为迎接自动驾驶时代的来临，半导体业者无不加紧研发自动驾驶辅助系统(ADAS)与车对各种物件(V2X)通讯等新技术；而3D摄影机有助于提供驾驶人更完整的汽车四周即时影像讯息，增进汽车影像应用效能，并促成全新人机介面应用，已成实现自动驾驶关键元件之一。

　　为了实现自动驾驶，车内及车外正在发生的所有状况，均应搜集一切相关资讯。除了监控驾驶的状态，掌握车内的3D资料，亦能促成全新的人机介面(HMI)概念顺利落实。在先进驾驶辅助系统中，以及研发自动驾驶车的过程里，包括驾驶专注度和车内状况等精密准确的即时资讯，都是必备的条件。

　　3D摄影机助力　车内外资讯一眼看穿

　　透过精密的3D摄影机，车辆得以捕捉驾驶的动作，并将资讯传送至先进驾驶辅助系统(ADAS)。假如驾驶闭上了眼睛或未正视前方，系统就会触发警报。万一驾驶未能即时反应，系统甚至能启动紧急刹车辅助。此外，3D摄影机的晶片，还能提供直接测量的深度资料，而不用先以角度资讯进行计算，像是立体摄影机即需要进行这一类的计算，必须仰赖大量的运算输入。以英飞凌为例，该公司REAL3影像感测器，只需精巧的安装空间，便能实现3D视野系统，且室内和户外环境皆适用。

　　市面上已出现许多撷取3D资讯的技术，举立体视觉(Stereo Vision)为例，此系统用两部2D摄影机从不同的角度拍摄景物，并计算其距离(深度)。这种方法的优点是，只须使用低成本的标准影像感测器就能实现，但也须要进行硬体上的调整和校正，相当耗时。此外还必须配合极为复杂且需要大量运算的演算法。最后一点，这种方法在亮度不佳且光线不断变动的条件下，发挥有限。

　　另一种3D技术则使用结构光，也就是将已知的图案投射于景物，然后再从计算图案的分布中求得深度。这种方法在多路径干扰的情况下具有优势，但却需要高科技摄影机，还需要有特殊的主动照明，镜头和图案投影机之间也需要准确稳定的机械调整。因此需要大量输入用于校正。此外，反射的图案对于光干扰和材质极为敏感。

　　实现精确影像撷取　ToF感测器不可缺

　　采用时差测距(ToF)成像的影像感测器，像是英飞凌所推出的REAL3影像感测器(图1)，即让体积小巧、精准且具备多功能的3D影像撷取解决方案得以成真。这些感测器可测量调变光源和反射之间的相位移，再将其转换为距离资讯。运用相应的ToF摄影机，主动将可调变振幅的红外线照射在景物上，再利用摄影机和/或影像感测器对光线投射到物体接着反射两者之间的时间差作计算，测量每一像素的相位移。如此摄影机即能求得所描绘物体每一像素的深度和振福。ToF方法的优点还包括了摄影机体积轻巧、在任何光线条件下均可运作，且容易校正。

　　图1　REAL3影像感测器示意图

　　ToF技术具备了出色的延展跟缩放能力，也就是说，从最近的几公分到最远20公尺以上，都在摄影机的对焦范围内，只要具备高功率照明就行。个别距离的标准深度解析度为1%，测量解析度目前最高可达352×288像素，摄影机每秒可捕捉一百张影像。ToF摄影机通常包含下列元件：照明单元、光学系统、感测器、控制电子和评估级(图1)。

　　照明单元可能采用LED或雷射二极体，以足够的速率(如LED最高达30MHz)加以调变，让感测器得以准确测量时差。照明单元大多在近距红外线范围内照射，因此能将摄影机环境的任何干扰减至最少。光学系统(镜头)可收集从环境里反射的光线，然后将景物映射在感测器上。带通滤光片只会允许照明单元可用的波长通过，这有助于减少大部分的背景光干扰。

　　ToF摄影机的核心为3D影像感测器(图2)，可测量每一像素的深度及振幅值。照明单元和感测器都必须透过精密的电子系统加以控制，以达到最高的精准度，而这些电子系统都已整合于REAL3影像感测器。实现高效能的影像辨识，除了针对特殊应用最佳化的摄影机系统，还需要对应的运算单元来处理资料，乃至于用于处理3D资料(如手势辨识)的软体(中介软体)。虽然多数的背景光已透过光学滤光片加以抑制，但像素仍有很大的深度动态范围须要处理。因此制造商针对感测器提出了各种不同的策略，有效抑制大部分的背景讯号。

　　提升汽车安全　3D影像感测器少不了

　　此REAL3影像感测器，可用以生产体积迷你、高精准度的单眼3D摄影机系统。这一类的系统可应用在需要手势辨识的电脑、家电装置，当然也包括工业用HMI和创新的汽车应用。将3D影像感测器运用到车辆，大幅提升了驾驶的安全性和便利性。为了实现自动驾驶，进而提升安全性，必须针对车内及车外正在发生的所有状况，掌握一切相关资讯。除了先前提到的驾驶状态监控，撷取车内的3D资料，也能实现崭新且干扰更少的HMI概念。

　　例如，3D摄影机可用于判断驾驶头部的确切位置。取得这项资讯后，就能调整出最佳的抬头显示器视线，或在不考量头部位置下，以拟真且流畅的方式在实际环境中投影扩增实境应用。亦支援免触控以手势控制资讯娱乐、导航和HVAC系统。

　　此外，还能对乘客进行分类，以套用预设对应的偏好设定，例如座椅的位置、照后镜的调整、安全气囊的触发力道等。小巧且高效能的3D摄影机同时也是极为关键的元件，可用于提供停车辅助的全方位视线，用于侦测障碍物，或是用于自动驾驶的其他一般工作上。REAL3影像感测器能够运用于车辆的重要条件，包括其对环境影响的高耐受力、轻巧的尺寸、低设计复杂度，还有高阶且可动态设定的扩充能力。再加上，相较于其他3D技术，这种影像感测器需要的运算输入较少，因此占用的CPU效能也较少。

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