 办法实践上具有一些显着优势(评论如下)。

作业办法:传统摄像头成像的作业原理一般被工程规划人员所了解,比较直观,而 ToF 则了解的人不多,而且更多依赖于通过方程和感测到的光子完结。 此项技能包含两个要害元件:一个准确操控和调制式光源(固态激光LED,一般在 850 μm 近 IR 规模下作业,因而肉眼不行见)、一个用于“检查”由来自成像场景的发射光线反射的像素阵列。

要彻底了解 ToF 原理,需求理解界说其作业原理的方程式,且要考虑一些不行避免的过错来历,然后对其进行补偿。 全体 ToF 进程可通过两种办法完结:光源以低占空比脉冲重复,或许由接连正弦波或方波源进行调制。 若运用脉冲形式,反射的光能通过两个异相窗采样,这些采样值用于核算到方针的间隔。 若运用接连形式,传感器每次丈量时取四个采样值,每个采样值偏置 90⁰,这样便可核算照耀和反射之间的相位角以及间隔。

ToF 序列和核算的输出是表明成像区域的点数据调集,术语“点云”由此而来。[1]

相对利害:运用一个或两个摄像头的传统成像,仍是运用 ToF 办法,需求依据运用的具体情况进行判别。 关于根本的检测和缺点辨认,假定物体已知而且方针在照明受控的环境中通过特征提取/比照,那么供给二维图画的单摄像头一般是最佳挑选。 可是,若照明发生改变,ToF 或许会更好,因为它遭到环境光线改变的影响较小。

关于运用两个传统摄像头的三维成像,需求以机械和装置问题为起点从多方面考虑并做出决议。 即便这些都不是问题,处理图画的体系也有必要选用功用强大的算法,以处理“对应”问题,行将一个摄像头中场景中的点和另一个摄像头中场景中的相同点匹配。 这样做需求很多色彩或灰阶改变,深度准确性一般因为成像场景的不均匀外表而遭到限制。 比较之下,ToF 体系遭到机械问题、照明与比照度问题的影响较小,不需求三维成果的图画对应匹配。

鉴于具有呼应快、处理大规模客观特征的才能,以及生成的点云的实质,ToF 体系十分合适于在自主驾驭车辆中将手势、面部或身体姿态转换为指令,以及捕捉周围环境。 可是,因为许多根底成像摄像头已成为市面上的常见设备,因而运用传统的单个或两个摄像头装备的处理计划本钱更低。

完结:ToF 体系有五个首要的功用块:

光源:生成准确守时的光源脉冲的元件

光学器材:对焦传感器上的光线对焦镜头;或许还带有光学带通滤波器,以下降环境光线的“噪声“

图画传感器:用于捕捉从被照耀场景反射回的光线

办理电子元件:操控发光单元和图画传感器,并使其同步

核算单元和接口:依据宣布光线与回来光线的时刻差以及感测到的光子核算间隔

挑选光发射器和成像传感器是装备 ToF 体系的第一步。 发射器挑选包含二极管,如 Vishay VSMY1850X01,这是一种专用于高速运转的 850 μm IR 器材。 该器材支撑由 100 mA 驱动的 10 纳秒上升和下降时刻,使其合适脉冲形式。

传感器或像素阵列是 ToF 体系的中心,现在已能作为更大、集成度更高的设备的一部分供给,如 Texas Instruments OPT8241 飞翔时刻传感器/操控器 IC(图 6)。 如简化型框图(图 7)所示,该器材包含传感器源(上述项目 3)、操控电子元件(项目 4),而且可向比如 OPT9221 飞翔时刻操控器等协同处理器供给数字化反射数据,处理器可利用数字化传感器的数据核算深度数据。 OPT9221 还具有各种校对功用,包含抗锯齿、非线性补偿和温度补偿。

正如规划用于不只能够捕捉场景,还能以共同、有用的办法进行的任何视频体系相同,ToF 软件的规划并不繁琐。 TI 供给具体的用户攻略[2]、预算东西,以便规划人员评价功用和参数的相互作用,如深度分辨率、二维分辨率(像素量)、间隔规模、帧率、视场 (FoV)、环境光和物体的反射率。

定论

机器人体系的规划人员一直面对怎么供给细节明晰的“周围环境感测”的应战。 走运的是,现在的规划人员能够选用高功用、功用强大、相对低本钱的技能,包含红外成像、传统视频摄像头、乃至依据飞翔时刻原理的 LIDAR。 因而,因为它们的全体功耗较低,许多全套规划选用这些办法的组合,以战胜任何单一技能的缺点,然后供给更全面的多维度图片。

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