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借助传感技术，打造更清晰的视觉体验

Published Date
Author Fanny Hu

发布于2023-02-14

佩戴眼镜能够改善人们的视力。如果在开车时不佩戴眼镜，会导致看不清停车标志等事物。我们都希望避免穿过十字路口，或者与其他司机发生碰撞。因此，如果视力不是很好的话，驾驶时应始终佩戴眼镜，以便能够清楚地识别前方道路上的危险（图1）。

图1: 一副放置在视力表上的眼镜 （图源：flaviuz/Stock.Adobe.com）

检测和识别物体的能力几乎是所有视觉应用的核心， 且有着众多理由和实现方法。本文将介绍几种用于检测目标的标准传感器以及各自的优缺点。

视觉提供空间感知

暂且抛开视错觉不谈， “眼见为实”这一谚语确实是一种古老的智慧。人们通常希望在主观接受某事物真实存在或发生之前，能先看到它。电子系统借助于感官输入来帮助理解和适应环境的变化。包括自动驾驶车辆和机器人（人机合作机器人等）在内的应用，通过结合不同的电子技术系统来获得空间感知，这些电子技术系统让它们能够了解自己所在的位置，以及如何做出反应以实现设定目标。

接下来，让我们一起来看下与驾驶相关的应用。我们以高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 为例。ADAS拥有安全的人机界面 (HMI)，可以提升车辆和道路的安全性。ADAS传感系统需能够处理各档速度、不可预见的事件、多变的天气以及环境状况。 就车辆而言，环境传感可以通过三大技术实现。

摄像头

大多数人都知道好莱坞遍布摄像头， 用于捕捉导演想要讲述的每一个场景。而手机摄像头也让我们成为了导演， 来记录自己的生活， 但时机往往只有一次。

在视觉应用中，摄像头可以作为大型电子视觉系统的一部分，其工作方式与人眼相似（图2）。摄像头具有以下优缺点：

图2：室内安全摄像头和运动检测系统 （图源：Vittaya_25/Stock.Adobe.com）

优点

  • 可以设置为“看到”整个周边环境，或至少是足够合适的区域
  • 在各种环境中“超越”人类的潜力

     采用约380nm–750nm光谱以外的不可见光源

  • 可以通过以下方式进行学习

     人工智能 (AI)

     机器学习 (ML)

     神经网络 (NN)

  • 通常成本较低
  • 在某种程度上能以类似于人眼的方式捕捉天气情况

缺点

  • 需要更高的计算能力
  • 在人类视线受到限制或模糊的情况下，其视野也会受到限制

示例

Basler ace 2摄像头具有高成本效益的软件集成以及绝佳的性价比。此系列摄像头的硬件设计经过优化，背面带有状态LED、改进的安装、可拆卸红外截止滤波片，以及坚固的M8连接器。ace 2摄像头搭载的索尼Pregius S传感器尺寸小巧，具有高达24MP的分辨率，以及C型接口和全局快门。此系列摄像头拥有多种型号，分别采用索尼IMX392、IMX334/IMX334ROI、IMX540、IMX541和IMX542传感器，并支持2.3MP到24MP的分辨率。ace 2摄像头拥有ace 2 Basic和ace 2 Pro两个系列，可根据不同的视觉需求进行定制。ace 2摄像头还提供单色和彩色，以及GigE和USB 3.0接口供选择。

雷达

大多数电子工程师还知道，可以通过其他传感技术“看到”人眼所看不到的事物， 比如雷达。雷达源于radio detection and ranging的缩写，意思为“无线电探测和测距”（图3）。雷达使用无线电波 (3MHz–110GHz) 来帮助确定物体的距离（测距）、角度或速度。

我们中有很多人通过如何跟踪飞机航行轨迹对雷达有了一定的了解。借助于雷达，我们可以“查看”飞机所在位置。在查看现有应用（车辆和机器人）时，通常使用毫米波 (30–300GHz) 。 使用雷达也有以下几个优缺点：

图3：雷达 （图源：your123/Stock.Adobe.com）

优点

  • 尺寸小，有天线
  • 带宽高
  • 多普勒频率高
  • 集成度高
  • 可靠
  • 性价比高

缺点

  • 精确度低于LiDAR

毫米波传感器

Texas Instruments毫米波传感器针对工业和汽车应用提供了两种选择。这些产品使用毫米波SDK简化了传感，可以在30分钟内对传感物进行调整和评估。可以检测的空间和速度分辨率比传统解决方案高出三倍。CMOS单芯片传感器通过将射频前端与DSP和MCU集成在一起，缩小了设计尺寸。

AWR

AWR系列汽车毫米波传感器可以增强驾驶体验，通过分析以及对周围环境做出反应，让驾驶更安全、更轻松。

  • 前方远程雷达：以小于1度的角精度和高达300公里/小时的速度检测摩托车、汽车或其他动态物体
  • 多模式雷达：通过运行时间可配置性和干扰检测能力，检测复杂的城市场景
  • 近程雷达：以高达80米的精度检测摩托车、汽车和其他动态物体

IWR

IWR系列工业毫米波传感器通过检测物体的距离、速度和角度，提供超高准确性和稳健性。

  • 水平发射器：在3Σ精度条件下实现小于100微米（+/-15微米）的高准确度
  • 交通雷达：在距离60米，速度达100公里/小时的情况下，对驶近车辆进行稳健的检测
  • 无人机：用作测量30米以上电力线路的基准，轻松检测地面和水域之间的差异
  • 楼宇自动化：通过对雨、雾、烟或环境照明执行强大的环境感测，实现对室内外人员的检测和跟踪

LiDAR

这一概念运用了光波，而非无线电波。光探测和测距 (LiDAR) 采用电磁光脉冲来确定物体的距离（测距）、角度或速度。使用雷达有以下几个优缺点：

优点

  • 精确
  • 精密
  • 3D成像
  • 抗环境光干扰
  • 所需的计算能力相对较低

缺点

  • 成本高
  • 如果光脉冲因环境因素（包括雨、雪和雾）而发生散射，则可能无法保证信号完整
  • 无颜色感知能力
  • 无法提供与速度和形状无关的其他可能信息

SONAR和飞行时间 (ToF)

大多数人都知道蝙蝠通过回声定位（生物声纳）在晚上进行觅食。蝙蝠会发出一种快速的声音到周围环境中，并通过接收到的微弱回声来定位和识别物体。海豚采用的也是类似的方式（图4）。

飞行时间 (ToF) 传感器也运用了类似的方式，但通常不是通过声音，而是通过电磁辐射。ToF首先测量物体、粒子或波在介质中传播一段距离所需的时间， 然后对这些信息进行分析，以获得速度或路径长度等信息，或了解粒子或介质的特性。ToF在机器人或HMI应用中非常有用，如接近感应和手势识别应用。

图4：生物声纳帮助蝙蝠和海豚等动物定位物体 （图源：rumruay/Stock.Adobe.com）

飞行时间传感器

以STMicroelectronics VL53L5CX 8x8多区域飞行时间传感器（图5）为例。此产品在微型可回流焊接封装中集成了单光子雪崩二极管 (SPAD) 阵列、物理红外滤波器和扩散光学元件 (DOE)。VL53L5CX可测量多达8x8个实时原生区域，具有63°对角线视场。该传感器的每个区域测量距离可达4米，最大频率为60Hz。VL53L5CX采用ST获得专利的直方图算法，可在视场角 (FoV) 内检测多个物体，并确保抑制超过60cm的盖玻片串扰。

图5：STMicroelectronics VL53L5CX 8x8多区域飞行时间传感器 （图源：贸泽电子）

借助这些特性，VL53L5CX可在各种盖玻片材料和环境照明条件下，实现优化的测距性能。在垂直腔面发射激光器 (VCSEL) 上方使用DOE可将方形FoV投影到被测场景中，其反射光会被接收器透镜聚焦到SPAD 阵列上。

传感器融合：未来发展方向

传感器融合是未来的一种发展方向。传感器融合结合了多个传感器和软件，来提高环境传感技术。摄像头、雷达、LiDAR、ToF以及其他传感器（例如采用微机电系统 (MEMS) 的传感器）的某些组合可以提高系统性能和灵活性。此外，传感器融合还可以优化效益，减少限制。

结语

我们已经介绍了不同类型的物体检测传感器，以及每种传感器的优点。正如我们所了解的，摄像头功能各异， 主要取决于具体的应用。我们还了解到，开发人员在开发新的传感器方面取得了关键性进展，这些传感器可以精确模拟人眼感知视野变化的能力。在某些情况下，传感器检测范围已超出了人眼。也许，有一天眼镜将退出历史的舞台。

作者简介

Paul Golata于2011年加入贸泽电子。作为高级技术专家，Paul通过推动战略领导、战术执行以及先进技术相关产品的整体产品线和营销指导，为贸泽的成功做出了突出贡献。他通过撰写独特而富有价值的技术内容为设计工程师提供最新的电气工程信息和趋势，帮助贸泽电子成为大家最青睐的电子元器件分销商。在加入贸泽电子之前，Paul曾在Hughes Aircraft Company、Melles Griot、Piper Jaffray、Balzers Optics、JDSU和Arrow Electronics的制造、营销和销售相关部门担任过多种职务。他拥有伊利诺伊州芝加哥市德锐理工学院 (DeVry Institute of Technology) 的电机工程学士学位；加利福尼亚州马里布市佩珀代因大学 (Pepperdine University) 的工商管理硕士学位；德克萨斯州沃思堡市西南浸信会神学院（Southwestern Baptist Theological Seminary）的神学和商业领导力双硕士学位以及西南浸信会神学院的博士学位。