激光雷达更高级吗ToF与LiDAR的区别

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激光雷达更高级吗？

ToF与LiDAR的区别

在2020年秋季新品发布会上，苹果带来了包含4款机型的iPhone 12系列，定价更高的iPhone 12 Pro/12 Pro

Max上除了多一枚长焦镜头外，还加入了LiDAR激光雷达扫描仪，用以提供更强的对焦和AR能力。从技术原理

来看，LiDAR和Android手机上早已应用的ToF镜头类似，都是通过测量光线的飞行时间来测量距离。苹果为何

要将其特别命名，与ToF划清界限呢？我们一起来了解它们之间的区别。

文/图 谢慧华

什么是ToF？

ToF是Time of flight的简写，即飞

行时间的意思。在实际应用中，ToF技

术从发射端发射光信号，通过测量光

信号飞行到物体的时间来测量物体

的距离，进而知道画面里每一个物体

的距离。飞行时间又分为直接飞行时

间（dToF）和间接飞行时间（iToF）：前

者向目标发射一个激光脉冲信号，直

接测量光子从出发到返回的用时；后

者发射一连串经过正弦调制的光波，

通过检测来回光波间的相位差测量

飞行时间。虽然两者的原理相同，但

iToF发射的光波具有呈现规律变换的

在稳定性和精度方面，dToF也

可达厘米甚至毫米级别。

明暗强度，接收端的传感器捕捉到光

表现出更多的优势。掌握一定物理

当然，技术落地还需要考虑到

强度特征后，还需要对比发射光和反

知识的用户都知道，正弦光波具有

成本因素。iToF技术不需要特殊的

射光的信号差异，才能间接计算出这

周期性，相差波长整数倍的距离反

高速传感器，甚至可以用普通的小

中间经过了多长时间，从而再乘以光

射回来的信号特征完全一样，容易

尺寸CMOS作为接收端，可以轻松

速，得出相对距离。相比之下，dToF发

出现误差。而高频的激光束不存在

实现小型和廉价化的设计；dToF技

射的激光脉冲信号波长短、频率高，

这方面的短板，同时也带来了出色的

术的接收端必须使用精度非常高的

像是“直来直去”的光束，可以直接

抗干扰性，测距距离达到5m~200m，

特殊传感器，成本难以降低，小型化

计算获得距离数据。

可以得到分辨率更高的图像，精度

也比较困难。

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应用与技术

在数码领域，大多数搭载ToF镜

头的手机使用的是iToF技术，而苹果

的iPad Pro和iPhone 12系列使用

的则是基于dToF技术的LiDAR激光

雷达扫描仪。因为苹果，LiDAR一词

才被大家熟知，认为这是一个新事

物，但在其他行业中它早已被广泛应

用。这几年新款的中高端车型以及

无人驾驶汽车中普遍搭载了LiDAR

传感器，作为普通雷达的升级，或是

与毫米波雷达、摄像头等其他设备

仪一起确定前方车辆、障碍物的位

置和距离，帮助无人驾驶系统规避

驾驶危险。除了无人驾驶汽车之外，

LiDAR还被用在探索宇宙等科研方

面，1971年的阿波罗15号飞船就搭

载了LiDAR高度计用于绘制月球表

面图像。到了现在，LiDAR的运用范

围越来越广泛，涵盖了测距、测绘建

模、探测雾霾等方面。

从3D结构光到LiDAR

有效地提升面部识别的安全性和解

锁率，还可以创建生动的Memoji表

情。为iPhone加入LiDAR，当然也

不是仅仅用于测量位置深度这么简

单，它能做的远远更多。

在看到LiDAR通过投射矩阵

光束捕捉位置深度图时，我们不免

想到了Face ID所采用的3D结构

光技术。在红外摄像机的镜头下，

Face ID的3D结构光传感器通过

点阵投影发射出超过3万个不可见

的光斑，利用扭曲建模制作出一张

准确的面部深度图，从而将2D的

图像转换为带有深度信息的3D图

像。相比LiDAR，3D结构光的点

阵更加密集、细小，但有一定的距

离限制；而LiDAR投射的点阵大且

疏，更适合用来对整个房间进行扫

描和建模。

针对面部识别解锁，Android

机型往往通过前置摄像头对用户

面部进行2D扫描，苹果的Face ID

则是它们的进阶应用，通过3D建

模获取用户面部信息后，不仅能够

强化拍摄能力

过去的两年里，不少智能手机

厂商都对iToF技术进行了探索，并

推出了面向不同应用的机型。2018

年10月，OPPO推出的R17 Pro就

搭载了iToF镜头，能够实现三维建

模、测距、AR尺子等功能；同年12

月，荣耀发布的V20也搭载了iToF

镜头模组，加入3D Qmoji、AR合

影、趣味变妆等功能。2020年，三

星Galaxy S20 Ultra、索尼Xepria

1 Ⅱ等旗舰机型将iToF传感器用在

对物测距、辅助对焦等拍摄功能上，

进一步拓宽了iToF技术的应用面。

ToF技术实现原理 iToF技术与dToF技术的区别，前者发射的是调制光波，后者发射高频率

激光脉冲信号。

经过调制的正弦光波具有周期性，导致iToF测距容易出现误差。 不少Android机型早已搭载iToF镜头，主要用于辅助拍摄功能。

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在这些功能上，成本更低的

iToF技术足以满足普通用户近距离

使用的需求，但在更高要求下多少

有些不足。譬如在大家常用的人像

虚化拍摄中，面对复杂背景和人物

头发分离处理时，即便有iToF镜头

辅助也难以避免算法误判的问题，

拍摄主体边缘常常出现不自然的模

5米范围内的位置深度图。如此一

来，过去需要借助大光圈镜头才能

拍摄的景深照片，完全可以通过算

法处理来实现。此外，激光雷达扫

描仪还可以在低光照条件下提升摄

像头的对焦速度，在黑暗中准确找

到画面中的人物，为夜间模式下的

人像照片打下基础。

将游戏里的3D模型附着在地面、桌

面等平面上，合理地处理两者的空

间位置关系并动态调节模型的光照

和阴影，使游戏体验更加真实。

此外，LiDAR还可以用于更

多领域。用于医学的Complete

Anatomy App就展示了激光雷达

扫描仪的使用场景，通过iPhone 12

糊效果。面对复杂、棘手的应用场

Pro/iPad Pro，Complete Anatomy

景，dToF技术的加入才能带来更精

为AR布局

能够从三维角度观察运动，使用运

准的深度信息，以便于AI算法理解

除了拍摄领域，LiDAR激光雷

动捕捉来识别一个人正在做的运

物体之间的前后关系，绘制出一张

达扫描仪更大的作用是提升了AR

动，然后将动作与三维肌肉动画相

空间位图，并将照片中的景物按照

应用的真实性。2017年开始，苹果

结合，并且提供执行动作所需的主

距离进行不同程度的模糊处理。在

推出AR软件开发套件ARKit，开发

要肌肉的信息，以此来判断肌肉运

更高精度的需求下，苹果将dToF技

者们可以使用它制作出精致的AR

动状态。此外，苹果官方还展示了

术引入数码产品的影像系统，先后

应用，但由于没有深度信息的辅助，

AR家庭装修、AR游戏、AR测量等

在iPad Pro和iPhone 12系列上搭

AR应用无法很好地判断3D模型和

应用，由此可见AR在各行各业的应

载了LiDAR激光雷达扫描仪。使用

真实世界的空间关系。加入LiDAR

用前景是非常广泛的。

时，LiDAR发射器会投射出9×64

激光雷达扫描仪之后，iPhone可以

大小的矩阵光束，捕捉并绘制最远

通过测量出真实场景的深度数据，

iPad Pro上的LiDAR激光雷达扫描仪投射出矩阵光束 相比LiDAR的矩阵光束，iPhone的Face ID（右）投射出的矩阵光束更加密

集细小。

LiDAR可以对整个房间进行扫描并建模 没有深度信息的辅助时，AR应用偶尔会出现“穿模”问题。

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