出品 | 智东西公开课

讲师 | 刘洋 炬佑智能CEO

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导读：

本文为上海炬佑智能科技公司CEO刘洋在智东西主办的“移动机器人3D视觉论坛”的演讲内容。刘洋老师的演讲主题为《TOF 3D超感知视觉》。

在本次演讲中，刘洋老师对TOF 3D技术和应用展开简单介绍，之后对TOF模组进行详细解读。

本文为此次演讲的图文整理：

大家好，今天演讲的内容是针对于TOF 3D技术怎么支持机器人更便利地应用，主题为《TOF 3D超感知视觉》。

为什么是3D？随着IoT的发展，3D技术需求变得越来越多，大量的识别不再依靠人，而是需要机器人做自动物体识别，怎么把3D识别功能赋能到机器人上变得很重要。

在过去的四五年中，周围的环境和体验已经有了3D感知的赋能，比如3D人脸、自动驾驶、扫地机器人、物流分拣、家具设计，体感游戏等。不知不觉中，周围被大量的3D感知技术包围，虽然3D感知技术没有得到全面商用，但落地越来越快，有些技术已在行业中开始使用，并大规模量产，特别是在机器人行业。机器人需要智能化，机器人移动、避障更需要智能的3D感知技术。

今天论坛的主题是机器人，我们看到机器人发展是迅速的，从刚开始日本出现的人形机器人，到现在国内的日益成长机器人市场，以及中国的机器人开发能力，我个人认为甚至超过日美的知名公司，像国内有名的机器人送餐，还有服务机器人。过去服务机器人只能站在那里不动，现在可以跟着你走，还能引导上电梯，机器人发展越来越壮大，其中机器人视觉也成为最重要的一环。

炬佑智能专注于开发和提供智能传感与人工智能系统产品和方案。目前3D视觉有3种主流的解决方案：双目、结构光、TOF。双目是最成熟，也是最早的；结构光在精度上得到行业的认可；TOF也有它的独特之处，主要是更直接感知3D技术，因为它是激光雷达。另外它有一些优势，体积可以做得很小，成本也越来越便宜。然而TOF模组很复杂，麻雀虽小五脏俱全，它有很多内容，包括接收器和发射器，因为它是主动光，在做激光雷达的深度测试需要一定的校正和算法的处理，整个TOF的系统也是相当复杂的。

今天主要针对TOF技术和大家做简单的介绍，上图是我在日本图像协会做的演讲，主要要点是，TOF传感器相当复杂，有多样性，而且还有很大的改善余地。机器人视觉除超声波外，基本上都与光相关，光比较复杂，有光的坏处，也有光的好处，光的好处是与人眼一样随时可以判断，坏处是容易受到干扰，双目有颜色、光线的问题，结构光由于打出来的散光一致性很关键，TOF也有相应的问题，光线干扰的去除比较复杂。

针对这些问题，我们做了大量的研发，包括系统芯片和算法的改进，在业内首次提出动态TOF和发光控制TOF，改善了TOF存在的问题。

另外，针对TOF系统的复杂性，因为3D感知不是简单的复制，要把器件放到机器人上。机器人不能只在空调房间工作，一旦温度有变化，就要保证测量的数据是准确的。我们针对温度问题做了大量的算法和芯片的改进，温度从零下30度到100度，特别对一些环境比较恶劣的情况，有些产品需要在南方和北方同时销售的产品，像温度这个特性，我们能够很好解决。

TOF系统不断进化，首先是系统的集成化，我们提供的TOF系统不是给客户一个简单的芯片方案，我们把整个TOF系统接收、发射和处理器整体做集成，客户可以一站式应用，能够很好地放到机器人上，做到比较好的效果。另外是应用适配化，针对不同的机器人可以做一些算法的匹配，第三点是发光多源化，客户需要的机器视觉不只是一个角度，可能还需要广角、近角、远角，有点像手机，我们有发光多源化的能力。总而言之，核心是我们提供系统级的优化方案。

机器人发展有三个阶段，第一阶段是简单的惯导机动，如果产品复杂，基本上不可用，机器人可能是站着不动。现在的机器人发展是图像定位SLAM，类似于酒店的送餐机器人很灵活，因为它有SLAM的能力，但是这还不够，由于机器人缺少目的性，怎么能让机器人像人一样，有更多的目的性做更智能的工作。像扫地机器人已经推出一个方向，它增加更多相应的传感器，特别是避障，机器人可以有目的性做一些事，而且针对环境做判断，而不是在固定算法上做一些固定的流程。

针对智能3D识别，国外已经推出了下一代的机器人，这些机器人要实现目标，智能3D视觉技术必须要更深入导入。我们公司是一家集芯片和系统的技术公司，对于芯片，所有的TOF芯片都提供，同时也有相应的系统能力，我们的覆盖范围在几厘米到20米，而且开发的下一代会达到50米的范围，在应用上支持机器人和智能家居等。

TOF的核心是传感器的像素，我们也在不断开发新一代技术，把像素尺寸做得越来越小，这也带来更多的优势，首先集成度做得更高，TOF的3D像素更立体；第二是成本越来越低，像素小，面积可能是原来的一半，成本是原来的一半；同时在发光上，我们也做相应的努力，上图是2016年的专利：点阵发光，我们在TOF的接收和发射做更有效的系统匹配，把TOF的整体性能做得更好。

另外，针对TOF的算法和运算，我们开发的系统模仿人类的整个感知系统，并与客户一起开发相应的顶层算法。我们有自己的ISP芯片，芯片更加小巧，模拟人类的小脑，小脑是直觉的感知，可以让TOF系统快速感知，同时在像素开发上，也会推出像素级内置运算，即在像素里做相应的运算，这模拟了人眼，人眼虽然有几亿个信号，但是发到小脑是有限的信号。我们把这一套类人脑视觉的系统整体连接起来，希望把TOF技术做得更好。

整体来看，针对TOF系统，我们强调做动态TOF系统，包括发射、接收和处理器。举一个简单的案例，针对不同的客户提供相应的方案，像系统模块的好处是极小，只有手指那么大，可以迅速判断人的方位、距离，而且成本极低。同时针对扫地机器人的避障，我们对特别复杂、细节的地面做了相应的系统支持，内置ISP能够很迅速判断这些细节，这也为机器人和扫地机器人的避障提供很好的方案，而且这个方案可以直接拿来用，不需要做额外的算法开发，人脸也有相应的方案。

最后介绍下我们公司相应的产品，我们有完善的产品线布局，包括TOF发光芯片和处理器芯片，在这个基础上也提供各类的模组方案，同时与业内的顶级系统公司进行紧密合作，根据客户的需求提供相应的模组方案，也提供全套的平台方案。

以上是我今天的分享，谢谢大家的聆听。