Übersicht
Die reComputer Robotics GMSL-Platine ist eine Robotics GMSL-Platine, die für die reComputer Robotics-Serie auf Basis von Jetson™ Orin™ NX und Orin™ Nano entwickelt wurde. Sowohl Daten als auch Strom werden über Koaxialkabel übertragen. Die Platine integriert den MAX96712 Deserialisierer und ist kompatibel mit GMSL-Kameras, die MAX96717 oder MAX9295A Serialisierer verwenden. Sie bietet native Unterstützung in JetPack für mehrere Sensing-Kameras und die Orbbec Gemini 335LG und kann gleichzeitig bis zu 4 Kameras anschließen.
Hauptmerkmale
- Industrie-Standard Deserialisierer: MAX96712
- Kompatibel mit MAX96717/MAX9295A Kameraserialisierern
- Unterstützt bis zu 6Gbps Datenrate pro Kanal
- Daten und Strom über ein einzelnes Koaxialkabel
- Bis zu 4 gleichzeitige Kameraverbindungen
- Bereit zur Verwendung Kameramodelle, die in JetPack unterstützt werden (siehe Tabelle unten)
Technische Daten
| Produkt | reComputer Robotics GMSL Board |
| Deserialisierer | MAX96712 |
| Betriebstemperatur | -20℃~60℃ |
| Mechanische Abmessungen | 86mm x 31mm x 18mm |
Unterstützte Kameras in JetPack
| Hersteller | Modell | Auflösung |
| Sensorik | SG3S-ISC031C-GMSL2F | 1920H*1536V |
| Erkennung | SG2-AR0233C-5200-G2A | 1920H*1080V |
| Erkennung | SG2-IMX390C-5200-G2A | 1920H*1080V |
| Erkennung | SG8S-AR0820C-5300-G2A | 3840H*2160V |
| Orbbec | Orbbec Gemini 335Lg | 3D |
Hardware-Übersicht
- Kompakte Erweiterungsplatine für reComputer Robotics-Systeme basierend auf Jetson Orin NX/Nano.
- Vierkanalige koaxiale Schnittstelle auf der Platine sichtbar (Kanäle beschriftet 0–3) für die Verbindung mehrerer Kameras.
- Wird im reComputer Gehäuse mit Abstandshaltern und Board-zu-Board-Verbindern installiert, wie gezeigt.
Anwendung
- Robotik (Objekterkennung und 3D-Rekonstruktion)
- BEV-Erkennung
Dokumente
Teileliste
| reComputer GMSL-Board | x1 |
| M3 Stift | x2 |
| M3 Schraube | x2 |
ECCN/HTS
| HSCODE | 8473309000 |
| USHSCODE | 8473309100 |
| EUHSCODE | 8471707000 |
| COO | CHINA |
Details

GMSL-Board für 4-Kamera Robotik V1.0 mit Anschlüssen und Komponenten




Multi-Kamera-Eingänge verwenden Backbone, räumliche Kreuzaufmerksamkeit und zeitliche Selbstaufmerksamkeit, um BEV für die Erkennung und Segmentierung zu generieren, wobei Multiview-Daten, historische BEV und Abfragemechanismen einbezogen werden. (39 Wörter)
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