Engineering-Fähigkeiten

Edge AI

Sensorfusion & Autonomie

<200ms Glass-to-GlassMulti-Kamera H.264 Encode→Decode · GStreamer DMA

01Das Problem

Multi-Sensor-Systeme sind komplex. Zeitsynchroronisationsdrift zwischen Kameras, LiDAR und IMU erzeugt Fusionsfehler, die sich kaskadierend zu Fehlalarmen entwickeln.

02Unser Ansatz

  1. 01Hardware-Zeitstempelung: PPS-basierte Synchronisation aller Sensoren auf <1µs
  2. 02Zero-Copy-Buffer-Pipeline: Kamera → ISP → DMA → Inferenz — keine CPU-Kopien
  3. 03Kalman/Komplementärfilter-Tuning für IMU + Encoder-Fusion
  4. 04ROS2 DDS-Middleware mit Echtzeit-QoS-Policies
  5. 05V4L2 Multi-Planar-Buffer für effiziente Mehrkamera-Erfassung

03Verifizierte Metriken

Glass-to-Glass
i.MX8M + ISP
850ms<200ms
Sensor-Sync-Fehler
PPS-basiert
12ms<1µs
CPU-Last (Pipeline)
Zero-Copy DMA
78%12%

Alle Messungen auf produktionsreifer Hardware, Oszilloskop-verifiziert

Um Ihren Bedarf an Sensorfusion & Autonomie auf Ihrer eigenen Plattform zu bewerten, planen Sie ein Embedded-Architektur-Audit oder bestimmen Sie Ihre Plattformklasse mit dem System-Anforderungsrechner.

Audit planen

Multi-Sensor-Fusion ist ein Architekturproblem

Lassen Sie uns Ihre Sensortopologie kartieren und eine deterministische Fusions-Pipeline entwerfen.

Audit planen