最近有很多關於 LiDAR技術 蘋果的新設備整合度如此之高，以至於人們很容易忘記行動 AR 還能以其他方式運作。但事實並非如此，尤其是在 ToF 裝置在三星手機上達到新高度的情況下。
無論您是開發人員、新設備市場中的用戶，還是只是好奇的人，都值得花時間熟悉這些快捷方式並了解行動裝置深度感應的來龍去脈。
快速連結
ToF是什麼？
ToF 是飛行時間的縮寫。
從技術角度來看，ToF 指的是利用光速（甚至是聲速）來決定距離。它測量光（或聲波）離開設備、從物體或平面反射回設備所需的時間，然後將這段時間除以二，就能得出設備到物體或平面的距離。
所以，兩者之間的關係是，LiDAR 是 ToF 的一種，但並非所有 ToF 都是 LiDAR。為了簡化起見，我們所說的「ToF」指的是光學測距，不包括 LiDAR。
那麼，如果 LiDAR 和非 LiDAR 光學技術都使用光來確定距離並創建 3D 地圖，那麼它們之間有何不同？
什麼是 LiDAR？
LiDAR 代表「光檢測和測距」。此技術使用雷射或雷射標線作為上述公式中的光源。
單一 LiDAR 讀數可用於測量房間寬度等，但多個 LiDAR 讀數可用於建立“點雲”，點雲可用於建立物體的 3D 模型或整個區域的地形圖。
雖然 LiDAR 對行動裝置來說可能是一個新事物，但這項技術本身已經存在了很長時間。除了行動裝置之外，LiDAR 的應用範圍非常廣泛，從繪製水下環境地圖到探索考古遺址，無所不包。
LiDAR 和 ToF 有何不同？
LiDAR 與其他形式的 ToF 光學技術在功能上的差異在於，LiDAR 使用脈衝雷射建立點雲，然後利用點雲創建 3D 地圖或影像。而 ToF 應用則基於光檢測創建“深度圖”，通常透過標準 RGB 相機實現。
ToF 相對於 LiDAR 的優勢在於，它所需的專業設備更少，因此可以與更小、更便宜的設備一起使用。 LiDAR 的優點在於，與深度圖相比，電腦更容易讀取點雲。
API 運作原理 API深度 谷歌的 Android AI 感測器在支援 ToF 的裝置上運行效果最佳，其工作原理是創建深度圖並識別「特徵點」。這些特徵點通常是不同光強度之間的屏障，隨後用於識別環境中的不同層次。這實際上會創建一個低解析度的點雲。
ToF 和 LiDAR 如何與手機上的擴增實境配合使用
深度圖和點雲資料非常棒，對於某些人和某些應用程式來說，它們已經足夠了。然而，對於大多數 AR 應用來說，這些數據需要結合實際環境。 ToF 和 LiDAR 都是透過與行動裝置上的其他感測器協同工作來實現這一點的。具體來說，這些平台需要了解手機的方向和移動。
了解設備在給定環境中的位置稱為同步定位與地圖建構 (SLaM)。 SLaM 也用於自動駕駛汽車等其他應用，但對於基於行動裝置的擴增實境應用來說，將數位物件放置在物理環境中至關重要。
對於當使用者不與它們互動時仍然存在的體驗，以及將數位物件放置在實際的人和物體後面的體驗尤其如此。
在基於 LiDAR 和 ToF 的應用中，數位物件放置的另一個重要因素是「錨點」。錨點是實體世界中數位物件「附著」的數字點。
在像 Pokemon Go 這樣的全球應用中，這是透過一個名為「地理標記」的單獨過程完成的。然而，在基於移動的 AR 應用中，數位物件被錨定到 LiDAR 點雲中的點或深度圖上的特徵點。
LiDAR 比 ToF 好嗎？
嚴格來說，LiDAR 比 ToF 更快、更精準。然而，隨著技術越來越先進的應用，這一點變得更加重要。
例如，ToF 和深度 API 難以理解大型低紋理物體（例如白牆）。這使得使用這種方法的應用程式難以在某些現實世界表面上準確定位數位物件。使用 LiDAR 的應用程式則不太容易受到此問題的影響。
然而，涉及更大或紋理更豐富的環境的應用程式不太可能遇到此問題。此外，大多數基於行動裝置的消費級 AR 應用程式都會將 AR 濾鏡應用於使用者的臉部或身體——這類應用程式不太可能因為大面積、無紋理的表面而遇到問題。
為什麼蘋果和谷歌使用不同的深度感測器？
在推出相容 LiDAR 的設備時，該公司表示， Apple 該產品包含感測器和其他硬件，旨在「解鎖更專業的工作流程，並支援專業的照片和影片應用程式」。新聞稿還將兼容 LiDAR 的 iPad Pro 描述為“世界上最好的增強現實設備”，並推廣了蘋果的“測量”應用程式。
谷歌尚未明確解釋為何 LiDAR 未在 Depth API 和新版支援設備上同時使用。除了支援 LiDAR 並讓 Android 裝置更輕、更經濟實惠之外，LiDAR 還具有顯著的無障礙優勢。
由於 Android 可在多家製造商生產的行動裝置上運行，因此 LiDAR 將優先支援相容 LiDAR 的機型。此外，由於只需要一個標準攝像頭，Depth API 可以向後相容於更多設備。
事實上，Google的 Depth API 與硬體無關，這意味著開發人員可以使用該平台來建立體驗 谷歌擴增實境 他們也可以開發適用於 Apple 裝置的體驗。
您探索過深度感知嗎？
本文主要關注行動端擴增實境體驗中的 LiDAR 和 ToF 技術。這主要是因為這些更複雜的體驗需要最多的解釋。同時也因為這些體驗是最令人愉悅、最令人期待的。
然而，像這樣的深度感知方法是許多更簡單、更實用的實驗和工具的基礎，您可能每天都會使用它們，而無需過多思考。我們希望閱讀有關 ToF 和 LiDAR 的文章能讓您更能理解這些應用。現在您可以查看 利用 iPhone 上的 LiDAR 技術：最令人興奮的用途.
