3D深度感测可用的方式目前有三种：立体视觉（双目），TOF（飞时测距），结构光（structured Light）。

立体视觉（Stereo Vision）是一种模拟人眼的方法，利用两个或多个相机拍摄目标影像，配合三角算法来计算目标深度信息，目前多使用在机械人领域。

结构光（Structured Light）则是先由设备主动对物体发射特定图像的光斑，再接收光斑图案编码，从而分析3D图像的数据；苹果的Face ID就属于这种感测方式。

ToF = Time of flight ，中文直翻为飞行的时间，顾名思义，是一种利用时间差来计算距离的方式。

在物理原理上它似乎十分的简单，例如一个网球高手对着墙壁练习网球，他打出去球的瞬间，可能大概就可以猜到球的落点及反弹回来的时间，从而做好下一个击球的准备。如果他知道他的球速，他可能可以猜出击球点与墙壁的距离。发射光子，光子接触物体反弹回来后由接收器接收，分析信号并推算出相对距离，这便是ToF的应用。

然而，如果只是像网球高手那样粗略的得到大概的距离，这并不能为我们解决问题。人们更需要的是，在重复测量过程中，精确的结果与生活中的应用。

ToF应用在手机或移动设备上，无非是用来做距离的计算，从而让设备具有空间感。

光学测距的方式，其实很早就出现在人们的生活中了，例如手机智能熄屏功能；当我们拨打电话或接电话的时候，手机屏幕会自动熄灭，有效的减少电量损耗。熄屏功能正是手机运用光学测距的一种应用体现。

这功能刚应用于手机上时，经常会出现误判的情况：在环境光较暗的时候，手机有时会自动熄屏，这是因为当时是通过感应区域环境光的亮度变化来熄灭屏幕的。这个感测方式虽然有效，但很容易在低亮度的环境下出现误判。后来主动光学测距开始使用在手机上，让内部的LED发射光能量，再由传感器去接收反光的强度，甚至计算光子的飞行时间，从而确认是否有物体正在靠近。主动光学测距增加了此功能的可靠性和准确性，也可以有效地减少环境光对判断的影响。

可以更好的计算物体的距离，对场景进行判定，ToF应用在手机上，正是一种有效的主动光学测距方法。

ToF又分为dToF和iToF，也就是直接（direct）和间接（indirect）的计算ToF（飞行的时间）。换句话说，就是是否是直接由計時單位測量时间，又或是通过别的方法计算出时间。而目前在iToF应用中，又可再分为基于脉冲的pToF和基于连续波的cwToF；它们通过不同的计算方式来算出时间差。

既然ToF的原理这么简单，为什么我们不能直接按照原理来使用dToF而要退而求其次选择iToF呢？

对比iToF，dToF具有抗干扰能力较强、距离较远、精度较高、功耗较低的特点。但dToF是直接测量时间来计算时间差，那就需要高精度且稳定的接收器及定时器，这并不是许多小型移动设备，例如手机、甚至手表，可以轻易达到的。

而cwToF则是利用了光的波粒二象性，从发射光与反射光的相位差、收发时间来进行运算。这样计算显然比dToF更加复杂，但iToF的易集成、分辨率高、成本相对较低的特点，还是使用在大多数的移动设备之上。

对于车用领域来说，iToF有着距离上的限制，且抗干扰能力相对较差，LiDAR(光达)这种dToF的测量方式似乎更适用于在各种环境下疾驰的汽车。

ToF的测量方法不仅仅局限于现今正在流行的消费电子领域，在医学、探测学、考古学等领域中，早在多年前，就已经有许多ToF的应用了，例如聲納、例如光達、雷達等。

只是因为如今随着新能源汽车的推动、脸部识别的普及、AR的热度逐渐提高等等原因，这种测量方法被推到了群众的面前，成为了一般群众茶余饭后的话题之一。在市场的炒作下，消费者开始要求更加对快速、更加精确的脸部识别功能，更好玩的3D感测应用；3D感测技术随着市场需求的日益剧增、相关技术的逐渐成熟，3D感测功能似乎也变成了各种智慧型设备的标配之一。

从过去的“单点”测距到如今“面”的测距，ToF于硬件上的发展，无疑会为我们带来新的生活方式。

使用手势控制设备、更强的脸部识别安防系统、有趣的AR体感游戏、体感互动的广告面板、机械视觉的完善，随着3D感测技术的完善，在不久的将来，许多曾经出现在电影之中的科幻场景似乎都将成为可能。

搭载了更加强大的3D感测技术，机器也具有类似人类的三维视觉，配合比人类更加优秀的计算能力，机械超越人类的那天可能也终将到来。

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