Обзор
Плата reComputer Robotics GMSL является платой Robotics GMSL, разработанной для серии reComputer Robotics на базе Jetson™ Orin™ NX и Orin™ Nano. Данные и питание передаются по коаксиальному кабелю. Плата интегрирует десериализатор MAX96712 и совместима с GMSL-камерами, использующими сериализаторы MAX96717 или MAX9295A. Она имеет нативную поддержку в JetPack для нескольких сенсорных камер и Orbbec Gemini 335LG, и может подключать до 4 камер одновременно.
Ключевые особенности
- Десериализатор промышленного стандарта: MAX96712
- Совместим с сериализаторами камер MAX96717/MAX9295A
- Поддерживает скорость передачи данных до 6 Гбит/с на канал
- Передача данных и питания по одному коаксиальному кабелю
- До 4 одновременных подключений камер
- Поддерживаемые модели камер, готовые к использованию в JetPack (см. таблицу ниже)
Технические характеристики
| Продукт |
Плата reComputer Robotics GMSL |
| Десериализатор |
MAX96712 |
| Рабочая температура |
-20℃~60℃ |
| Механические размеры |
86мм x 31мм x 18мм |
Камеры, поддерживаемые в JetPack
| Производитель |
Модель |
Разрешение |
| Датчик | SG3S-ISC031C-GMSL2F |
1920H*1536V |
| Датчик |
SG2-AR0233C-5200-G2A |
1920H*1080V |
| Датчик |
SG2-IMX390C-5200-G2A |
1920H*1080V |
| Датчик |
SG8S-AR0820C-5300-G2A |
3840H*2160V |
| Orbbec |
Orbbec Gemini 335Lg |
3D |
Обзор оборудования
- Компактная дополнительная плата для систем reComputer Robotics на базе Jetson Orin NX/Nano.
- Четырехканальный коаксиальный интерфейс, видимый на плате (каналы помечены 0–3) для подключения нескольких камер.
- Устанавливается внутри корпуса reComputer с использованием стоек и соединителей плата-к-плате, как показано.
Приложение
- Робототехника (Обнаружение объектов и 3D-реконструкция)
- Обнаружение BEV
Документы
Список деталей
| Плата reComputer GMSL |
x1 |
| Шпилька M3 |
x2 |
| Винт M3 |
x2 |
ECCN/HTS
| HSCODE |
8473309000 |
| USHSCODE |
8473309100 |
| EUHSCODE |
8471707000 |
| COO |
КИТАЙ |
Детали

Плата GMSL для робототехники с 4 камерами V1.0 с соединителями и компонентами




Мульти-камерные входы используют магистраль, пространственное перекрестное внимание и временное самовнимание для генерации BEV для обнаружения и сегментации, включая многовидовые данные, историю BEV и механизмы запроса. (39 слов)