揭秘國內獨家TOF深度攝像頭，助力機器人避障與室內導航
TOF深度攝像頭利用光的飛行工夫測量距離，能夠實時快速的計算深度信息，進行精確的三維探測，是完成機器人避障和室內定位與導航等運用的一大法寶。
深度攝像頭是一切需求三維視覺設備的必需模塊，有了它，設備就能夠實時獲取周圍環境物體三維尺寸和深度信息，更全面的讀懂世界。深度攝像頭給室內導航與定位、避障、動作捕捉、三維掃描建模等運用提供了基礎的技術支持，成為現今行業研討熱點，而機器人、VR/AR等市場的火爆更是大力推進了深度攝像頭的需求。
大家耳熟能詳的深度攝像頭技術和運用有英特爾的RealSense、微軟的 Kinect、蘋果的 PrimeSense、以及谷歌的Project Tango等。不過可以看到這一技術的研討和開發多為國外公司，國內計算視覺方面的公司或創業團隊屈指可數，技術上的壁壘相當大。但《智慧產品圈》筆者了解到國內的一家企業——深圳樂行天下科學有限公司在深度攝像頭的開發上已取得不錯成績。
目前完成物體深度檢測的主流技術有三類：第一種是(單目)結構光技術，其代表產品是Kinect I代，次要優勢有辨認距離遠;不過硬件難度和成本稍高，只合適室內環境。第二種是雙目視覺技術，采用兩個RGB攝像頭，模仿人的兩眼進行測距，精度更高，但容易受光照影響。第三種是飛行工夫法(TOF Time of flight)，能夠實時快速的計算深度信息，進行精確的三維探測，在體感運用上非常好，但是成本較高、像素較低，目前能看到的運用是微軟的Kinect II代。
樂行天下采用的正是第三類TOF技術，其原理是采用光的飛行工夫測量方法，將特定波長(850nm)的紅外光經過調制后發射出去，在遇見妨礙物后會反射回來，深度攝像頭的CMOS Sensor會捕捉到之間不同的相位，經過計算光的飛行工夫，得出相應的距離信息。
圖1：TOF測量原理
該公司開發的RGBD 3D視覺深度攝像頭設備除了有一顆TOF深度攝像頭以測量視覺范圍內的景物深度信息和輪廓信息外，還有另外一顆普通RGB拍照攝像頭，用于獲得物理表面紋理信息，兩者結合就可以很好的判斷前方物體距離和外形，再配合樂行自主開發的人物辨認、人臉辨認、輪廓分離、骨骼追蹤、動作辨認等算法，可運用于機器人定位和導航、VR/AR手勢辨認、體感游戲、三維建模、工業智能化檢測等等領域。
圖2：樂行天下RGBD 3D深度攝像頭結構圖
該公司機器人事業部聯合創始人陳鎏指出，相較于普通RGB雙目深度攝像頭，TOF優勢明顯。由于前者對光照非常敏感，不同光照情況下效果不一樣，容易出錯，特別到了早晨沒有光照的情況下基本失效。后者不受外界環境影響，無論白天亮夜都可以知道前方能否有妨礙物。而且發射的特定波長的紅外光經過樂行天下自主研發的微透鏡陳列后，會均勻地分散在攝像頭前方的空間內，進一步的進步了發光的效率，使得該設備適用于復雜環境的室內，也適用于無強烈陽光直射的室外。
深度攝像頭有幾個關鍵技術規格，一個是檢測范圍，看最大檢測距離;第二是檢測精度，看誤差多少;第三是檢測角度，看鏡頭的視角多大;第四是檢測速度，每秒能刷新多少次。該設備的測量范圍為0.5-5m，精度誤差可達10mm，視場角可達80°(對角)，幀率30 FPS，其功能參數相當不錯。雖然其深度攝像頭像素是320×240，像素并不高，不過這個像素大小對于機器人等曾經完全夠用。另一個RGB攝像頭有1920×1080的高清像素，視場角86×62×90，幀率亦是30FPS。
圖3：樂行天下RGBD 3D深度攝像頭效果圖
“目前利用TOF技術開發的深度攝像頭在國內來說僅我們一家，國外做的公司也不多，能看到有實踐運用的也只要微軟一家。”陳鎏表示。深度視覺本身就是一項開發難度很大的技術，要進入這一領域需求有深沉的技術積累和跨越兩大壁壘，“一是工夫壁壘，我們的TOF傳感器采用的是TI的方案，由于不斷與TI有深度合作，所以可以比其別人提早半年將方案做出來;TOF是TI去年才推出的，但是如今我們的板子(模塊)曾經做出來了。二是算法壁壘，光拿到傳感器輸入的數據還不夠，由于噪點很大，需求做非常多的校準和數據處理等算法工作，這個非常關鍵，影響到整個輸入效果。”他說道。
為了能讓有需求的用戶可以快速集成深度攝像頭，樂行天下提供整個視覺模塊，包括光學部分，對不同的平臺都有相應的支持，如提供Windows、Linux、Android零碎下的API庫，支持OPENNI接口和ROS零碎，同時也可以提供包括人物檢測、動作捕捉等相關算法庫，還可以根據用戶實踐需求定制相關內容。目前已有一些機器人公司在與該公司進行合作。
陳鎏表示，大家對于樂行天下比較熟識的是其體感平衡車，但公司在機器人導航定位相關技術也曾經有多年的技術沉淀，除了前面提到的3D深度攝像頭外，樂行機器人事業部還有基于自主研發的低成本激光雷達的模組套件和方案，包含SLAM全套算法，測量距離6米，可完成室內定位與導航、避障;還有針對機器人零件，結合激光雷達、深度攝像頭、超聲波等模組以及碰撞傳感器等多種技術的方案，可進行環境的混合感知，很好處理機器人在室內運動過程中的定位和導航以及動態妨礙物探測等成績。
“在以上三大領域，我們可提供良好的效果展現，優質的技術服務，以及低成本的模組套件，”他說道，“我們希望努力于機器人智能化和產業化的推行，將人工智能真正引入人們的生活。”
- 上一篇：iPhone點燃手機新接口千億市場 報告解讀真相 | 智能內 2016/9/10
- 下一篇：圖像色彩還原測試圖紙下載 2014/9/20
