本文主要是介绍iPhone 15 Pro LiDAR Module模组逆向(2024.3.23)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
iPhone15 Pro出来后，基本上国内所有的模组厂包括舜宇，丘钛等都已经逆向了LiDAR模组，并同时测试了电学，光学，BOM成本等一系列测试。当然市面上最具备影响力的是YOLE的商业评估报告，我这边同时具有这些报告，也有一些自己的见解，当然本篇讲解可能会同时涉及到几个模组厂和科研机构的逆向以及测试报告。
YOLE的报告会略显中肯，对于技术的广度是够的，但是技术的深度是不够的，模组厂则相反，特别针对一个测试项，会用一些高级的设备做测试，得出一些实际项的测试报告，但是对于里面的算法和know what & know how也是不够的。
2016年至2019年，智能手机3D成像出现了爆炸式增长，市面上确认有20多款智能手机包含了这类技术。苹果表现强劲，在2017年推出了前置面部识别系统，然后在2019年推出了后置激光雷达(Light Detection and Ranging)模块。到2023年，大多数OEM厂商已经放弃了这一轨道，前置面部识别系统通常被认为不值得在显示面积上损失，后置3D成像被优化的多区域测距优化取代了激光自动对焦。
然而，苹果仍然留在该领域，iPhone 15 Pro配备了一个新的激光雷达模块，该模块完全围绕索尼的直接飞行时间(dToF)解决方案进行重新设计。底部发射VCSEL(垂直腔面发射激光器)光源直接撞击驱动器ASIC，并使用100多个独立控制的台面生成8x14点模式。然后，每个点的dToF由一个940 nm增强SPAD(单光子雪崩二极管)图像传感器测量，该传感器具有片上直出深度算法。新设计将主动模面积减少了三分之一以上，并消除了衍射光学，从而比上一代节省了大量成本。这是一份关于iPhone 15 Pro激光雷达模块的完整的逆向成本和技术报告。它包括对SPAD成像器、V
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