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「半导体行业观察」苹果新推的dTOF究竟是什么？


来源：内容由公众号半导体行业观察（ID:icbank）原创 ， 作者：李飞 ， 谢谢！
在最近发布的iPad中 ， 苹果宣布使用了dToF LiDAR技术 ， 这一发布让dToF又成为了整个行业关注的热点 。 本文将为读者仔细分析dToF传感器的技术和应用趋势 。
「半导体行业观察」苹果新推的dTOF究竟是什么？
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深度传感器 ， LiDAR和ToF
在分析dToF的技术和应用之前 ， 我们首先需要厘清ToF的概念 。
传统来说 ， ToF（time-of-flight ， 飞行时间）的概念是扎根于深度传感器的 。 这里的深度传感器是指采用像素阵列来获取整个场景的高分辨率深度分布 。 对于深度传感器来说 ， 一般用于测量深度的机制分别有结构光、双目和ToF三种 ， 其中结构光（iPhone目前的FaceID就是使用了基于结构光的深度传感器）和双目技术都是基于几何原理做间接深度估计 ， 而ToF则是测量发射光和反射光之间的飞行时间并根据光速来直接估计深度 。
那么在自动驾驶领域的关键技术LiDAR和ToF又有什么关系呢？众所周知 ， 几乎所有的LiDAR都是根据发射光和反射光之间的飞行时间来直接估计目标距离（因为双目和结构光无论是距离还是精度和可靠性都无法应用在自动驾驶中） ， 换句话说如果从测量原理来看所有的LiDAR都是ToF 。 那么 ， ToF LiDAR这种说法是不是重复概念呢？事实上 ， 在LiDAR语境里的ToF传感器主要强调的是可以通过高密度ToF传感像素阵列来得到测量场景的高分辨率距离/深度分布 ， 主要是与传统上只能获得低密度点云的线扫描式LiDAR作区分 。
综上 ， 当我们在说ToF LiDAR的时候 ， 事实上我们指的是那些基于测量发射和反射光之间的飞行时间来获得高分辨率场景深度/目标距离分布的传感器 。
dToF和iToF比较和半导体工艺
在厘清了ToF的概念之后 ， 我们看到ToF又可以分为iToF（间接飞行时间）和dToF（直接飞行时间）两类 。 这两类ToF又有什么区别呢？
dToF和iToF的原理区别主要在于发射和反射光的区别 。 dToF的原理比较直接 ， 即直接发射一个光脉冲 ， 之后测量反射光脉冲和发射光脉冲之间的时间间隔 ， 就可以得到光的飞行时间 。 而iToF的原理则要复杂一些 。 在iToF中 ， 发射的并非一个光脉冲 ， 而是调制过的光 。 接收到的反射调制光和发射的调制光之间存在一个相位差 ， 通过检测该相位差就能测量出飞行时间 ， 从而估计出距离 。
「半导体行业观察」苹果新推的dTOF究竟是什么？
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从原理上来看 ， iToF的最大问题就在于最大测距距离和测距精度之间的矛盾 。 举例来说 ， 如果当前目标的距离是0.15m ， 那么整个发射和反射光的飞行时间就是1ns 。 在调制光的调制频率为100MHz（周期为10ns）时 ， 1ns的飞行时间差转化为相位差就是36度 ， 而如果调制光的调制频率为10MHz（周期为100ns）时 ， 1ns的飞行时间差转化为相位差就是3.6度 。 显然 ， 36度的相位差比起3.6度的相位差要容易检测 ， 因此iToF的调制光调制频率越高 ， 则测距精度越好 。 调制频率越高也限制了最大测距距离 。 举例来说 ， 当调制频率为100MHz时 ， 那么无论飞行时间是1ns还是11ns反应在调制相位差上都是36度 ， 因此其最大测距距离就被调制周期所限制了；例如在10ns调制周期时其最大测距距离就是飞行时间等于调制周期时对应的距离（1.5m） 。 因此 ， 目前iToF的主要应用场景都是测距距离在数米范围的应用（例如手机等） 。 与之相对的是 ， dToF不存在这个测距距离和测距精度之间的矛盾 。
【「半导体行业观察」苹果新推的dTOF究竟是什么？】在具体的实现上 ， dToF相较于iToF来说难度要大许多 。 dToF的难点在于要检测的光信号是一个脉冲信号 ， 因此检测器对于光的敏感度比需要非常高 。 常见的dToF传感器实现是使用SPAD（single-photon avalanche diode ， 单光子雪崩二极管） 。 SPAD的工作区域位于二极管的击穿区附近 ， 当单个光子进入SPAD后就会产生大量的电子-空穴对 ， 从而SPAD能检测到非常微弱的光脉冲 。 从器件角度来看 ， SPAD的集成度要低于普通的CMOS光传感器 ， 因此dToF传感器的2D分辨率传统上较差 。 此外 ， 从读出电路来看 ， dToF需要能分辨出非常精细的时间差（通常使用time-to-digital converter ， TDC来实现） 。 例如如果需要实现1.5cm的测距精度 ， 则TDC的分辨率需要达到10ps ， 这一点并不容易 。 与之相对的是 ， iToF检测的是调制光而非一个脉冲 ， 在具体电路实现上通常会使用积分电路 ， 因此可以使用工作在接近线性区域的普通CMOS光传感器像素 。 由于CMOS传感器像素的集成度很高 ， 因此基于iToF的深度传感器2D分辨率可以远高于dToF ， 同时成本也可以较低 。 另一方面 ， iToF由于在检测相位差的时候使用了积分 ， 所以环境光也会在积分过程中对于iToF电路造成干扰 ， 因此iToF在明亮环境下的性能会受到影响 。



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