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092、激光/ToF辅助对焦的“多传感器融合“——什么时候信ToF什么时候信PDAF?从距离置信度到场景分类的决策树
092、激光/ToF辅助对焦的"多传感器融合"——什么时候信ToF什么时候信PDAF?从距离置信度到场景分类的决策树去年秋天,我在调试一款旗舰机的前置自动对焦,客户投诉说暗光下自拍总是糊。我们用的是PDAF加ToF的方案,按理说ToF在暗光下应该能兜底。但现场复现时发现一个诡异现象:手机离人脸30厘米时对焦很准,退到50厘米就开始拉风箱,再远一点反而又好了。查日志发现,ToF模块在50厘米处输出的距离值跳变特别大,从45厘米到70厘米来回蹦,而PDAF的相位数据其实很稳定。当时团队里有人提议直接降低ToF权重,结果暗光下近距离对焦又变慢了。这个案例让我意识到,多传感器融合不是简单的加权平均,而是要在正确的时间信任正确的传感器。先聊聊ToF和PDAF各自的“性格缺陷”。PDAF本质上是个相对测量,它告诉你的是“当前镜组位置离合焦位置差多少”,但这个差值需要换算成绝对距离才能驱动马达。换算依赖镜头标定曲线,温度变化、镜头磨损、甚至手机摔过一下,曲线就偏了。所以PDAF的短处是“绝对精度差,但重复性好”——同一个场景下,你连续测十次,它给的相位差几乎不变,但那个值对应的真实距离可能已经偏了5%。ToF正好相反,它测的是光子飞行时间,绝对距离准,但容易受环境光干扰、被摄物体反射率影响,而且测量噪声大。同一个场景下,ToF可能这次给50厘米,下次给52厘米,再下次给48厘米,均值准但方差大。所以核心矛盾就出来了:PDAF是“稳但可能系统性偏”,ToF是“准但随机跳”。融合的关键不是选一个更准的,而是判断当前场景下哪个的“误差模型”更符合实际。我后来总结了一个经验法则:当PDAF的相位差数据在连续几帧内变化小于某个阈值时,说明场景纹理稳定,PDAF的重复性优势能发挥出
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