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无人机与机器人，现在已经成为工业、物流、安防与公共服务领域的核心设备，自主性与安全性高度依赖图像传感能力。
onsemi近期做了一个介绍《How Advanced Image Sensing Is Propelling Next- Gen Drones & Robotics》，比较系统的分析视觉系统面临的实际挑战，探讨HDR、全局快门、高NIR灵敏度、iToF以及功能安全等关键技术的作用。
有几点是需要分享的：
◎成像性能标准已从“清晰度”转向动态范围、运动无畸变与系统功耗的综合能力；◎全局快门结合多增益HDR正在取代传统卷帘快门方案，成为高速移动平台的主流选择；◎SIL-2功能安全要求的传感器，现在成为大规模商业部署的必要条件。
视觉系统成为机器人（无人机与机器人）的转折点
全球服务机器人与商用无人机市场呈现快速增长，国际机器人联合会（IFR）2025年报告，2024-2028年仓储物流AMR（自主移动机器人）复合增长率预计超过42%，服务机器人总出货量将接近亿台级别，图像传感器在整机BOM成本中的占比已从2018年的约7%上升至当前的25%-35%。
这个变化的核心原因是任务复杂度的根本提升，过去比较简单的设备主要依赖GPS、IMU和简单光流完成航拍或固定路径搬运，现在开始到了非结构化环境下的实时避障、精密测绘、目标识别与交互操作，要求设备在光照剧变、天气干扰、高速运动与遮挡条件下保持厘米级定位与决策能力。
激光雷达曾是高端方案的标配，但成本（单台仍很高）、功耗与体积限制已难以支撑规模化部署。
视觉+ToF方案的综合拥有成本已降至激光雷达的1/5-1/8，在0.2-15m中等距离的精度表现已接近或持平，高端的产品也是从“激光主导”向“视觉主导”的方案变化，在这里图像传感器性能决定了SLAM算法鲁棒性、避障成功率与整体系统能效。
无人机形态的多样化对图像的需求也不一样:
◎固定翼依靠航程与能效执行大面积测绘；
◎多旋翼承担短距离、稳定悬停与精细任务；◎混合式与 VTOL 将航程与灵活性结合。
不同类别在成像系统上呈现出分化的需求：
◎固定翼更注重多光谱、热成像和大场景覆盖；
◎多旋翼强调红外与云台稳定的连续成像；
◎混合机型同时追求远距与多模态感知，在场景和任务上的异质化，使视觉系统逐渐摆脱通用相机的束缚，形成有针对性的结构设计、像素架构和光学优化。
机器人领域的需求则更进一步，协作机器人、AGV、AMR、人形机器人以及机械臂，在封闭空间和开放环境中执行不同任务，感知需求形成了带有明显梯度的参数分布。
◎AGV 和 AMR 依赖 SLAM 与高动态范围应对室内混合光照，需要高帧率保证在移动中保持环境理解；◎人形机器人则在高速、低光和宽视场的并发压力下，对全局快门、HDR、NIR 以及超过 2MP 的高分辨率提出更高要求；◎协作机器人和机械臂依赖近距离、精细作业，对 NIR 灵敏度、细节 MTF 与色彩伪影控制提出了更严格的限制。机器人视觉能力是从“检测”走向“理解”，从“辅助感知”走向“驱动行为决策”，视觉传感器成为系统与 AI 之间的关键纽带，这是机器人最核心的部分。
无人机与机器人在真实环境中面临的成像挑战主要集中在以下三个方面：
◎在实际环境中，仓库强背光、城市街区的反射、高速运动带来的图像变形、夜间弱光、LED 光源闪烁、雾霾与烟雾遮挡，都直接影响算法对场景的理解。图像质量与系统可靠性决定 SLAM 的精度、导航路径的稳定性以及任务的安全边界。
◎HDR 技术正是对高动态照度差的直接回应，从阴影到阳光的亮度可超过 150dB，传统多曝光与双光电二极管方案容易产生运动伪影与 LED 闪烁问题。通过极宽线性满阱容量设计避免伪影和闪烁，同时降低后端 SoC 的带宽压力，使系统资源能更多分配给 AI 算法和路径规划，传感器承担更高比例的前端处理任务，降低整机架构的延迟与功耗。
◎运动环境中的另一个关键问题是卷帘快门造成的图像畸变。在高速飞行的无人机或快速移动的 AMR 上，卷帘快门的逐行曝光方式会导致倾斜、拉伸和扭曲，严重时使特征提取和 SLAM 全面失效。全局快门的优势在于所有像素同时曝光，避免运动伪影，使画面成为可直接用于几何计算的可靠输入，技术壁垒主要集中在寄生光敏性（PLS）造成的信号污染。
为应对120-150dB的真实场景光比，采用多增益“超曝光”（Split-Pixel with Multiple Gain）架构，在单次曝光内实现四个甚至更多增益读出路径，线性满阱容量大幅提升。
与传统多帧合成HDR相比，好处是：
◎完全消除运动伪影与LED闪烁（LFM问题）；
◎显著降低后端ISP带宽与功耗；
◎在140dB以上仍保持>90dB信噪比。
实际测试表明，在仓库出入口场景下，使用该技术的传感器可将SLAM定位漂移从12-15cm降低至3-4cm，特征点跟踪成功率提升28%。
在高速运动场景中，全局快门（Global Shutter）是唯一能彻底消除几何畸变的方案，全局快门传感器通过优化存储节点隔离工艺，将寄生光敏度（PLS）抑制到行业最低水平，同时将全局快门效率（GSE）提升至92%以上。
典型指标对比（5MP级别）：
◎卷帘快门：在100km/h等效速度下，图像倾斜可达120像素；
◎onsemi全局快门：倾斜
某头部物流机器人客户反馈，替换为该全局快门传感器后，高速转弯时的入库准确率从94.5%提升至99.7%。
940nm近红外波段可有效穿透墨镜、轻雾与部分遮挡物，成为夜间与室内复杂光环境的重要补充，通过优化硅层厚度与像素微透镜工艺，在显著提升NIR量子效率的同时保持可见光MTF，消除传统NIR增强带来的清晰度损失。
多种间接飞行时间（iToF）传感器，与全局快门RGB传感器形成紧耦合方案，在单一模组内同时输出高精度深度图与无畸变彩色图，在人形机器人与AMR上可将0.5-8m深度误差控制在1%以内，帧率达60fps，功耗较同等性能激光雷达降低70%以上。
电池续航与热管理是移动平台的硬约束。
onsemi最新传感器在120fps@HDR模式下功耗控制在350-450mW以内，比上代降低约30%。高帧率提升运动鲁棒性，也可以后续AI推理预留更多算力。
更重要的是功能安全，通过IEC 61508 SIL-2认证（开发流程符合ASIL-B），提供内置诊断功能（电压、时钟、CRC等）。对于仓储叉车、室外配送机器人与协作机械臂而言，可大幅缩短安全案例编制与第三方认证周期，直接影响产品上市时间与商业可行性。
小结
未来2-3年，随着SLAM算法进一步成熟、传感器成本持续下降，以及功能安全标准在更多国家强制执行，视觉主导的感知方案将在无人机与机器人领域占据绝对主流。
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