高分辨率直接飞行时间激光雷达推动边缘AI实现空间感知

高分辨率直接飞行时间激光雷达推动边缘AI实现空间感知

现代激光雷达模组能够同时输出多种数据流，包括深度图、红外图像、反射率、环境光强度以及测距置信度等。

人工智能正逐步从云端走向边缘设备，嵌入到现实世界的物理系统中。如今，机器不仅需要处理数据，还需实时感知、分析环境，并与之互动。无论是仓储机器人导航、智能楼宇中的人体存在检测、医疗辅助系统，还是增强现实中的手势识别，空间感知能力已成为不可或缺的技术支撑。

飞行时间（ToF）技术最初广泛应用于消费电子领域，如手机相机的自动对焦和人机交互。然而，随着传感器架构、光学组件和边缘计算能力的持续进步，ToF的应用边界正在不断拓展。新一代 ToF 技术已超越单纯的测距功能，能够生成可用于人工智能处理的空间数据，使设备具备自主感知环境的能力，同时满足体积、功耗和成本的严格要求。

以意法半导体的 VL53L9 dToF 激光雷达模组为例，该模组在紧凑的封装中集成了高分辨率深度传感器、片上数据处理器和系统级集成器件，体现了 ToF 技术的最新演进。

从测距传感器到空间智能引擎

传统 ToF 传感器多用于单点测距或低分辨率深度感知，虽然能够实现基础的接近检测，但其环境感知能力有限，仅适用于简单的场景识别。

高分辨率多区 dToF 传感器的出现改变了这一局面。新一代激光雷达模组不仅提供测距信息，还能生成详细的视场深度图。例如，意法半导体的 dToF 模组具备 54×42 个测距区域，共计 2268 个独立测距点，最高帧率可达 100 帧/秒，测距范围覆盖 5 厘米至 9 米。

该传感器具备更高的空间分辨率、更快的帧率和更远的测距能力，实现了以往只有大型、高成本系统才能提供的环境感知性能。它能够精准识别和追踪小物体、边缘轮廓和移动目标，为机器人、工业自动化、智能楼宇、健康监测和消费电子等领域带来全新的应用可能。截至目前，意法半导体的 ToF 传感器累计出货量已超过 30 亿颗。

直接飞行时间技术的核心优势

与间接飞行时间（iToF）通过相位差估算距离不同，直接飞行时间（dToF）技术通过测量光子的飞行时间，具备更强的抗干扰能力和更高的测距精度。

新一代 dToF 系统采用单光子雪崩二极管（SPAD）阵列作为接收端，能够捕捉单个光子信号，显著提升接收灵敏度。堆栈式背照（BSI）SPAD 架构的突破，使传感器在提升分辨率的同时，兼顾小型化和低功耗。

该模组采用自研堆栈式背照 SPAD 架构，搭配超表面透镜，测距精度最高可达 1%，视场角为 54°×42°，模组尺寸仅为 12.8 mm × 6.1 mm × 4.6 mm。

多模态感知：超越深度测距

现代 ToF 系统从单一的深度测距向多模态环境感知发展，是其最重要的技术演进之一。

高级激光雷达模组不仅输出深度数据，还同步提供红外图像、反射率、环境光强度和测距置信度等多路信息。例如，意法半导体的 dToF 模组可同时输出三维深度数据和红外图像，两者结合可提供结构化的视场信息，同时降低 AI 运算负担。

与 RGB 摄像头相比，深度数据与红外图像的融合输出能有效简化目标分割、运动分析和环境建模等任务。此外，ToF 系统仅采集几何轮廓信息，不涉及可识别身份的图像，因此在人员存在检测、客流统计、姿态分析等场景中具备天然的隐私保护优势。

照明架构的革新

激光雷达模组的照明子系统设计对其整体性能具有决定性影响。

传统点阵投射式光路架构通过分区扫描视场，虽然适用于部分场景，但容易产生感知盲区和运动拖影，尤其在追踪高速目标时表现不佳。

新一代系统普遍采用泛光照明技术。意法半导体的 dToF 模组搭载双扫描泛光照明系统，使用两组双结垂直腔面发射激光（VCSEL）发射单元，可同时覆盖整个视场。该方案提升了小物体检测能力，减少了运动拖影，消除了感知盲区，并能同步采集红外图像和深度数据，输出更完整、更纯净的边缘端可处理数据。

推动边缘人工智能发展

将 AI 推理运算部署到嵌入式终端设备，是光学传感器行业的重要趋势。

由于延迟、隐私、带宽和功耗等因素，许多工业和消费类应用无法依赖云端 AI。因此，对在传感器端进行数据处理的需求日益增长，推动传感器向智能化方向发展，直接输出结构化信息而非原始数据。

新一代激光雷达模组集成片上处理单元，能够直接输出 AI 可用数据。在基于 STM32H5 微控制器的演示系统中，VL53L9 模组运行的感知算法每秒可处理 30 帧图像，占用内存极少，使小型嵌入式设备也能胜任复杂的环境感知任务。演示应用包括安全区域监控、高级人体感应、跌倒检测、姿态追踪和手势识别。

应用场景持续扩展

高分辨率深度感知、小型化集成和低算力需求，使该技术在多个行业得到广泛应用。

机器人利用高精度深度图实现 SLAM、避障和自主导航；工业系统用于体积测量、库存监控和机床安全防护；智能楼宇部署人员存在分析和人流监测，同时保障隐私；医疗领域用于跌倒检测和病患监护；AR/VR 设备则实现手势交互、人体追踪和手指骨架建模。

机器感知的未来

高分辨率 dToF 激光雷达的意义不仅限于单一应用场景，更代表了整个行业的转型：从为人眼设计的成像技术，向为机器感知开发的传感器技术的转变。

随着 AI 系统逐步嵌入工厂设备、楼宇设施、机器人、医疗仪器和消费电子产品，传感器不再只是数据采集工具，而是需要输出具有意义的环境信息。深度感知、红外成像和片上处理单元的结合，构建了一个将光学信号转化为高可靠性数据的机器感知平台。

高分辨率 dToF 激光雷达正逐步成为推动这场行业变革的核心技术，为各类边缘设备提供稳定可靠的空间感知能力，使其在现实环境中具备“视觉”、“分析”和“行动”能力。

作者：LAURENT PLAZA

来源：意法半导体

作者简介

Laurent Plaza 是意法半导体影像事业部飞行时间（Time-of-Flight）与环境光感应产品线经理，拥有超过 25 年的半导体行业经验，是技术研发、产品定义和商业运作的复合型人才。他具备将技术创新转化为成功产品并推动业务增长的能力，曾助力 FlightSense™ 技术的发展，全球累计出货 ToF 传感器超过 30 亿颗。