Detekcia prekážok: ToF vs. event-based kamery

Prehľad a motivácia štúdie

Rýchla a spoľahlivá detekcia prekážok je pre malé UAV kritická pri lete v blízkosti terénu, v interiéri či pri autonómnych preletoch nad komplexným prostredím. Tento článok porovnáva Time-of-Flight (ToF) snímače (kontinuálne vlnové ToF kamery a solid-state LiDARy) s event-based kamerami (DVS/EVS) z pohľadu presnosti, latencie, dosahu, výpočtových nárokov, robustnosti a vhodnosti pre typické dronové scenáre.

Princíp činnosti: ToF vs. event-based

ToF: vysiela modulované alebo pulzné svetlo a meria čas návratu (alebo fázový posun) pre priamy range map. Výstupom je hĺbková mapa (zvyčajne 30–60 fps), prípadne bodový mrak. Výkon ovplyvňuje reflektancia cieľa, vzdialenosť a atmosféra.
Event-based kamery: neposielajú snímky v pevnej frekvencii; každý pixel asynchrónne generuje udalosť, keď lokálny logaritmický jas prekročí prah. Výstup je prúd udalostí s mikrosekundovou latenciou a extrémnym dynamickým rozsahom; hĺbku získavame sekundárne (stereo, pohyb, aktívne štruktúrované svetlo, alebo fúzia).

Metodika porovnania a metriky

Hodnotenie sa opiera o tieto metriky:

Latencia systému (ms): snímač → spracovanie → rozhodnutie.
Presnosť hĺbky (RMSE, MAE v cm) a spoľahlivosť (percento validných meraní).
Dosah (m) a minimálna detekovateľná prekážka (rozmer/plocha).
Výpočtové nároky (GFLOPs/W, využitie CPU/GPU/NPU).
Energetická spotreba (W) a hmotnosť (g) snímača a výpočtovej jednotky.
Robustnosť voči HDR scénam, nízkemu osvetleniu, dažďu/hmle, textúrnej chudobe, spekularitám.

Hardvérové charakteristiky a typické rozsahy

Parameter	ToF (kamera/LiDAR)	Event-based kamera
Latencia signálu	~10–30 ms (snímková pipeline)	~1–1000 µs (asynchrónne udalosti)
Rozlíšenie výstupu	QVGA–VGA hĺbka (kamery), 10–100k bodov (LiDAR)	VGA–MPix adresy udalostí (agregované do frameletov)
Dynamický rozsah	~60–90 dB	~120–140 dB
Dosah (typ.)	2–6 m ToF kamera, 10–60 m solid-state LiDAR	Limitovaný geometriou; hĺbka len sekundárne (stereo/pohyb)
Spotreba snímača	1–8 W (ToF/LiDAR)	0,2–2 W
Náchylnosť na hmlu/dažď	Streľba do aerosólov → multipath/šum	Kontrast klesá, ale nezávisle od vlastného osvetlenia
Svetelné podmienky	Aktívne osvetlenie pomáha v tme, saturuje na slnku	Výborné v HDR a rýchlych zmenách, potrebuje textúru/pohyb

Presnosť a dosah v praxi

ToF: v interiéri poskytuje stabilnú hĺbku na 2–6 m (ToF kamera) a 10–30+ m (solid-state LiDAR). Presnosť rastie s reflektanciou a klesá s uhlom dopadu a aerosólmi. Multipath a inter-reflexie môžu generovať systematické chyby.
Event-based: samotné udalosti neudávajú hĺbku; stereo-event alebo motion parallax ju vie vytrénovať/odhadnúť. Presnosť závisí od baseline, kalibrácie a bohatosti hrán. Pri statickej scéne a bez pohybu klesá informačný tok.

Latencia a bezpečný reakčný priestor

Pre plánovanie manévru používame konzervatívny odhad zastavovacej vzdialenosti:

s = v · τ + v²/(2 · a_max), kde v je rýchlosť, τ celková latencia reťazca a a_max maximálne spomalenie (obmedzené akceleráciou dronu a limitmi vrtúľ).

Príklad: v = 10 m/s, τ_ToF ≈ 60 ms (senzor + inference), a_max = 6 m/s² → s ≈ 0,6 m + 8,3 m = 8,9 m.
Príklad: v = 10 m/s, τ_event ≈ 5 ms → s ≈ 0,05 m + 8,3 m = 8,35 m. Výhoda event-based je najmä v prvom členovi (reakčný čas).

Energia a výpočtové nároky

ToF: aktívna emisia (VCSEL/laser) zvyšuje priamu spotrebu, ale poskytuje metricky presnú hĺbku, čím redukuje potrebu ťažkého učenia. Typicky beží odľahčené filtrovanie a odhad plôch/hraníc + jednoduché plánovanie vyhýbania.
Event-based: snímač je úsporný, no hĺbka vyžaduje stereo matching na udalostiach, spatio-temporálne mapovanie, prípadne neurónové siete. Pri GPU/NPU akcelerácii je však tok dát veľmi riedky (sparse), čo je výhodné.

Algoritmické pipeline

ToF pipeline: filtrovanie hĺbky (bilaterálne/temporal), odstránenie multipathu, segmentácia prekážok, odhad normál, tvorba lokálnej 3D obsadenosti (voxel/grid), plánovanie úhybných manévrov (DWA/TEB/voxel RRT).
Event-based pipeline: agregácia udalostí do time surface/event frame, odhad optical flow, stereo-event matching (časovo-priestorové okná), eVIO (event-based vizuálno-inerčný odhad), následne 3D mapovanie (TSDF/ESDF) a plánovanie.

Kalibrácia a synchronizácia

Extrinsiky (R,t) medzi snímačmi a IMU musia byť stabilné; pri event-based stereo je kritický časový offset < 1 ms.
Intenzitné artefakty ToF (ambientné svetlo, teplota) riešte temnými a flat-field kalibráciami.
Pre fúziu ToF + event je nutná spoločná časová základňa (GPS time/PPS alebo PTP), inak vznikajú ghost prekážky.

Robustnosť v náročných podmienkach

Situácia	ToF	Event-based
Interiér s nízkym svetlom	Výborné (aktívne osvetlenie)	Dobré, ak je pohyb/textúra; inak málo udalostí
Exteriér – ostré slnko/HDR	Riziko saturácie senzora/receivera	Veľmi dobré (vysoký DR)
Hmla/dažď/sneh	Scattering → chybné range, multipath	Kontrast klesá, ale menšia interakcia s aerosólmi
Les (tenké vetvy)	Dobrý priebeh, ale ťažké drobné objekty na limite rozlíšenia	Dobré, ak hrany generujú udalosti; nutná fúzia na hĺbku
Lesklé/spevnené povrchy	Spekulárne odrazy → outliery	Môže vzniknúť lokálna absencia udalostí

Experimentálny dizajn porovnávacej štúdie

Scény: interiér (tmavý sklad), exteriér HDR (slnko–tieň), hmla/rozptyl (generátor hmly), les/tenké prekážky.
Trajektórie: priamy let (5–12 m/s), slalom (±2 m bočný offset), náhle zastavenie.
Ground truth: optický motion capture v interiéri; vonku RTK + statický referenčný LiDAR.
Výstupy: true positive rate detekcie, time-to-react, počet falošných poplachov, presnosť hĺbky, energetická efektivita (Wh na 100 m bezpečne preletenej trate).

Výsledky a interpretácia (syntetická analýza)

V interiéri a pri nízkom osvetlení má ToF výhodu v priamom range, štandardná latencia však zvyšuje bezpečný odstup.
V HDR a pri rýchlych manévroch má event-based výraznú výhodu v latencii a absencii rozmazania; na spoľahlivú hĺbku ale potrebuje stereo/pohyb alebo fúziu s ToF/IMU.
V hmle/daždi klesá spoľahlivosť ToF; event-based zostáva použiteľný na detekciu zmeny, no nie absolútnej vzdialenosti bez fúzie.

Fúzia senzorov: „najlepšie z oboch svetov“

Odporúčaný prístup pre UAV, ktoré lietajú naprieč scenármi, je fúzia ToF + event + IMU:

Event poskytuje nízkolatenčné indície o okrajoch a pohybe (predikcia rizík).
ToF dodá metrickú hĺbku a stabilný range stop pre plánovač.
IMU/VIO stabilizuje pozíciu a dopĺňa chýbajúce informácie pri nízkej textúre.

Integrované plánovanie a bezpečnostná logika

Hierarchia reakcií: 1) event trigger (mikro-úhyb), 2) ToF potvrdenie vzdialenosti, 3) globálna replánovacia fáza.
Konzervatívny buffer: bezpečný polomer podľa vzorca pre s s penalizáciou za neistotu hĺbky (väčšia penalizácia pri event-only odhade).
Failover: pri saturácii ToF prepnúť do „edge-follow“ režimu na eventoch so zníženou rýchlosťou.

Nákladová a integračná stránka

ToF kamery: nižšia cena a jednoduchšia integrácia na krátke dosahy (interiér, indoor SLAM, robotika), vyšší príkon.
Solid-state LiDAR: vyšší dosah, robustnosť, ale cena/spotreba/rozmery sú pre mikro-UAV limit.
Event-based kamery: rastúci ekosystém, nízky príkon, no sofistikovanejšia softvérová integrácia a potreba špecializovaných knižníc.

Odporúčania podľa typu misie

Interiér/temné priestory, pomalé lety (≤4 m/s): ToF kamera ako primárny senzor; event-based voliteľne na rýchle okrajové detekcie.
Exteriér, vysoká dynamika (≥8 m/s), ostré prechody svetla: event-based stereo + IMU/VIO ako primárne, ToF/LiDAR pre metrické range do 10–20 m.
Hmla/dažď: minimalizovať závislosť od aktívnej optiky; event-based + radar (ak hmotnosť dovolí) alebo výrazne konzervatívny profil letu.
Mikro-UAV s prísnym rozpočtom energie: event-based single/stereo s ľahkým procesingom; pre kritické misie pridať ľahký ToF pre last-resort stop.

Limity a praktické úskalia

ToF: multipath, saturácia slnkom, aerosóly; potreba tepelnej stabilizácie a optickej čistoty okienka.
Event-based: nízky signál pri statických textúrne chudobných scénach; kalibrácia prahov, citlivá časová synchronizácia.
Datasety a benchmarky: menej štandardizované pre event-based hĺbku v UAV rýchlostiach; odporúčaná interná kalibrácia na vlastných scenároch.

Implementačný checklist pre tím

Definujte latency budget a vypočítajte bezpečný odstup pre max. rýchlosť.
Overte kalibráciu extrinsík a časovania (PPS/PTP) pre všetky snímače.
Zaveďte confidence mapy (per-pixel/per-voxel) a penalizácie neistoty v plánovači.
Simulujte saturáciu/slepé zóny (slnečný závoj, hmla) a trénujte failover režimy.

ToF poskytuje spoľahlivú metrickú hĺbku s jednoduchou integráciou, no trpí na aerosóly a vyššiu latenciu snímkovej pipeline. Event-based kamery prinášajú ultranízku latenciu, extrémny dynamický rozsah a nízku spotrebu, ale hĺbku potrebujú dopočítať alebo fúzovať. Pre UAV, ktoré operujú v rozmanitých podmienkach a rýchlostiach, je optimom hybridná architektúra: event-based na včasné varovanie a ToF/LiDAR na presné range stop. Voľba senzora by mala vychádzať z rýchlostného profilu, osvetlenia, poveternostných rizík a energetického rozpočtu konkrétnej platformy.