飛行時間技術
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
飛行時間技術的視頻教程
HBM全球培訓課程免費看-數字稱重技術如何節約時間
數字稱重技術如何節約您的時間——HBM 數字稱重技術標志著稱重新時代的開始。 在本網絡研討會中，將向您展示多個示例，演示如何通過數字稱重傳感器的新功能來節省費用。為您降低機器研發、生產和維修成本。 本視頻由稱重技術全球產品經理-Thomas Langer擔任講師。
免費 51分鐘 208播放
查看
飛行時間技術的實例教程
近幾年來，飛行時間（ToF）技術方案成為眾多傳感器廠商相繼追逐的熱點，眾多半導體公司、IP公司紛紛推出新產品，來實現創新應用。TOF技術由于其受環境影響小，測量幀率高，算法開發難度低等特性，相較于結構光、多角成像具有很大優勢。同時，由于結構光易受外界環境影響，只適用于短距離應用，多角成像算法復雜，在光線較暗情況下并不適用。
據電子發燒友小編了解，目前ToF技術主要用于精確的遠距離沿路、工廠自動化中惡劣環境下的非接觸距離或水平測量的障礙檢測和躲避的精確位移檢測、無人機著陸與導航的精確測距、自動引導車輛中的周邊掃描、煙霧探測器、緊急出口等應用中的障礙物感應等領域。
首先，我們了解一下ToF的工作原畫。 ToF是通過給目標連續發送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行（往返）時間來得到目標物距離。
不過，據電子發燒友編輯從已經在采用ToF來做開發的工程師交流得到的反饋是，ToF技術也有其自身的缺陷或問題。例如：
一、絕大部分廠商的ToF傳感器售價偏貴，如果在普通消費級產品上使用，有沒有降價空間？成本是否能夠承受，如何破解成本難題？
二、在遇到多路徑干擾時，與距離混疊了怎么辦？有沒有很好的算法或是其它辦法來解決？
三、在主動照明同步問題該如何解決？是否有現成的解決方案提供給工程師？這個問題目前所說是相當棘手，業界還需要很多的探索。
來源：電子發燒友
展開 TOF是飛行時間（Time of Flight）技術的縮寫，即傳感器發出經調制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過計算光線發射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產生深度信息，此外再結合傳統的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。根據原理來看,ToF技術早期的應用相對簡單,就是用來測距。
從去年開始,一票傳感器廠商和手機廠商的目光都投向了ToF傳感器。直到今年,英飛凌、AMS等傳感器廠商,以及蘋果、華為、三星等手機廠商仍在不斷推進ToF傳感器的技術和應用升級,可以推測,ToF傳感器不僅是火了,它已經來了。
但是,隨著ToF技術的應用不斷拓寬,ToF傳感器進入人們的視野主要是智能手機和平板領域,并且主要集中在3D ToF圖像傳感器,由于ToF傳感器目前最主要的是應用在成像領域。
在ToF傳感器逐漸成為智能手機標配的時候,多攝像頭的目的就逐漸浮出水面,可用于多場景的識別應用,例如前置及后置鏡頭用于手勢識別或者安全支付的臉部3D辨識,以及AR/VR也是ToF在3D感知上的應用方向。
圖2可以看到,目前ToF傳感器在細分領域的市場份額,主要還是以消費電子和汽車為主。 但是我們注意到ToF圖像傳感器除了在消費電子上仍然有很大的應用前景,其在物聯網領域潛力也具有被挖掘的潛力。例如：
智能家居、智慧安防、智慧零售、人流監控,ToF傳感器用于識別和跟蹤人體,不僅僅是現在的認臉模式,通過深度信息可以提高識別準確度;在自動駕駛/ 車內感知領域,ToF 傳感器也可以成為車載激光雷達、車內人體識別、車內手勢識別的重要元器件等。目前,也有不少企業將ToF傳感器植入AGV和機器人手臂當中,用于精準導航和實時避障。
展開 LiDAR（光探測和測距）是一種傳感器技術，它可以通過測量發射的光從周圍物體反射到接收器的時間來幫助創建環境的三維數字地圖。作為自動駕駛汽車的一項關鍵技術，這種三維地圖在汽車工業中正變得至關重要。在汽車行業之外，LiDAR 被用于移動設備，用于增強現實、測量距離以及模糊照片和視頻的背景等功能。
在這篇文章中，我們將展示如何使用 ZOS-API 創建自定義分析 (User Analysis)，以測量激光雷達系統的飛行時間 (TOF)。此分析將讀取 ZRD 文件，提取其數據并繪制到達探測器的光線的飛行時間。
什么是自定義分析？
ZOS-API (應用程序接口 (Application Programming Interface) ) 可以使用最新的軟件技術連接和定制應用程序。應用程序與 OpticStudio 之間的連接有四種程序模式，但可以分為兩大類：
1) 完全控制（獨立 (Standalone) 模式和自定義擴展 (User Extensions) 模式），這種情況下，用戶通常完全控制鏡頭設計和用戶界面；
2) 有限訪問（自定義操作數 (User Operands) 模式和自定義分析模式），這種情況下，用戶使用現有鏡頭文件的副本進行處理和分析。
自定義分析模式用于填充自定義分析的數據。這些數據是用 OpticStudio 提供的現有圖形來顯示，用于大多數分析。此模式不允許對當前鏡頭系統或用戶界面進行更改（即：在這種模式下只允許對系統的副本進行更改）。自定義分析可以用 C++ (COM) 或 C# (.NET) 編寫。本文的自定義分析是用 C#編寫的。
展開 2023 年 3 月 1 日? 5 分鐘閱讀
空中無人機主要有兩大類：能夠垂直起降 (VTOL) 的旋翼機和固定翼飛行器。與固定翼系統相比，旋翼無人機具有重要優勢，因為它們可以懸停（保持恒定高度）并且通常更易于控制和操作。然而，多旋翼也有先天的缺點，最重要的是飛行時間和航程有限。即使是現代和創新的電動無人機也有大約 20-30 分鐘的有限飛行時間，具體取決于飛行條件。高端艙中很少有人能達到接近一小時的飛行時間。
計算流體動力學（CFD）的應用可以幫助顯著提高無人機的效率并延長其飛行時間和航程。在本文中，我們將通過一個示例演示如何：工業無人機在懸停模式下的空氣動力學仿真和優化，這是此類無人機中能量最密集的模式。
四軸飛行器幾何
我們選擇了當今使用最廣泛的旋翼無人機配置之一：四軸飛行器。私人消費領域的無人機制造商（業余視頻拍攝、賽車無人機、兒童無人機等）主要依賴此類配置。
無人機 CAD 文件由西英格蘭大學的 Monasor 先生和 Weerasinghe 博士提供。
考慮到所需的推力，螺旋槳葉片使用 Fidelity 的參數化建模器進行建模。從原始幾何體中提取多個部分并堆疊在一起以構建 3D 葉片。提供了適當的扭曲分布以確保參數化刀片盡可能接近原始幾何形狀。
該設置受益于這種無人機幾何結構的對稱性：只有四分之一的無人機需要包含在計算域中，因此只有一只手臂。
所選的域定義代表了一個實際案例，對應于懸停高度足以忽略任何地面效應的“自由空氣”模擬。
結構化和非結構化網格劃分相結合
由于無人機領域的復雜性，使用Fidelity Automesh生成了一個非結構化網格，它會自動細化高曲率區域和邊緣附近的網格，從而最大限度地減少用戶交互和工程時間。這會產生足夠穩健的高質量網格以用于優化。
展開 據外媒報道，高端智能電動汽車品牌拜騰（BYTON）宣布，將與pmdtechnologies ag公司合作，在其首輛量產車型M-Byte SUV的車內手勢控制攝像系統（in-car gesture control camera system）中安裝pmdtechnologies的3D飛行時間傳感器（3D Time-of-Flight sensor）。該攝像系統將用于運行M-Byte SUV的48英寸共享全面屏（SED）。
拜騰的產品線定位為下一代智能設備，融合了先進數字技術，為顧客提供智能、安全、舒適和環保的駕駛和移動出行體驗。M-Byte是一輛中型電動SUV，也是拜騰的首款車型，將于2019年底投產。
pmdtechnologies ag.公司首席執行官Bernd Buxbaum博士表示：“隨著車輛的功能變得越來越多，自然交互成為了簡化人機界面的重要工具。拜騰是行業內的重要創新者之一，與其合作使pmd公司能夠展示我們全日照3D傳感器的潛力，這是其他3D技術無法做到的。”
pmdtechnologies ag公司與英飛凌技術公司（Infineon Technologies AG）聯合研發的3D飛行時間傳感器已經用于智能手機、機器人、VR/AR頭顯以及現在的車輛中。在拜騰的M-Byte車型中，飛行時間傳感器（ToF sensor）可讓汽車乘客利用手勢接聽手機，或是通過共享全面屏播放最喜歡的音樂。
pmd公司的3D飛行時間傳感器安裝在M-Byte攝像頭的上方，有一組照明燈，可不斷地向駕駛艙發射看不見的光線。該飛行時間傳感器測量攝像頭光線從物體和人（無論是靜止還是移動的）身上反彈的時間，從而實現了車內手勢控制攝像系統。
展開 
飛行時間技術的相關專題、標簽、搜索
飛行時間技術的最新內容
很多人在選擇流固耦合課程時，擔心 “花了錢、耗了時間，最后還是不會用”—— 這正是普通課程的常見問題。而技術鄰的ABAQUS流固耦合定制培訓，從 “降低學習成本、提升學習回報” 出發，讓你不用在 “無效學習” 上浪費精力，每一分鐘的投入都能轉化為解決問題的能力。
一、時間成本：普通課程 “繞遠路”，技術鄰 “抄近道”
學習ABAQUS流固耦合的核心時間成本，在于 “多久能學會解決自己的問題
鈦絲驅動技術（NiTiDrivetech）的可靠性設計
【前言】
形狀記憶合金（Shape memory alloy, SMA），也叫形態記憶合金、肌肉絲、鎳鈦記憶合金，它是由Ni（鎳）- Ti（鈦）材料組成，經過多道工序制成的絲，財哥簡稱鈦絲，可以通過電路驅動鈦絲發生運動。相比于傳統的電機、電磁鐵動力，鈦絲是一種新型的動力元件。鈦絲驅動技術（nitidrivetech）目前已經在航空航天
<p><br></p><p>無人機和eVTOL的低空飛行噪聲，是否阻礙了它們的廣泛應用？隨著低空經濟的蓬勃發展，<strong>精準測量噪聲</strong>已成為產品設計優化和<strong>滿足國內外嚴苛標準（如GB 42590-2023, ISO 5305:2024）</strong>的關鍵環節。然而，無論是室內精密懸停還是復雜多變的室外飛行，噪聲測試都面臨著<strong>位置漂移、環境干擾
01 引言
隨著車載網絡從 CAN 總線向以太網遷移，傳統毫秒級同步精度已無法滿足多傳感器融合、線控系統協同的需求。
比如在多傳感器時空對齊中，激光雷達的點云、攝像頭的圖像、毫米波雷達的回波信號，需在同一時間基準下融合。而當以 120km/h 車速計算，1ms 的時間偏差會導致 3.3cm 的空間誤差，造成自動駕駛的安全風險。
因此，gPTP 通過 ±50ns 同步精度的設計目標，為傳感器融合提供了
在自動駕駛快速從L2向L3、L4級別發展，微秒級甚至納秒級精度的時間同步已成為系統性能的核心指標之一。多傳感器融合場景下，激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等設備的時空對齊依賴統一的時間基準；而在復雜工業環境中，電磁干擾、時鐘源故障等風險對時間同步的可靠性提出了更高要求。
本文分享 PSB（Platform Sync Board）與 QX550 組合方案，基于硬件級時間同步架構與冗余設計，為上述挑戰提供了系統性解決方案
<p>本篇主要圍繞eVTOL仿真難點和趨勢，eVTOL仿真多學科解決方案和當下熱門的AI或者機器學習的方法在EVTOL中的應用展開。</p><p><br></p><p><strong>eVTOL 研發難點</strong></p><p><br></p><p>首先是eVTOL研發難點，區別于上個世紀70年代就已經構型穩定或者技術方法穩定的民航客機，eVTOL到今天尚未有經過市場驗證的成熟產品，可以說大家都是行業的開拓者
隨著自動駕駛技術的快速發展，車輛準確感知周圍環境的能力變得至關重要。BEV（Bird's-Eye-View，鳥瞰圖）感知技術，以其獨特的視角和強大的數據處理能力，正成為自動駕駛領域的一大研究熱點。
一、BEV感知技術概述
BEV感知技術，是一種從鳥瞰圖視角（俯視圖）出發的環境感知方法。與傳統的正視圖相比，BEV視角具有尺度變化小、視角遮擋少的顯著優勢，有助于網絡對目標特征的一致性表達。基于這樣的優勢
<p class="ql-align-justify"> “不管地球達到了怎樣的繁榮，那些沒有太空航行的未來都是暗淡的。”航空航天行業已進入到高速工業化時代，也成為了一條值得投資者重點關注的新賽道。大型飛機、無人機、eVTOL等都在高速發展，不斷涌現出更高端、更前沿的解決方案，更多前沿領域值得探索。</p><p class="ql-align-justify"> 
在自動駕駛中，對車輛外界環境進行感知需要用到很多傳感器的數據（Lidar，Camera，GPS/IMU），如果計算中心接收到的各傳感器消息時間不統一，則會造成例如障礙物識別不準等問題。
為了對各類傳感器進行高精度的時間同步，可以分為幾部分內容：統一時鐘源，硬件同步，軟件同步。
一、統一時鐘源
在構建自動駕駛的時間同步架構時，我們面臨著一個核心問題：如何確保系統中各個傳感器的時間基準一致
眾所周知，在自動駕駛中，主要涵蓋感知、規劃、控制三個關鍵的技術層面。在感知層面，單一傳感器采集外界信息，各有優劣，比如攝像頭采集信息分辨率高，但是受外界條件影響較大，一般缺少深度信息；激光雷達有一個較大的感知范圍和精度，但是分辨率上不如相機。因此，市面上普遍采用多傳感器的方案進行車輛感知。而做傳感器融合時，需要先進行運動補償、時間同步和傳感器標定。
要實現多傳感器的時間同步，首先，我們需要選擇一個統一的時鐘源
