飛行時間和鐳射雷達有什麼區別？
最近，圍繞著蘋果新裝置上的鐳射雷達，人們議論紛紛，以至於人們很容易忘記，移動增強現實可以以任何其他方式工作。但它可以而且確實如此，特別是隨著ToF工具在三星**中達到新的高度。
無論你是一個開發人員，在一個新的裝置市場，或只是好奇，這是值得花一些時間來解開這些縮寫詞和學習的細節行動電話深度感應。
什麼是飛行時間(tof)？
飛行時間是飛行時間的縮寫。
從技術上講，ToF指的是利用光速（甚至聲速）來確定距離。它測量光（或聲音）離開裝置、從物體或平面反彈並返回裝置所需的時間，所有時間除以2表示裝置到物體或平面的距離。
所以，關係是所有的鐳射雷達都是一種戰鬥時間，但不是所有的飛行時間都是鐳射雷達。為了簡單起見，當我們談論“飛行時間”時，我們指的是光學距離測量，不包括鐳射雷達。
那麼，如果鐳射雷達和光學非鐳射雷達飛行時間都使用光進行距離測定和三維測繪，它們有什麼不同呢？
什麼是鐳射雷達(lidar)？
鐳射雷達是光探測和測距的縮寫。這項技術使用一個鐳射器，或一個鐳射柵格，作為上述公式中的光源。
一個鐳射雷達讀數可以用來測量一個房間的寬度，但多個鐳射雷達讀數可以用來建立“點雲”。這些可以用來建立物體的三維模型或整個區域的地形圖。
雖然鐳射雷達對移動裝置來說可能是新技術，但這項技術本身已經存在了相當長的一段時間。在非移動環境中，鐳射雷達被用於繪製水下環境圖和發現考古遺址等一切工作。
鐳射雷達和飛行時間有何不同？
鐳射雷達與其他飛行時間形式的功能區別在於，鐳射雷達使用脈衝鐳射建立點雲，然後用點雲構建三維地圖或影象。ToF應用程式通常透過一個標準的RGB相機，基於光檢測建立“深度圖”。
與鐳射雷達相比，ToF的優勢在於，ToF需要較少的專用裝置，因此可以與更小、更便宜的裝置一起使用。鐳射雷達的好處在於，與深度圖相比，計算機可以輕鬆讀取點雲。
Google為Android裝置建立的Depth API最適用於支援ToF的裝置，它透過建立深度圖和識別“特徵點”來工作。這些特徵點通常是不同光強度之間的屏障，然後被用來識別環境中的不同平面。這實際上建立了一個較低解析度的點雲。
飛行時間和鐳射雷達如何與移動雷達協同工作
深度圖和點雲很酷，對於某些人和應用程式來說，它們已經足夠了。然而，對於大多數AR應用程式，這些資料必須被上下文化。ToF和LiDAR都是透過與移動裝置上的其他感測器協同工作來實現的。具體來說，這些平臺需要了解您**的方向和移動。
瞭解裝置在地圖環境中的位置被稱為同步定位和地圖，或稱為“SLaM”。SLaM用於其他應用，如自動車輛，但基於移動的AR應用最有必要在物理環境中放置數字物件。
這對於那些在使用者不與他們互動的情況下仍然存在的體驗，以及放置在物理人和物理物件後面的數字物件來說尤其如此。
在基於鐳射雷達和ToF的應用中放置數字物體的另一個重要因素是“錨”，錨是物理世界中數字點，數字物件被“附著”
在Pokemon Go這樣的世界級應用程式中，這是透過一個稱為“地理標記”的單獨過程完成的。然而，在基於移動的AR應用程式中，數字物件被錨定到LiDAR點雲中的點或深度地圖上的一個特徵點。
鐳射雷達比飛行時間好嗎？
嚴格地說，鐳射雷達比飛行時間更快更精確。然而，這在技術更先進的應用中變得更加重要。
例如，ToF和Google的Depth API很難理解像白牆這樣大而低的紋理平面。這使得使用此方法的應用程式很難在物理世界的某些表面上精確放置數字物件。使用鐳射雷達的應用不太可能有這個問題。
然而，涉及更大或更多紋理變化的環境的應用程式不太可能有這個問題。此外，大多數基於移動的消費者AR應用程式都涉及到在使用者的臉或身體上使用AR過濾器，而這種應用程式不太可能因為大的無紋理表面而遇到問題。
為什麼蘋果和谷歌使用不同的深度感測器？
在釋出與鐳射雷達相容的裝置時，蘋果表示，為了“開放更多專業工作流程，支援專業照片和影片應用程式”，他們將感測器和其他硬體都包括在內。釋出還稱與鐳射雷達相容的iPad pro為“世界上最好的增強現實裝置”，並吹捧蘋果的測量應用程式。
谷歌還沒有給出如此直接的解釋，為什麼他們的深度API和新的支援裝置系列不使用鐳射雷達。除了圍繞鐳射雷達工作，使Android裝置更輕、更實惠之外，還有一個主要的可訪問性優勢。
由於Android在多家公司生產的移動裝置上工作，使用LiDAR將有利於與LiDAR相容的機型，而犧牲了所有其他機型。此外，因為它只需要一個標準的攝像頭，所以Depth API向後相容更多的裝置。
事實上，Google的Depth API與裝置無關，這意味著使用Google的AR體驗構建平臺的開發者也可以開發在蘋果裝置上工作的體驗。
你探索過深度感應嗎？
本文主要關注基於移動的雷達體驗中的鐳射雷達和飛行時間。這在很大程度上是因為這些更復雜的經歷需要最多的解釋。這也是因為這些經歷是最有趣和最有前途的。
然而，像這樣的深度感知方法是許多更簡單、更實用的經驗和工具的基礎，你可能每天都在使用這些經驗和工具，而不用花太多心思。希望透過閱讀ToF和LiDAR能讓你對這些應用有更多的瞭解。
- 發表於 2021-03-29 13:21
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