Aplicaciones emergentes de la tecnología de tiempo de vuelo en la industria y la automoción
El tiempo de vuelo (ToF) es una técnica de telemetría por la que un elemento sensor envía un haz láser al objetivo y una parte de la luz reflejada vuelve al receptor.
El tiempo medido indica la distancia al objeto. Un ToF 3D ofrece imágenes tridimensionales de alta resolución a bajo coste para diversas aplicaciones, como gráficos por ordenador, interfaz humano-máquina (HMI) y visión por ordenador. Una visión 3D potente puede resolver varios problemas asociados a la visión 2D, ya que puede separar sin esfuerzo el primer plano del fondo. En este artículo, aprenderemos sobre la tecnología ToF de detección de profundidad 3D de ADI con soporte integral para cámaras de imagen CMOS, controladores láser, computación de profundidad basada en software y hardware y sistemas completos.
Tecnología de tiempo de vuelo: panorama general
La ToF 3D usa pulsos ópticos de alta potencia con duraciones de nanosegundos para capturar detalles sobre la profundidad, normalmente a distancias cortas de un lugar de interés. Se trata de un tipo de LIDAR (detección y alcance de la luz) sin escáner que puede calcular las distancias a los objetivos. La teledetección (medición de distancias sin contacto) basada en la luz láser usa tres métodos principales: triangulación, tiempo de vuelo y modulación.
Figura 1: Medición del tiempo de vuelo
Una cámara ToF mide la distancia iluminando activamente un objeto con una fuente de luz modulada, como un láser, y captando la luz reflejada con un sensor sensible a la longitud de onda del láser (Figura 1). El sensor mide el tiempo transcurrido entre la emisión de luz y el momento en que la cámara recibe la luz reflejada. El tiempo de retardo es proporcional al doble de la distancia entre la cámara y el objeto (ida y vuelta). Puede estimar la profundidad mediante: 
Donde c representa la velocidad de la luz, ΔT representa el tiempo de retardo (ToF) y d es la profundidad medida. Una cámara ToF calcula la diferencia de tiempo entre las señales emitidas y las devueltas. Se pueden usar dos métodos para calcular el tiempo (T): onda continua (CW) y pulso. La técnica CW emplea una señal periódica modulada para la iluminación activa, y la demodulación homodina de la señal recibida ayuda a determinar el desplazamiento de fase de la luz reflejada. Una fuente de iluminación genera N pulsos de luz cortos, que se reflejan en un sensor con un obturador electrónico, permitiendo capturar la luz en una serie de breves ventanas temporales.
Tecnologías de detección de profundidad
Incluir información sobre la profundidad en una imagen 2D permite extraer información útil. La información de profundidad le permite rastrear los rasgos faciales y corporales de las personas, lo que hace posible un reconocimiento facial de mayor calidad y fiabilidad para la autenticación de seguridad. Una mayor resolución y precisión de la profundidad hacen posible un mejor algoritmo de clasificación.
La cámara ToF (Figura 2) está compuesta por varios elementos, como una fuente de luz, un controlador láser y sensores ToF. La fuente luminosa emite luz en el dominio del infrarrojo cercano. La fuente puede ser un diodo láser emisor de borde o un láser emisor de superficie de cavidad vertical (VCSEL).
El controlador láser modula la intensidad de la luz emitida por la fuente luminosa. El sensor ToF con un array de píxeles recoge la luz que regresa del lugar y emite valores para cada píxel. El objetivo enfoca la luz que regresa sobre el array de sensores. Por último, un algoritmo de procesamiento convierte los fotogramas brutos del sensor en imágenes de profundidad o nubes de puntos.
Figura 2: Componentes del ToF, incluido el procesador de profundidad
La cámara ToF recoge la luz generada por la iluminación activa. El rendimiento general de la cámara depende de la uniformidad y eficiencia de la captación de luz en el array de píxeles. La lente (objetivo) debe tener alta transmisión, alto poder de captación y poca luz parásita. El Cuadro 1 muestra diferentes componentes a nivel de sistema de las cámaras 3D de tiempo de vuelo y sus características.
Cuadro 1: Componentes a nivel de sistema de las cámaras ToF
Sistema ToF de Analog Devices: dispositivo de procesamiento de señales ToF
La tecnología ToF de ADI es un sistema CCD ToF basado en impulsos (Figura 3) que usa un CCD ToF de alto rendimiento y el ADDI9036 (front end analógico), un dispositivo completo de procesamiento de señales ToF que integra un ADC de 12 bits, el procesador de profundidad (que convierte los datos de imagen en bruto del CCD en datos de profundidad/píxeles), así como un generador de reloj de alta precisión que genera la temporización tanto para el CCD como para el láser. El núcleo de temporización de precisión del generador de temporización permite ajustar los relojes y la salida LD con una resolución aproximada de 174 ps a una frecuencia de reloj de 45 MHz.
Figura 3: Diagrama de bloques del sistema ToF de ADI
El sistema ToF de ADI usa un CCD ToF sensible a la luz de 940 nm, lo que le permite capturar más datos en entornos exteriores o zonas con luz ambiental intensa. El sistema ToF de ADI se diferencia de otras soluciones porque usa un sensor ToF con 640 × 480 de resolución que es 4 veces superior a la mayoría de las soluciones ToF disponibles en el mercado, y por el uso de un sensor con una mayor sensibilidad a la luz en la longitud de onda de 940 nm. La luz ambiental reducirá significativamente la relación señal-ruido de una señal reflejada, especialmente en condiciones de luz ambiental muy alta.
Un algoritmo de asignación aleatoria en combinación con un procesamiento especial de imágenes integrado en el procesador de profundidad permite anular las interferencias. Este algoritmo permite que varios sistemas ToF funcionen en el mismo entorno.
Plataforma de desarrollo
El AD-FXTOF1-EBZ es una solución de detección de profundidad apta para desarrollar sistemas de visión por ordenador en 3D. Usa un CCD VGA (Figura 4) que permite capturar un mapa de profundidad de 640×480 de una escena a 30 fotogramas por segundo con una resolución hasta 4 veces mayor que muchos otros sistemas ToF. Puede conectar el kit de desarrollo AD-FXTOF1-EBZ a muchas placas de procesadores para el desarrollo de aplicaciones de visión por ordenador y la evaluación de sistemas. Se puede usar para el desarrollo de software 3D y algoritmos si se combina con placas de procesadores Nvidia o de la gama Raspberry. La resolución VGA del kit permite detectar objetos con un mayor nivel de granularidad que otras soluciones ToF 3D, múltiples modos de detección de alcance para una mayor precisión y la capacidad de detectar la profundidad en condiciones de luz ambiental intensa.
Figura 4: Plataforma de desarrollo ToF AD-FXTOF1-EBZ3D
El SDK provisto admite envoltorios (wrappers) OpenCV, Python®, MATLAB®, Open3D y RoS para que los desarrolladores puedan utilizarlos para simplificar el desarrollo de sus aplicaciones.
Aplicaciones emergentes del ToF
La logística, la inspección de calidad, la navegación, la robótica, el reconocimiento facial, la seguridad, la vigilancia, la asistencia sanitaria y la monitorización de los conductores son algunos usos de las aplicaciones que pueden aprovechar la tecnología ToF de detección de profundidad 3D. La combinación de datos de profundidad de alta resolución con potentes algoritmos de clasificación e IA descubrirá nuevas aplicaciones. Una aplicación esencial de la detección de la profundidad será en los procesos industriales, de fabricación y de construcción. La capacidad de dimensionar y clasificar objetos con precisión en tiempo real en un proceso de producción no es trivial. La detección precisa de la profundidad puede determinar la utilización del espacio de las bahías de los almacenes.
Los productos que salen de una línea de producción deben dimensionarse rápidamente para su transferencia. La detección de profundidad de alta resolución permitirá determinar los bordes y las líneas de los objetivos en tiempo real y calcular rápidamente el volumen. El uso de sensores inteligentes, especialmente los de profundidad, es cada vez más omnipresente en la fabricación, así como en el transporte y la logística. Desde la visión artificial industrial para la inspección de la calidad hasta la detección volumétrica para la gestión de activos o la navegación para la fabricación autónoma, el sector de la fabricación está adoptando estas tecnologías de detección y avanzando hacia los sistemas de mayor resolución diseñados para entornos industriales difíciles.
Aplicación industrial: vehículo guiado autónomo (AGV) que usa el tiempo de vuelo (ToF) de ADI
El módulo ToF permite al robot recoger y colocar objetos en una mesa, esquivar obstáculos y colocar los objetos en otro lugar. Las cámaras ToF ayudan a los AGV a capturar datos de imágenes en profundidad y a percibir su entorno de funcionamiento. Los AGV pueden ejecutar tareas críticas con precisión, rapidez y conveniencia. Las cámaras ayudan a los robots a realizar tareas de localización, navegación, detección de objetos, mapeo, navegación y odometría.
La Figura 5 muestra la subdivisión del sistema robótico (AGV) en entornos industriales en diferentes clases, como actuadores (formados por la plataforma y el brazo), sensores, ordenadores e interfaces con el operario humano. Para las operaciones "peg-in-hole" y para superar las incertidumbres de percepción, se necesita un manipulador controlado por par. La plataforma móvil hace posible una navegación segura, siendo la cámara ToF un dispositivo sensorial clave para percibir el entorno de funcionamiento. Las discrepancias de rendimiento de las distintas cámaras influyen en el ángulo óptimo de montaje de la cámara.
Figura 5: Diagrama de bloques del ToF en interfaz con un procesador
El robot se comunica a través del protocolo de control de transmisión (TCP), que integra la información de las coordenadas de recogida de la visión artificial. La cámara ToF proporciona información en 3D sobre los obstáculos. Tras las pruebas en tierra y la calibración, estas cámaras se montan e integran en un robot móvil. Después de convertirlas en coordenadas cartesianas, un mapa de cuadrícula del espacio de trabajo incluye los datos de la cámara. El espacio de trabajo es un mapa bidimensional (2D) dividido en una cuadrícula o celdas, donde un algoritmo de búsqueda gráfica define una trayectoria sin colisiones que es una secuencia de celdas que el AGV puede seguir para alcanzar el objetivo.
Las cámaras estereoscópicas ofrecen calidad industrial para las aplicaciones robóticas guiadas por visión en la automatización fabril y la logística. Estas cámaras contribuyen a la adopción de la tecnología de visión 3D para aplicaciones robóticas que van desde la recogida de contenedores de basura hasta la navegación.
Aplicaciones de automoción
Las tecnologías ToF están difundidas en las aplicaciones de automoción de detección exterior e interior. En la detección exterior, la creciente adopción de la conducción autónoma evidencia que las cámaras ToF, el RADAR, las cámaras termográficas, el LiDAR y las cámaras estereoscópicas complementan a las cámaras 2D. El conjunto de sensores cubrirá todos los "puntos ciegos" que pueden darse en un entorno de automoción. La tecnología ToF incluye el asistente de aparcamiento avanzado y la protección exterior ADAS.
Figura 6: Ubicación de los sensores en cabina
Los requisitos actuales de confort y las necesidades de seguridad impulsan el uso del ToF en la detección interior. Las tecnologías más recientes se centran tanto en el conductor como en el pasajero, en sus estados cognitivos y biomecánicos, y en la monitorización en cabina. Las funciones de confort del ToF incluyen la interacción con la posición de las manos (HMI) para el funcionamiento del techo solar, el aire acondicionado y la radio; la detección de objetos en el vehículo; la personalización mediante la monitorización del cuerpo, la cara y la cabeza; y el reconocimiento y la clasificación de paquetes. Las funciones de seguridad en el automóvil se concentran en la detección facial antisuplantación para la identificación del conductor.
