<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
- 01Hardware-Zeitstempelung: PPS-basierte Synchronisation aller Sensoren auf <1µs
- 02Zero-Copy-Buffer-Pipeline: Kamera → ISP → DMA → Inferenz — keine CPU-Kopien
- 03Kalman/Komplementärfilter-Tuning für IMU + Encoder-Fusion
- 04ROS2 DDS-Middleware mit Echtzeit-QoS-Policies
- 05V4L2 Multi-Planar-Buffer für effiziente Mehrkamera-Erfassung
03Verifizierte Metriken
MessungVorherNachher
Glass-to-Glass
i.MX8M + ISP
Sensor-Sync-Fehler
PPS-basiert
CPU-Last (Pipeline)
Zero-Copy DMA
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.
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Multi-Sensor-Fusion ist ein Architekturproblem
Lassen Sie uns Ihre Sensortopologie kartieren und eine deterministische Fusions-Pipeline entwerfen.
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