中国ToF测距传感器市场现状研究分析与发展前景预测报告（2022年版本）.docx

阐述TOF相机软硬件构成，对理解TOF深度相机硬件原理及深度解析算法有帮助。 文档主要包括概述，软件算法原理，硬件原理，TOF sensor pixel，TOF性能及光学参数等介绍

描述 各种应用（如激光安全扫描仪、测距仪、无人机和制导系统）中都利用了用于高精度测量距离的飞行时间 (ToF) 光学方法。该设计详述了基于高速数据转换器的解决方案的优点，包括目标识别、宽松的采样率要求和简化的信号链。该设计还解决了光学器件、驱动器和接收器前端电路、模数转换器 (ADC)、数模转换器 (DAC) 和信号处理。 特性 测量距离为 1.5 m 至 9 m 距离测量平均误差小于 ±6 mm，标准偏差小于 3 cm 5.75W 脉冲 905nm 近红外线激光二极管和驱动器，平均输出功率小于 1mW 激光准直和光接收器聚焦光学器件 125MSPS 15 位 ADC 和 500MSPS 16 位 DAC 信号链 具有基于 DFT 的距离估算功能的脉冲 ToF 测量方法

dw1000 tof算法，基于基站的双向测距算法，在KEIL下C语言代码

MSP432P401R+TOFLuna激光雷达测距+OLED显示+MPU6050陀螺仪+外部中断编码脉冲捕获+定时器编码脉冲捕获等

最早的SLAM雏形是在军事（核潜艇的海底定位）上的应用，主要传感器是军用雷达。SLAM技术发展到如今已经几十年，目前以激光雷达作为主传感器的SLAM技术比较稳定、可靠，仍然是主流的技术方案。但随着最近几年计算机视觉技术的快速发展，SLAM技术越来越多的应用于家用机器人、无人机、AR设备，基于视觉的Visual SLAM（简称VSLAM）逐渐开始崭露头角。VSLAM的技术框架主要包括传感器数据预处理、前端、后端、回环检测、建图。技术框架如下: 本方案的eXLAM-80TOF模组是独立的双目VSLAM模组，通过USB3.0接口来传输，体积小巧，可以嵌入到机器人应用中，并可以提供定制开发，广泛应用于AR/VR、扫地机器人等行业，使得客户的产品有了空间定位和导航的能力，使产品更智能、更实用。eXLAM-80TOF模组提供标准的双目帧率高达100Hz的毫米级精度的SLAM服务上增加了TOF深度摄像头方案，提供224x172的深度分辨率，帧率最高可达100Fps，识别深度达到5m+，并且无需依赖Host端计算，可直接输出深度数据和点云数据，带有TOF的方案为三维空间信息获取的提供更高性能的方案，可以作用于3D重建、距离测量、导航避障，手势识别。eXLAM-80TOF双目模组可以让普通的机器人插上AI的翅膀，实现更多智慧功能。 应用场景: eXLAM-80TOF双目模组可以集成在AR/VR头盔中实现戴着VR头显的玩家的头部回转动作，即上下、左右、前后回转动作，还有身体的上下、左右、前后动作； eXLAM-80TOF双目模组可以集成在扫地机器人中，实现扫地机器人的路劲规划、避障功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在服务机器人中，实现送餐机器人自动送餐、接引机器人自动带路等功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在仓储机器人中，实现在物流仓库中自动分拣、备货功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在无人机中，实现在空中的手势识别、跟踪等功能。 【主要特点】◆本地计算:空间建模及定位运算不需借助服务器. ◆功能丰富:支持多种机器视觉功能. ◆小尺寸: 长度只有80mm，宽度只有不到1圆硬币大小，可嵌入各类移动设备中 ◆目前支持系统:Ubuntu16.04 / Windows10 ◆部署简单:USB3.0简单对接即可. ◆可定制:可以根据客户需求进行客制化 方案来源于大大通

可以使用不同类型的传感器和测量技术来记录被测对象或场景的3D信息。 非接触式测量技术可以估算目标距离，利用微波，超声波或光波[1,2]。 然而，只有后一种技术才能实现良好的角分辨率性能，在紧凑的测量设置中，如3D成像系统所需[3]。 在通常的实践中，获取物体几何的两种方法是：（i）被动，通过使用多视图图像数据或（ii）主动，利用光学距离测量技术

TOF050F TOF200F TOF400F规格书资料以及调试上位机、demo文件等，包含串口、iic格式

针对煤矿井下精确实时定位的需求,提出了一种基于TOF技术煤矿井下精确定位系统的设计与实现方案,通过分析矿井巷道的一维线性空间特点,采用主、辅读卡器实现精确定位和方向判断,并采用时分方式解决无线信号冲突问题,极大地提高了系统容量和定位精度。测试结果表明该系统定位精确达到了5 m以内,能够实时提供井下人员或设备的准确位置及活动轨迹。

介绍了基于TDC-GPX的飞行时间质谱仪粒子飞行时间的测量方法，以及测量数据