融合的機器人接近傳感，有技術(shù)落伍了嗎？

接近傳感器涉及的范圍很廣，不管是使用電磁場、光還是聲波，都能檢測物體的存在。這一類傳感也是機器人應(yīng)用中不可或缺的核心器件。作為一類賦予機器人“感知”的器件，接近傳感是機器人走向智能化的關(guān)鍵。

相對于工業(yè)機器人與服務(wù)機器人，移動機器人中的接近傳感應(yīng)用是最多的。在2015年前后移動機器人剛興起時，以激光雷達為主，使用IR（紅外）技術(shù)的接近傳感和超聲波技術(shù)的接近傳感為輔是大部分移動機器人廠商的選擇。

IR與超聲波落伍了嗎？

基于簡單IR（紅外）技術(shù)的接近傳感器只測量信號強度，并可能受到目標(biāo)反射率的影響，這相較于現(xiàn)在最先進的技術(shù)而言是顯得有些功能單一了。但這并不意味著IR接近傳感已經(jīng)落伍了。作為應(yīng)用最廣泛的光電式接近傳感，基于IR的傳感IC功耗低，體積小，而且功能已經(jīng)足夠成熟，是實現(xiàn)很多基本感應(yīng)功能性價比最高的選擇。

而且隨著技術(shù)升級，PIR（Passive Infra-Red）技術(shù)也大幅提升了紅外接近傳感的性能?，F(xiàn)階段很多國產(chǎn)紅外接近傳感中都內(nèi)置了高精度算法單元，可以自適應(yīng)當(dāng)前環(huán)境，最遠感知距離可以達到二十幾米。高精算法單元的加入使得IR傳感IC能夠有效地區(qū)分開檢測信號與干擾信號，加強了對目標(biāo)的感知。

此類芯片內(nèi)部器件的集成也在豐富，更大性能的運算放大器與運算放大器周邊電路的加入讓IR傳感IC能夠?qū)Ω兄盘栠M行預(yù)處理；高精度晶振與屏蔽時間定時器的加入有效抑制了重復(fù)誤動作。雖然在越來越智能化的機器人中，IR傳感不能滿足足夠智能的感知，但在輔助方向上仍然有著不可替代的高效益。

超聲波同樣如此，我們僅以移動機器人為例，在行駛過程中對連續(xù)透明物體的感知上，超聲波接近傳感肯定是最理想的選擇。得益于超聲波傳感能感知傳播時間的變化，而不是僅僅返回信號。所以在補足機器人感知上超聲波同樣沒有落伍。

同樣高性能ToF不同的技術(shù)特點

早期的ToF設(shè)備由于對頻率和精度的要求極高，同時受限于體積和成本，一般都只在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用?，F(xiàn)在在CMOS芯片上實現(xiàn)光脈沖相位的測量已經(jīng)不是難事，小型模塊帶來的高性能接近傳感能力大大增強了機器感知的能力。

FlightSense

利用ToF實現(xiàn)高性能有很多不同的技術(shù)，不同的特點。FlightSense是ST的ToF技術(shù)，可以根據(jù)所發(fā)射光子的反射時間直接測量與目標(biāo)之間的距離，可實現(xiàn)準(zhǔn)確測距，不受目標(biāo)表面特性的影響。

（圖源：ST）

FlightSense結(jié)合了ST獨特SPAD技術(shù)的優(yōu)勢、成熟的自有成像工藝和高產(chǎn)能封裝。單光子雪崩二極管（SPAD）陣列和物理紅外濾光片，再加上微型可回流封裝，該技術(shù)加持下的ToF接近傳感能夠在各種環(huán)境照明條件下實現(xiàn)最佳測距性能。ST的FlightSense憑借算法（直接ToF）和巧妙的模塊構(gòu)造，能夠通過深度檢測視野（FoV）內(nèi)的不同對象，F(xiàn)oV有高達500 cm +的檢測范圍。該技術(shù)下器件串?dāng)_抗擾度超過80 cm，并具有動態(tài)污跡補償功能，是接近性和高性能感知之間很好的一次結(jié)合。

3D深度

兩種最為常用測量方法連續(xù)波（CW）方法和脈沖方法是目前最為常用的，ADI的ToF借助了微軟的Azure Kinect技術(shù)，基于CCD脈沖拓展了在3D深度上功能。

（圖源：ADI）

這種技術(shù)帶來的最直接的性能提升在分辨率和像素上，即分辨率更高，像素更小。1024（水平）× 1024（垂直）像素陣列加上3.5μm×3.5μm方形像素可以以極高的安全性輔助目前的機器人人機協(xié)作。從器件的表現(xiàn)來看，調(diào)制頻率的升高與噪聲的降低對成像功能性能的提升都是很直觀的。

深度計算引擎的錦上添花能夠以更優(yōu)的方式使用成像器，發(fā)揮器件百分百的性能。三維的深度掃描檢測讓機器人系統(tǒng)不僅能夠感測周圍環(huán)境，還能夠解析環(huán)境。深度掃描后的數(shù)據(jù)可以用于移動機器人的導(dǎo)航路徑規(guī)劃，對環(huán)境數(shù)據(jù)的深度采集與分析是實現(xiàn)高精度高效率機器人移動的前提。目前SLAM是移動機器人最主流的地圖構(gòu)建方法，深度信息能給SLAM提供更便于計算的方法。這是任何做移動機器人廠商都無法拒絕的特色。

機器人多種接近傳感融合

紅外接近傳感在手勢識別上領(lǐng)先的感知能力、超聲波傳感在透明物體上的檢測能力、ToF在成像上得天獨厚的優(yōu)勢......單一的接近傳感賦予了機器人不同的感知能力，多種接近傳感的互相融合才能構(gòu)筑起機器人豐富的感知。