测距技术深度解析：TOF与TOA原理、应用与实践指南

测距技术深度解析：TOF与TOA原理、应用与实践指南

目录

• 引言
• 一、TOF与TOA的核心定义
  • 1.1 TOF（Time of Flight，飞行时间）
  • 1.2 TOA（Time of Arrival，到达时间）
  • 1.3 核心概念对比图
• 二、工作原理深度解析
  • 2.1 TOF工作原理与数学推导
  • 2.2 TOA工作原理与数学推导
  • 2.3 时钟同步问题分析
• 三、关键差异对比
  • 3.1 技术特性对比表
  • 3.2 应用场景对比
  • 3.3 误差来源分析
• 四、名词辨析与延伸
  • 4.1 相关技术名词
  • 4.2 技术关系图谱
• 五、实际应用案例
  • 5.1 UWB定位系统
  • 5.2 卫星定位系统
  • 5.3 光学深度相机
  • 5.4 工业自动化应用
• 六、选型决策指南
  • 6.1 决策流程图
  • 6.2 选型建议
  • 6.3 混合方案设计
• 七、更多测距技术全览
  • 7.1 时间与相位类测距
  • 7.2 工程测量与GNSS技术
  • 7.3 物理测距方式
  • 7.4 测距技术分类树
• 八、激光测距与超声波测距深度对比
  • 8.1 技术原理对比
  • 8.2 性能参数对比表
  • 8.3 应用场景分析
  • 8.4 工程实践要点
• 九、常见问题解答
• 十、总结与展望

引言

在现代定位、导航和测量系统中，精确的距离测量是核心技术之一。**TOF（Time of Flight，飞行时间）和TOA（Time of Arrival，到达时间）**是两种基于时间测量的经典测距方法，广泛应用于UWB定位、卫星导航、激光雷达、深度相机等领域。

本文将从原理、数学推导、实际应用等多个维度深入解析这两种测距技术，帮助读者全面理解其工作机制、适用场景和工程实践要点。

一、TOF与TOA的核心定义

1.1 TOF（Time of Flight，飞行时间）

TOF（飞行时间）是一种通过测量信号往返时间来计算距离的方法。其核心思想是：信号从发射端发出，到达目标后返回，测量这个往返时间（Round-Trip Time, RTT），然后根据光速计算距离。

基本公式

d = (c × t_round) / 2

其中：

• d= 距离（米）
• c= 光速（约 3×10⁸ m/s）
• t_round= 往返时间（秒）

技术特点

1. 无需严格时钟同步：通过往返测量，可以抵消两端时钟不同步的影响
2. 双向通信：需要信号往返，通信开销较大
3. 实现方式多样：
   • 脉冲ToF：直接测量脉冲往返时间
   • 连续波ToF（iToF/dToF）：通过测量相位差换算时间
   • 双向测距（TWR）：UWB中常用的实现方式

应用领域

• UWB精准定位系统
• 激光雷达（LiDAR）
• 光学深度相机（如Kinect、iPhone Face ID）
• 激光测距仪

1.2 TOA（Time of Arrival，到达时间）

**TOA（到达时间）**是一种通过测量信号单向到达时间来计算距离的方法。其核心思想是：信号从发射端发出，接收端记录到达时刻，根据时间差和光速计算距离。

基本公式

d = c × t_TOA

其中：

• d= 距离（米）
• c= 光速（约 3×10⁸ m/s）
• t_TOA= 单向到达时间（秒）

技术特点

1. 需要严格时钟同步：发射端和接收端必须严格同步，否则会产生距离误差
2. 同步误差影响：1 ns的同步误差 ≈ 0.3 m的距离误差
3. 单向通信：通信开销较小，适合大规模标签定位
4. 实现方式：
   • 全网时间同步（如GPS时间）
   • 高精度时钟源（原子钟、GNSS授时）

应用领域

• 卫星定位系统（GPS、北斗等）
• 蜂窝网络定位
• 大规模UWB标签定位系统
• TDOA定位系统的基础

1.3 核心概念对比图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ TOF vs TOA 核心概念对比 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ TOF（飞行时间） │ │ ┌──────────┐ ┌────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 发射端A │ ────→ │目标│ ←─── │ 发射端A │ │ │ └──────────┘ └────┘ └──────────┘ │ │ T1 发送 反射 T2 接收 │ │ │ │ 距离计算: d = c × (T2 - T1) / 2 │ │ 特点: 无需时钟同步，双向通信 │ │ │ │ ─────────────────────────────────────────────────────────── │ │ │ │ TOA（到达时间） │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 发射端A │ ────→ │ 接收端B │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ │ │ T0 发送 T1 接收 │ │ │ │ 距离计算: d = c × (T1 - T0) │ │ 特点: 需要严格时钟同步，单向通信 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

二、工作原理深度解析

2.1 TOF工作原理与数学推导

基本工作流程

TOF测距的典型流程如下（以UWB TWR为例）：

步骤1: 设备A发送测距请求 A ──[Request]──> B T1 = 发送时刻（A的本地时钟） 步骤2: 设备B接收并立即回复 B ──[Response]──> A T2 = 接收时刻（A的本地时钟） T3 = 发送时刻（B的本地时钟） T4 = 接收时刻（B的本地时钟） 步骤3: 设备A计算距离 往返时间 = T2 - T1 处理时间 = T4 - T3 实际飞行时间 = (往返时间 - 处理时间) / 2 距离 = c × 实际飞行时间

数学推导

假设设备A和B之间存在时钟偏移：

• 设备A的时钟：t_A
• 设备B的时钟：t_B = t_A + δ（δ为时钟偏移）

单次测量：

T1 = t_A1 (A发送时刻，A的时钟) T2 = t_A2 (A接收时刻，A的时钟) T3 = t_B1 (B接收时刻，B的时钟) T4 = t_B2 (B发送时刻，B的时钟) 实际飞行时间（单程）： t_prop = (T2 - T1 - (T4 - T3)) / 2 距离： d = c × t_prop

双向测距（DS-TWR，Double-Sided TWR）：
为了进一步消除时钟偏移影响，常采用双向测距：

第一次测量：A → B → A t_round1 = T2 - T1 t_reply1 = T4 - T3 第二次测量：B → A → B t_round2 = T6 - T5 t_reply2 = T8 - T7 实际飞行时间： t_prop = (t_round1 × t_round2 - t_reply1 × t_reply2) / (t_round1 + t_round2 + t_reply1 + t_reply2) 距离： d = c × t_prop

误差分析

TOF的主要误差来源：

1. 多径效应：信号经过多条路径到达，导致时间测量偏差
2. 时钟抖动：硬件时钟的不稳定性
3. 处理延迟：信号处理、编码解码等引入的延迟
4. 环境因素：温度、湿度对信号传播速度的影响

典型精度：

• UWB TOF：±10 cm（室内环境）
• 激光TOF：±2 cm（近距离）
• 光学ToF相机：±1-5 cm（取决于深度范围）

2.2 TOA工作原理与数学推导

基本工作流程

TOA测距需要全网时间同步，典型流程如下：

步骤1: 全网时间同步 所有设备同步到统一时钟源（如GPS时间、原子钟） 步骤2: 发射端发送信号 A ──[Signal]──> B T0 = 发送时刻（同步时钟） 步骤3: 接收端记录到达时刻 T1 = 接收时刻（同步时钟） 步骤4: 计算距离 距离 = c × (T1 - T0)

数学推导

在理想情况下（完全同步）：

距离计算： d = c × (T1 - T0) 其中： - T0 = 发射时刻（同步时钟） - T1 = 接收时刻（同步时钟） - c = 光速

考虑时钟同步误差：

假设存在同步误差Δt_sync：

实际距离： d = c × (T1 - T0 + Δt_sync) 距离误差： Δd = c × Δt_sync

同步误差影响示例：

• 1 ns同步误差 → 0.3 m距离误差
• 10 ns同步误差 → 3 m距离误差
• 100 ns同步误差 → 30 m距离误差

时间同步方法

1. GPS/GNSS授时：精度可达纳秒级
2. 网络时间协议（NTP）：精度约毫秒级
3. 精确时间协议（PTP/IEEE 1588）：精度可达纳秒级
4. 原子钟：精度最高，但成本高

2.3 时钟同步问题分析

时钟同步误差对TOA的影响

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 时钟同步误差对TOA测距的影响 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 同步误差 距离误差 应用影响 │ │ ──────────────────────────────────────────────── │ │ 1 ns 0.3 m 高精度定位系统不可接受 │ │ 10 ns 3 m 一般定位系统可接受 │ │ 100 ns 30 m 粗略定位可接受 │ │ 1 μs 300 m 仅适用于粗略估计 │ │ │ │ 典型应用要求： │ │ • 室内定位：< 10 ns │ │ • 室外定位：< 100 ns │ │ • 卫星定位：< 1 ns │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

TOF如何消除时钟同步问题

TOF通过往返测量，可以自动消除时钟偏移：

假设设备A和B的时钟偏移为δ： A发送时刻（A时钟）：T1 B接收时刻（B时钟）：T1' = T1 + δ + t_prop B发送时刻（B时钟）：T2' A接收时刻（A时钟）：T2 = T2' - δ + t_prop 往返时间（A时钟测量）： t_round = T2 - T1 = (T2' - δ + t_prop) - T1 = T2' - T1 - δ + t_prop 如果B立即回复（T2' ≈ T1'），则： t_round ≈ 2 × t_prop 因此，时钟偏移δ被自动消除！

三、关键差异对比

3.1 技术特性对比表

3.2 应用场景对比

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ TOF vs TOA 应用场景对比 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ TOF 适用场景： │ │ ✓ 小规模精准定位（< 100个标签） │ │ ✓ 需要双向数据通信的场景 │ │ ✓ 无法部署时间同步基础设施的环境 │ │ ✓ 对精度要求极高的应用（如工业测量） │ │ │ │ 典型应用： │ │ • UWB室内定位系统 │ │ • 激光雷达（LiDAR） │ │ • 光学深度相机 │ │ • 工业机器人定位 │ │ │ │ ───────────────────────────────────────────────────── │ │ │ │ TOA 适用场景： │ │ ✓ 大规模标签定位（> 1000个标签） │ │ ✓ 标签仅需接收，无需主动通信 │ │ ✓ 可以部署时间同步基础设施 │ │ ✓ 对通信开销敏感的应用 │ │ │ │ 典型应用： │ │ • 卫星定位系统（GPS、北斗） │ │ • 蜂窝网络定位 │ │ • 大规模资产追踪 │ │ • TDOA定位系统 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

3.3 误差来源分析

TOF误差来源

1. 多径效应（主要误差源）

   • 信号经过多条路径到达
   • 影响：±5-20 cm（室内环境）
   • 缓解：使用超宽带信号、多天线技术

2. 时钟抖动

   • 硬件时钟的不稳定性
   • 影响：±1-5 cm
   • 缓解：使用高精度时钟源

3. 处理延迟

   • 信号处理、编码解码延迟
   • 影响：±2-10 cm
   • 缓解：硬件加速、优化算法

4. 环境因素

   • 温度、湿度对信号传播速度的影响
   • 影响：±1-3 cm
   • 缓解：环境补偿算法

TOA误差来源

1. 时钟同步误差（主要误差源）

   • 同步精度直接影响测距精度
   • 影响：1 ns → 0.3 m
   • 缓解：使用高精度同步协议（PTP、GNSS）

2. 信号传播延迟

   • 信号在介质中的传播速度变化
   • 影响：±5-10 cm
   • 缓解：环境补偿

3. 接收端时间戳精度

   • 接收端记录到达时刻的精度
   • 影响：±1-5 cm
   • 缓解：高精度时钟、硬件时间戳

四、名词辨析与延伸

4.1 相关技术名词

TDOA（Time Difference of Arrival，到达时间差）

定义：测量同一信号到达两个或多个基站的时间差，通过双曲线定位算法计算位置。

特点：

• 基站间需严格同步，但终端无需与基站同步
• 适合大规模标签定位（标签仅需接收）
• 定位精度取决于基站布局和同步精度

数学原理：

假设标签到基站1和基站2的距离差为： Δd = d1 - d2 = c × (t1 - t2) 其中 t1、t2 是信号到达两个基站的时间。 通过多个基站的时间差，可以确定标签位置（双曲线交点）。

RTT（Round‑Trip Time，往返时间）

与 TOF 在概念上等价，常用于描述双向测距的往返时延，距离计算同为d = c·RTT/2。

SS-TOF（Single-Sided TOF，单边飞行时间）

依赖发射端与接收端严格同步的TOF实现，实际上等同于TOA。

UWB 中的 TOF 与 TOA

很多 UWB 实现里：

• TOF 常指双向 TWR：无需时钟同步，适合小规模精准定位
• TOA 常指单向测距：需要全网/基站间严格同步，适合大规模标签定位

硬件形态可相同，差异主要在空口协议与测距流程。

4.2 技术关系图谱

测距技术分类 │ ┌───────────────┼───────────────┐ │ │ │ 时间测量 信号强度 几何测量 │ │ │ ┌───┴───┐ │ ┌───┴───┐ │ │ │ │ │ TOF TOA RSSI 三角测量 视距法 │ │ │ │ │ │ TWR TDOA AOA/RSS │ │ │ │ DS-TWR 多基站TDOA

五、实际应用案例

5.1 UWB定位系统

案例：Decawave UWB定位系统

技术方案：采用TOF（TWR）测距

系统架构：

┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ 标签A │◄────►│ 基站1 │◄────►│ 基站2 │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │ │ │ └────────────────┴────────────────┘ │ ┌─────▼─────┐ │ 定位服务器 │ └───────────┘

性能指标：

• 测距精度：±10 cm（室内环境）
• 更新频率：100 Hz
• 通信范围：50-100 m
• 标签容量：< 100个（受通信开销限制）

应用场景：

• 工厂AGV定位
• 仓库资产管理
• 人员定位追踪

5.2 卫星定位系统

案例：GPS定位系统

技术方案：采用TOA测距

工作原理：

卫星1 ──[信号]──> 接收机 (TOA1) 卫星2 ──[信号]──> 接收机 (TOA2) 卫星3 ──[信号]──> 接收机 (TOA3) 卫星4 ──[信号]──> 接收机 (TOA4) 所有卫星同步到GPS时间（原子钟精度） 接收机通过TOA计算到各卫星的距离 通过三角定位算法计算位置

性能指标：

• 定位精度：±5-10 m（民用），±1 m（RTK）
• 时间同步精度：< 1 ns
• 覆盖范围：全球
• 用户容量：无限制

5.3 光学深度相机

案例：iPhone Face ID（结构光ToF）

技术方案：采用ToF测距（连续波相位法）

工作原理：

发射器 ──[调制光]──> 目标 ──[反射光]──> 接收器 ↑ ↓ └────────── 相位差 ────────────┘ 通过测量发射光和反射光的相位差计算距离

性能指标：

• 深度精度：±1-2 mm（近距离）
• 测量范围：0.5-5 m
• 帧率：30-60 fps
• 分辨率：640×480 或更高

5.4 工业自动化应用

案例：激光雷达导航

技术方案：采用ToF测距（脉冲法）

应用场景：

• AGV自动导航
• 机器人避障
• 3D扫描建模

性能指标：

• 测距精度：±2 cm
• 测量范围：0.1-200 m
• 扫描频率：10-20 Hz
• 角度分辨率：0.1-0.5°

六、选型决策指南

6.1 决策流程图

开始选型 │ ├─ 是否需要大规模标签（> 1000）？ │ ├─ 是 → 考虑TOA/TDOA │ └─ 否 → 继续判断 │ ├─ 是否可以部署时间同步基础设施？ │ ├─ 是 → 考虑TOA │ └─ 否 → 考虑TOF │ ├─ 是否需要双向数据通信？ │ ├─ 是 → 优先TOF │ └─ 否 → 继续判断 │ ├─ 对精度要求如何？ │ ├─ 极高（< 10 cm）→ TOF │ ├─ 高（10-30 cm）→ TOF或TOA │ └─ 一般（> 30 cm）→ TOA │ └─ 成本预算如何？ ├─ 高 → TOA（需要同步设备） └─ 中低 → TOF

6.2 选型建议

选择TOF的场景

1. 小规模精准定位（< 100个标签）
2. 无法部署时间同步基础设施
3. 需要双向数据通信
4. 对精度要求极高（< 10 cm）
5. 成本预算有限

选择TOA的场景

1. 大规模标签定位（> 1000个标签）
2. 可以部署时间同步基础设施
3. 标签仅需接收，无需主动通信
4. 对通信开销敏感
5. 成本预算充足

6.3 混合方案设计

在实际应用中，可以采用TOF和TOA混合方案：

┌─────────────────────────────────────────┐ │ 混合定位系统架构 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 基站间：TOA同步（PTP/GNSS） │ │ 标签-基站：TOF测距（TWR） │ │ │ │ 优势： │ │ • 基站间高精度同步 │ │ • 标签无需与基站同步 │ │ • 兼顾精度和扩展性 │ │ │ └─────────────────────────────────────────┘

七、更多测距技术全览

7.1 时间与相位类测距

TWR（Two‑Way Ranging，双向测距）

定义：典型TOF的工程实现，通过往返时间消掉两端时钟不同步。

工作原理：

设备A ──[Request]──> 设备B 设备B ──[Response]──> 设备A 距离计算：d = c × RTT / 2

特点：

• 无需时钟同步
• 精度：±10 cm（UWB）
• 通信开销：中等

SS‑TOF（Single‑Sided TOF，单边飞行时间）

定义：依赖发射端与接收端严格同步的TOF实现，实际上等同于TOA。

距离计算：d = c × t_TOA

FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，调频连续波）

定义：通过测量发射与回波的频率差（拍频）解算距离与速度。

工作原理：

发射频率：f(t) = f0 + kt 回波频率：f'(t) = f(t - τ) 拍频：Δf = f(t) - f'(t) = kτ 距离：d = c × τ / 2 = c × Δf / (2k)

应用：

• 毫米波雷达
• 激光测距
• 汽车ADAS系统

特点：

• 可同时测距和测速
• 精度：±1-5 cm
• 量程：0.1-300 m

RTT（Round‑Trip Time，往返时间）

与TOF在概念上等价，用于描述双向测距的往返时延。

RSSI（Received Signal Strength Indication，接收信号强度指示）

定义：用已知发射功率与接收功率的衰减模型估算距离。

距离模型：

RSSI = P_tx - P_loss - P_rx 其中： P_loss = 20 × log10(4πd/λ) （自由空间模型） 距离：d = 10^((P_tx - RSSI - P_loss0) / (10n)) n = 路径损耗指数（2为自由空间，2-4为室内）

特点：

• 成本低
• 精度低：±1-5 m
• 易受环境与多径影响
• 常用于室内定位与短距估算

相位法测距（Phase‑based Ranging）

定义：测连续波往返相位差换算距离。

工作原理：

发射信号：A × sin(2πft) 接收信号：A' × sin(2πft + φ) 相位差：φ = 4πfd/c 距离：d = c × φ / (4πf)

特点：

• 精度高：±1 mm（近距离）
• 量程：0.1-100 m
• 常用于中短距光电/EDM仪器

脉冲法测距（Pulse Ranging）

定义：直接测脉冲往返时间。

特点：

• 适合长距与高速场景
• 精度：±2-10 cm
• 量程：可达数公里

术语对照小结

┌─────────────────────────────────────────┐ │ 测距术语对照关系图 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ │ │ TOF ≈ RTT（双向，无需同步） │ │ │ │ │ ├─ TWR（双向测距） │ │ └─ DS-TWR（双向双向测距） │ │ │ │ TOA ≈ SS-TOF（单向，需同步） │ │ │ │ │ └─ TDOA（多基站时间差） │ │ │ │ FMCW（调频连续波，测距+测速） │ │ │ │ RSSI（信号强度，精度低） │ │ │ └─────────────────────────────────────────┘

6.2 工程测量与GNSS常见名词

EDM（Electromagnetic Distance Measurement，电磁波测距）

以光波/微波为载波测距，典型有脉冲法与相位法。

全站仪（Total Station）

集成电子测角+EDM，可直接输出斜距/平距/高差/坐标。

无合作目标测距

全站仪对无需棱镜的目标进行测距（如棱镜反射片或自然目标），提升外业效率。

GPS/GNSS 测距

基于伪距（Pseudorange）、载波相位与RTK/PPP等解算基线长度或点位坐标，具备全天候、无需通视等优点。

视距法（Stadia Tacheometry）

利用望远镜视距丝与标尺读数，按几何光学关系快速求水平距离与高差，精度一般为1/200～1/300。

钢尺量距（Steel Taping）

传统直接量距方法，需进行尺长、温度、倾斜等改正，常用于短距或检核。

6.3 其他物理测距方式

激光测距（Laser TOF/相位）

发射激光并测往返时间或相位差，广泛用于建筑测绘、工业测量、机器人。

超声波测距

测超声波回波时间，典型量程0.1–15 m、精度约±0.5%–1%，常见于倒车雷达、液位检测。

毫米波雷达测距（FMCW）

测距与测速一体，典型量程0.1–300 m，用于ACC/AEB等汽车 ADAS。

激光雷达（LiDAR）

以激光扫描获取距离/强度/反射率三维点云，广泛用于自动驾驶、测绘与机器人。

工业编码器测距

通过光栅/磁栅等位移传感将直线位移转为脉冲计数，适合机床与半导体设备的高精度定位。

6.4 天文与大地测量中的距离方法

雷达测距（Planetary Radar）

向月球/行星发射无线电脉冲并接收回波，精确测定地月距离与行星距离。

应用：

• 地月距离测量（精度：厘米级）
• 行星距离测量
• 小行星探测

激光测月（Lunar Laser Ranging，LLR）

以月球反射器进行激光往返测时，精度达厘米级。

工作原理：

地球 ──[激光脉冲]──> 月球反射器 ──[反射光]──> 地球 ↑ ↓ └────────── 往返时间 ───────────────┘ 地月距离：d = c × t_round / 2

精度：±1-2 cm（地月距离约38万公里）

三角视差法

近距恒星（约≤100 秒差距）通过周年视差测定距离，是外太空测距的基本校准方法。

原理：

恒星 * /|\ / | \ / | \ / | \ / | \ / | \ 地球1 太阳 地球2 （6月） （12月） 视差角：p = 1/d（秒差距） 距离：d = 1/p（秒差距）

造父变星/天琴座RR型变星

利用周光关系作为"标准烛光"测距，可达数亿光年范围。

原理：

• 变星的光度与周期存在确定关系
• 通过观测周期确定绝对光度
• 通过观测视亮度计算距离

主序星重叠法（Main‑Sequence Fitting）

将星团赫罗图与标准主序对齐，求星团距离。

红移—距离关系（哈勃定律）

对遥远星系用谱线红移推算距离，是宇宙学尺度测距的核心工具。

公式：

v = H₀ × d 其中： - v = 退行速度（km/s） - H₀ = 哈勃常数（约70 km/s/Mpc） - d = 距离（Mpc）

7.4 测距技术分类树

测距技术 │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │ │ │ 时间测量 信号强度 几何测量 │ │ │ ┌───┴───┐ │ ┌───┴───┐ │ │ │ │ │ TOF TOA RSSI 三角测量 视距法 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ TWR TDOA AOA/RSS 全站仪 钢尺量距 │ │ │ │ │ │ │ │ DS-TWR 多基站 信号衰减模型 EDM │ │ │ │ 脉冲ToF 卫星定位 │ │ 连续波ToF │ │ 相位法/脉冲法

八、激光测距与超声波测距深度对比

8.1 技术原理对比

激光测距原理

脉冲法激光测距：

发射器 ──[激光脉冲]──> 目标 ──[反射光]──> 接收器 ↑ ↓ └────────── 时间差 ────────────┘ 距离：d = c × Δt / 2

相位法激光测距：

发射器 ──[调制光]──> 目标 ──[反射光]──> 接收器 ↑ ↓ └────────── 相位差 ────────────┘ 距离：d = c × φ / (4πf)

超声波测距原理

发射器 ──[超声波]──> 目标 ──[回波]──> 接收器 ↑ ↓ └────── 时间差 ────────────┘ 距离：d = v_sound × Δt / 2 其中：v_sound ≈ 343 m/s（20°C，标准大气压）

声速影响因素：

• 温度：v = 331.3 + 0.606 × T（m/s，T为摄氏度）
• 湿度：影响较小
• 气压：影响较小

8.2 性能参数对比表

注：表中数值为典型范围，具体取决于器件方案（如TOF/相位、线数/功率）、目标反射率与环境条件。

8.3 应用场景分析

激光测距适用场景

• 机器人导航：需要中远距离、高精度与较快响应
• 工业测量：建筑测绘、设备安装定位
• 安防测距：周界防护、入侵检测
• 自动驾驶：障碍物检测、路径规划

优化建议：在强光或雨雾天气下，可通过滤光、算法稳健化与多传感器融合提升可靠性。

超声波测距适用场景

• 室内避障：机器人、AGV近距离避障
• 停车辅助：倒车雷达、自动泊车
• 液位检测：水箱、油罐液位测量
• 近距离检测：成本敏感、环境粉尘/溅水较多

注意事项：刷新率较低与波束角大带来的"近场铺盖"问题，可通过多探头布局与投票策略降误报。

混合方案设计

近场安全冗余与多传感器融合（如无人车/AGV）：

┌─────────────────────────────────────────┐ │ 混合传感器布局方案 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 近场（0-2 m）： │ │ • 8-12颗超声波传感器环绕布置 │ │ • 提供贴身防护和盲区检测 │ │ │ │ 中远场（2-200 m）： │ │ • 激光雷达（LiDAR） │ │ • 环境建模与动态目标跟踪 │ │ │ │ 优势： │ │ • 兼顾近距离高可靠性和远距离高精度 │ │ • 多传感器冗余提升安全性 │ │ │ └─────────────────────────────────────────┘

8.4 工程实践要点

超声波的系统工程要点

• 声速受温度/湿度影响，需在线补偿；采用匹配滤波、增益校正、数字滤波提升信噪比；多探头需分时/编码避免串扰；必要时做多传感器投票降低误报。

激光的环境适应与器件选择

• 强光直射、雨雾会引入噪声点；对玻璃/黑色吸光材料可能失效，可通过多模态融合与场景化参数调优应对。车规/户外场景常选905 nm方案（成本与生态更成熟），在雨雾等极端环境可考虑1550 nm（人眼安全功率余量更大、穿透性更好，但成本与功耗更高）。

九、常见问题解答

Q1: TOF和TOA哪个精度更高？

答：理论上，在理想条件下两者精度相当。但实际应用中：

• TOF：受多径效应影响较大，典型精度±10 cm（UWB）
• TOA：受时钟同步误差影响，1 ns同步误差→0.3 m距离误差

结论：如果能够实现高精度时间同步（< 10 ns），TOA可以达到更高精度。但在实际部署中，TOF更容易达到高精度（因为无需复杂的时间同步基础设施）。

Q2: 为什么TOF不需要时钟同步？

答：TOF通过往返测量，时钟偏移在计算过程中被自动抵消：

假设时钟偏移为δ： 往返时间 = (T2 - δ + t_prop) - (T1 + δ) = T2 - T1 - 2δ + t_prop 如果接收端立即回复，则： 往返时间 ≈ 2 × t_prop 时钟偏移δ被抵消！

Q3: TOA的同步误差如何影响测距精度？

答：同步误差直接影响距离误差：

距离误差 = 光速 × 同步误差 典型影响： • 1 ns同步误差 → 0.3 m距离误差 • 10 ns同步误差 → 3 m距离误差 • 100 ns同步误差 → 30 m距离误差

Q4: 什么时候选择TOF，什么时候选择TOA？

答：选择原则：

选择TOF：

• 小规模定位（< 100个标签）
• 无法部署时间同步基础设施
• 需要双向数据通信
• 成本预算有限

选择TOA：

• 大规模定位（> 1000个标签）
• 可以部署时间同步基础设施
• 标签仅需接收
• 成本预算充足

Q5: TDOA和TOA有什么区别？

答：

• TOA：测量信号到达单个基站的时间，需要标签与基站同步
• TDOA：测量信号到达多个基站的时间差，只需基站间同步，标签无需同步

TDOA优势：

• 标签无需同步，降低标签复杂度
• 适合大规模标签定位
• 通过双曲线定位提高精度

Q6: 如何提高TOF测距精度？

答：可以从以下几个方面优化：

1. 使用双向测距（DS-TWR）：进一步消除时钟偏移
2. 多径抑制：使用超宽带信号、多天线技术
3. 环境补偿：考虑温度、湿度对信号传播速度的影响
4. 滤波算法：使用卡尔曼滤波等算法平滑测量值
5. 硬件优化：使用高精度时钟、硬件时间戳

Q7: 如何提高TOA测距精度？

答：关键在时间同步精度：

1. 高精度同步协议：使用PTP（IEEE 1588）、GNSS授时
2. 硬件时间戳：在硬件层面记录到达时刻
3. 环境补偿：考虑信号传播速度变化
4. 多基站融合：通过TDOA提高定位精度

十、总结与展望

核心要点总结

1. TOF（飞行时间）

   • 通过往返时间测量距离
   • 无需严格时钟同步
   • 适合小规模精准定位
   • 典型精度：±10 cm（UWB）

2. TOA（到达时间）

   • 通过单向到达时间测量距离
   • 需要严格时钟同步
   • 适合大规模标签定位
   • 精度取决于同步精度（1 ns → 0.3 m）

3. 选型原则

   • 小规模、高精度、低成本 → TOF
   • 大规模、可同步、高预算 → TOA

技术发展趋势

1. 混合定位方案：TOF和TOA结合，兼顾精度和扩展性
2. 多传感器融合：结合IMU、视觉等传感器提高定位精度
3. AI算法优化：使用机器学习算法抑制多径、提高精度
4. 5G/6G集成：利用通信网络实现高精度定位

应用前景

测距技术在以下领域有广阔应用前景：

• 自动驾驶：高精度定位和障碍物检测
• 工业4.0：AGV导航、资产追踪
• 智慧城市：人员定位、交通管理
• AR/VR：空间定位和手势识别
• 物联网：大规模设备定位和追踪

延伸阅读

• UWB定位技术详解
• 卫星定位系统原理
• 激光雷达技术应用
• 多传感器融合定位

附录

A. 常用公式速查

TOF距离计算： d = (c × t_round) / 2 TOA距离计算： d = c × t_TOA 同步误差影响： Δd = c × Δt_sync 其中： - d = 距离（米） - c = 光速 ≈ 3×10⁸ m/s - t_round = 往返时间（秒） - t_TOA = 到达时间（秒） - Δt_sync = 同步误差（秒）

B. 典型精度参考

C. 技术标准参考

• IEEE 802.15.4z：UWB测距标准
• IEEE 1588：精确时间协议（PTP）
• 3GPP TS 38.305：5G定位标准
• ISO/IEC 24730：实时定位系统标准

文档创建时间：2026-01-08
最后更新时间：2026-01-08
版本：v2.0