利用紅外線、飛行時間影像增強機器人的功能

影像對於許多機器人應用而言非常重要，能藉此執行基本任務、避開障礙、進行導航，並且確保基本安全性。 提供影像的最直覺方式就是採用低成本的攝影機，若要更優異的作法，就是採用兩個攝影機，達到立體視覺和深度感知能力。 然而後者也有一些缺點。

使用雙攝影機呈現 3D 影像會增加功耗與空間需求，同時也會讓外型尺寸與製程更加複雜，並且增加成本。 隨著 3D 影像在眾多應用中晉身主流行列，包括從基本的「輔助」單元到自動駕駛車輛等應用，設計人員需要更優異的替代方案，而非只是新增更多攝影機。

為此，設計人員逐漸採用替代方案，能在封裝、成本、功耗、資料減量和整體效能方面帶來優勢。 飛行時間影像系統（通常稱為光達或 LIDAR）就是其中一個替代方案。 這類系統可以使用紅外線 (IR) 影像（通常稱為熱像圖）提供輔助。

開始使用 IR

紅外線電磁波的波長比可見光譜紅色端的更長；IR 帶的波長範圍一般認定介於 700 nm (0.7 μm) 至 1 mm (1000 μm)。 簡單地說，紅外線電磁波表示物體的熱輻射。 藉助適當的 IR 影像系統，此 IR「熱像圖」可轉換成可見光影像，通常會額外加入假色以凸顯相對溫度（圖 1）。

圖 1：水從水龍頭流進浴缸的紅外線影像；注意圖中運用了「假色」以凸顯溫度差異。 （圖片來源：FLIR Systems, Inc.）

請注意，IR 影像與 IR 感測並不相同。 感測屬於非接觸方法，可用來偵測，甚至測量熱源，例如有人走過警報系統中的被動紅外線 (PIR) 感測器前方，或是受監測的管路過熱；但此方法並無影像般的細節或影像解析度。

為何使用 IR 來替代或補充傳統的可見光影像？ 理由有很多：

• 當關注的物件融入背景時，無論是刻意掩藏還是純屬巧合，IR 就有其價值
• IR 有助於在視野中找到人或溫血動物
• IR 也利於尋找導致局部發熱的常見過失，例如管路過熱、蒸汽管路、悶燒火災或電氣故障

現在，由於有了高度整合的高效能元件以及容易使用的介面，IR 影像子系統的實作大幅簡化。 FLIR Systems, Inc. 的 Lepton IR 攝影機就是一個例子（圖 2）。 此裝置約為 10 × 12 × 6 mm 深，整合了定焦鏡頭組件、一個 80 × 60 像素長波紅外線 (LWIR) 微輻射感測器陣列，可提供 8 至 14 μm IR，並具有訊號處理電子元件。

圖 2：FLIR Lepton 成像儀（圖中無插槽）是高度整合的裝置，含有訊號處理和使用者可編程的功能。 （圖片來源：FLIR Systems, Inc.）

採用業界標準 MIPI 及 SPI 視訊介面以及類似雙線 I²C 的序列控制介面簡化互連（圖 3）。 Lepton 裝置儘管尺寸小且容易使用，但卻具有高效能、不到 0.5 秒的成像時間，以及低於 50 mK 的熱靈敏度。 操作功率也頗低，為 150 mW（典型值）。

圖 3：這個 Lepton 裝置的簡易方塊圖，顯示出除了基本的感測器陣列外，亦具有整合的影像處理單元，以及簡易介面，可連接使用者系統。 （圖片來源：FLIR Systems, Inc.）

這樣的產品受惠於使用者實務經驗，因此 FLIR 為攝影機模組提供分接板，可相容於 ARM 架構評估板和 Raspberry Pi（圖 4）。 這張 25 mm × 24 mm 的板件需要單一 3 V 至 5.5 V 電源，並含有 25 MHz 系統時脈、用於額外低雜訊電軌的內部 LDO，及標準互連排針，並有 Lepton 模組本身用的 32 引腳 Molex 排針。

(a)

(b)

圖 4：Lepton 分接板 (a)（圖中少了 Lepton 裝置）具有標準連接器與介面 (b)，因此能讓設計師使用多種評估板評估裝置並進行編程。 （圖片來源：FLIR Systems, Inc.）

ToF 的趨勢正在揚升

對許多應用而言，熱影像雖然有用但並不足夠，還需要可見光影像系統輔助，通常是 3D 類型。 最明顯的作法就是使用一台標準攝影機，目前有數十家廠商提供這類攝影機，並提供多種解析度、光靈敏度、尺寸和介面選項。 若需要立體影像，則可使用一對攝影機。

不像熱像圖，雖已問世數十年，但效能較低劣，且成本與功率耗散比當今的裝置來得高，ToF 則相對新穎。 ToF 最早是在 1990 年代以學術概念的形式提出，但使其成為實際可行技術的必備元件和處理能力，則在過去十年內才問世。

ToF 是許多應用常用的首選成像方式，包括自動駕駛車輛（自駕車），已進行數百萬英里的實際道路測試。 （從架構來看，智慧型或自動駕駛車輛其實是專門類型的輪式機器人系統，含有感測器、演算法和指定的動作；其實只是不同觀點來看而已）。 ToF 作法與傳統影像攝影機相比確實有一些明顯的優勢（討論如下）。

運作方式：不像傳統攝影機，其工作原理為工程師普遍瞭解，且比較直覺，而 ToF 較不為人知，而且實作時倚賴方程式的比重不亞於所感測的光子。 其中兩個關鍵元件是精密控制的調變光源以及像素陣列，光源可以是固態雷射或 LED（通常在 850 μm 的近 IR 範圍工作，因此肉眼看不見），像素陣列則可「看見」成像場景中所發射光的反射（圖 5）。

圖 5：運用 ToF 的高階概念相當簡單：在場景中投射脈衝光，再擷取反射的光脈衝及其時間；但實際實作雖然複雜許多，但現已可行。 （圖片來源：Texas Instruments）

若要充分瞭解 ToF 原理，需要有定義其操作的方程式，並將一些無可避免的錯誤來源列入考量，並且加以補償。 ToF 的整體程序運作方式有兩種：將光源以低工作週期重複進行脈衝，或以連續正弦或方波源加以調變。 若採取脈衝模式，反射的光能量會以兩個異相窗期取樣，再將這些樣本用於運算與目標間的距離。 若採取連續模式，感測器會在每次測量時進行四次取樣，各樣本偏移 90⁰，即可運算出光源與反射光之間的相位角，進而求得距離。

ToF 序列與計算值在輸出後會呈現一片充滿點的雲朵形狀，代表成像的區域，「點雲」之名即由此得來。^[1]

相對的利弊：決定是要採用一或兩台攝影機的傳統影像或是採用 ToF 方法，需要根據應用的具體情況進行權衡。 若是要達到基本的檢驗與瑕疵辨識，且已經預先知道受測物體，且目標是在受控制的照明環境內擷取／比較特徵，那麼使用單台攝影機提供 2D 影像通常就是最好的選擇。 然而，若照明不定，ToF 可能是比較好的選擇，因為受到環境光變化的影響較低。

若是要使用兩台傳統攝影機提供 3D 影像，決策涵蓋的考量則更多元，首先就面臨機械和安裝問題。 即使這些都不是問題，處理影像的系統必須擁有強大的演算法，才能將一台攝影機在拍攝場景中擷取的點與第二部攝影機在場景中擷取的同一點互相匹配，解決此「對應」問題。 要進行此業，需要大量的色彩或灰階變化，同時由於拍攝的場景表面一致，深度準確度經常會受限。 相比之下，ToF 系統受機械問題以及照明與對比問題的影響較小，也不需要為 3D 結果進行影像對應匹配。

ToF 系統因反應時間快速，且能處理多種主體特性，並具有產生點雲的本質，因此非常適合用來將手、臉或身體的姿態轉譯成命令，並可在自動駕駛車上擷取周遭環境。 然而，採取單台或雙台攝影機配置的傳統解決方案，因為可取得的基本型攝影機種類多樣，因此成本較低。

實作：ToF 系統有五大功能區塊：

1. 光源：能產生精確定時光脈衝的元件
2. 光學元件：將光聚焦在感測器上的鏡頭；可能具有光學帶通濾波器，能降低環境光的「雜訊」
3. 影像感測器：能針對受照明場景所發射光的反射進行擷取
4. 管理電子元件：能控制並同步處理照明裝置和影像感測器
5. 運算單元與介面：能依據發光時間，對照光子的返回和感測時間，進而計算出距離

配置 ToF 系統的首要步驟在於選擇發光體和影像感測器。 二極體是發光體的選擇之一，例如 Vishay 的 VSMY1850X01，就是專為高速操作所設計的 850 μm IR 元件。 在 100 mA 驅動下可支援 10 ns 升降時間，因此非常適合用於脈衝模式。

感測器或像素陣列是 ToF 系統的心臟，現在以更大型且更高整合度的裝置提供，例如 Texas Instruments 的 OPT8241 飛行時間感測器／控制器 IC（圖 6）。 其中含有感測器來源（上圖第 3 項）以及控制電子元件（第 4 項），如簡易方塊圖所示（圖 7），並且提供數位化反射數據給輔助處理器，例如 OPT9221 飛行時間控制器，以便從數位化的感測器數據運算深度數據。 OPT9221 也提供多種修正功能，包括抗交疊、非線性補償以及溫度補償。

圖 6：利用 TI 的 OPT8241 搭配 OPT9221 運算引擎，設計人員就能以適度的硬體工作量和相對較少的元件構建 ToF 系統。

圖 7：OPT8241 的簡易內部方塊圖顯示出，運用了一些複雜作法實作 ToF 前端；包含照明 LED 的調變控制器和驅動器。 （圖片來源：Texas Instruments）

如同任何視訊系統，不只要擷取場景，還要達到一致性與實用性，ToF 的軟體設計也不是小事。 TI 提供詳細的使用指南^[2] 以及估算工具，能讓設計人員評估效能和參數的相互關係，例如深度解析度、2D 解析度（像素數）、距離範圍、畫格率、視野 (FoV)、環境光，以及物體的反射率。

結論

機器人系統的設計人員過去一直面臨不知如何提供詳細「環境感測」的難題。 幸運的是，如今的設計人員可運用高效能、強大且相對低成本的技術，包括紅外線影像、傳統攝影機，甚至基於飛行時間原理的 LIDAR。 此外，這些技術的整體功耗較低，因此許多完整設計皆組合多項作法，藉此克服任何單一技術的缺點，提供更詳細的多維畫面。

參考資料：

1. 《飛行時間攝影機 - 簡介》，Texas Instruments
2. 《飛行時間 (ToF) 系統設計簡介》，Texas Instruments