TOF深度摄像头利用光的飞行工夫测量距离，能够实时快速的计算深度信息，进行精确的三维探测，是完成机器人避障和室内定位与导航等运用的一大法宝。

深度摄像头是一切需求三维视觉设备的必需模块，有了它，设备就能够实时获取周围环境物体三维尺寸和深度信息，更全面的读懂世界。深度摄像头给室内导航与定位、避障、动作捕捉、三维扫描建模等运用提供了基础的技术支持，成为现今行业研讨热点，而机器人、VR/AR等市场的火爆更是大力推进了深度摄像头的需求。

大家耳熟能详的深度摄像头技术和运用有英特尔的RealSense、微软的 Kinect、苹果的 PrimeSense、以及谷歌的Project Tango等。不过可以看到这一技术的研讨和开发多为国外公司，国内计算视觉方面的公司或创业团队屈指可数，技术上的壁垒相当大。但《智慧产品圈》笔者了解到国内的一家企业——深圳乐行天下科学有限公司在深度摄像头的开发上已取得不错成绩。

目前完成物体深度检测的主流技术有三类：第一种是(单目)结构光技术，其代表产品是Kinect I代，次要优势有辨认距离远;不过硬件难度和成本稍高，只合适室内环境。第二种是双目视觉技术，采用两个RGB摄像头，模仿人的两眼进行测距，精度更高，但容易受光照影响。第三种是飞行工夫法(TOF Time of flight)，能够实时快速的计算深度信息，进行精确的三维探测，在体感运用上非常好，但是成本较高、像素较低，目前能看到的运用是微软的Kinect II代。

乐行天下采用的正是第三类TOF技术，其原理是采用光的飞行工夫测量方法，将特定波长(850nm)的红外光经过调制后发射出去，在遇见妨碍物后会反射回来，深度摄像头的CMOS Sensor会捕捉到之间不同的相位，经过计算光的飞行工夫，得出相应的距离信息。

图1：TOF测量原理

该公司开发的RGBD 3D视觉深度摄像头设备除了有一颗TOF深度摄像头以测量视觉范围内的景物深度信息和轮廓信息外，还有另外一颗普通RGB拍照摄像头，用于获得物理表面纹理信息，两者结合就可以很好的判断前方物体距离和外形，再配合乐行自主开发的人物辨认、人脸辨认、轮廓分离、骨骼追踪、动作辨认等算法，可运用于机器人定位和导航、VR/AR手势辨认、体感游戏、三维建模、工业智能化检测等等领域。

图2：乐行天下RGBD 3D深度摄像头结构图

该公司机器人事业部联合创始人陈鎏指出，相较于普通RGB双目深度摄像头，TOF优势明显。由于前者对光照非常敏感，不同光照情况下效果不一样，容易出错，特别到了早晨没有光照的情况下基本失效。后者不受外界环境影响，无论白天亮夜都可以知道前方能否有妨碍物。而且发射的特定波长的红外光经过乐行天下自主研发的微透镜陈列后，会均匀地分散在摄像头前方的空间内，进一步的进步了发光的效率，使得该设备适用于复杂环境的室内，也适用于无强烈阳光直射的室外。

深度摄像头有几个关键技术规格，一个是检测范围，看最大检测距离;第二是检测精度，看误差多少;第三是检测角度，看镜头的视角多大;第四是检测速度，每秒能刷新多少次。该设备的测量范围为0.5-5m，精度误差可达10mm，视场角可达80°(对角)，帧率30 FPS，其功能参数相当不错。虽然其深度摄像头像素是320×240，像素并不高，不过这个像素大小对于机器人等曾经完全够用。另一个RGB摄像头有1920×1080的高清像素，视场角86×62×90，帧率亦是30FPS。

图3：乐行天下RGBD 3D深度摄像头效果图

“目前利用TOF技术开发的深度摄像头在国内来说仅我们一家，国外做的公司也不多，能看到有实践运用的也只要微软一家。”陈鎏表示。深度视觉本身就是一项开发难度很大的技术，要进入这一领域需求有深沉的技术积累和跨越两大壁垒，“一是工夫壁垒，我们的TOF传感器采用的是TI的方案，由于不断与TI有深度合作，所以可以比其别人提早半年将方案做出来;TOF是TI去年才推出的，但是如今我们的板子(模块)曾经做出来了。二是算法壁垒，光拿到传感器输入的数据还不够，由于噪点很大，需求做非常多的校准和数据处理等算法工作，这个非常关键，影响到整个输入效果。”他说道。

为了能让有需求的用户可以快速集成深度摄像头，乐行天下提供整个视觉模块，包括光学部分，对不同的平台都有相应的支持，如提供Windows、Linux、Android零碎下的API库，支持OPENNI接口和ROS零碎，同时也可以提供包括人物检测、动作捕捉等相关算法库，还可以根据用户实践需求定制相关内容。目前已有一些机器人公司在与该公司进行合作。

陈鎏表示，大家对于乐行天下比较熟识的是其体感平衡车，但公司在机器人导航定位相关技术也曾经有多年的技术沉淀，除了前面提到的3D深度摄像头外，乐行机器人事业部还有基于自主研发的低成本激光雷达的模组套件和方案，包含SLAM全套算法，测量距离6米，可完成室内定位与导航、避障;还有针对机器人零件，结合激光雷达、深度摄像头、超声波等模组以及碰撞传感器等多种技术的方案，可进行环境的混合感知，很好处理机器人在室内运动过程中的定位和导航以及动态妨碍物探测等成绩。

“在以上三大领域，我们可提供良好的效果展现，优质的技术服务，以及低成本的模组套件，”他说道，“我们希望努力于机器人智能化和产业化的推行，将人工智能真正引入人们的生活。”