Pressemitteilung von Herr Jürgen Haekel

Multi-Time-of-Flight als Sensor-Lösung für Mobile Robotik

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Die Multi-ToF-Plattform ist ein Ökosystem für mehrere parallel arbeitende ToF-Sensoren mit einer zentralen Recheneinheit, basierend auf dem Deep Learning-fähigen Nvidia-Jetson-TX2-Modul mit Nvidia Pascal-GPU sowie Dual-Core Nvidia Denver 2 und Quad-Core ARM Cortex-A5 CPUs.


Die Plattform ermöglicht es, bis zu vier verschiedene Sensoren zu integrieren und in unterschiedlichen Konstellationen - etwa 2D- und 3D-ToF-Sensoren - zu kombinieren. Prinzipiell kann jedoch jegliche bildgebende Sensorik integriert werden. Somit bietet die Plattform Integratoren, Software-Anbietern und Produkt-Entwicklern eine kompakte und flexibel einsetzbare Lösung, die sich typischerweise für Anwendungen in der Mensch-Maschine-Interaktion an Terminals, in der kollaborativen Roboter-Interaktion (Cobots) sowie im Automotive-Bereich und in der Hindernis-Erkennung für autonome Systeme eignet. Der Einsatz von vier unabhängigen Sensoren ist vor allem dann entscheidend, wenn eine Kamera durch ein Objekt oder eine Person verdeckt ist.


"Im Bereich der Mobilen Robotik ergeben sich Anforderungen an ein Time-of-Flight-System, die sich mit einzelnen Industriekameras nur bedingt abdecken lassen. Zum einen der Wunsch, alles im Blick zu behalten, das bedeutet Öffnungswinkel von idealerweise 360 Grad, sowie die Kombination mit weiteren Informationen, wie z.B. eine Sensor-Fusion der 3D-Daten mit Farbinformationen oder Infrarot-Bildern. Mit einer neuen Multi-ToF-Plattform lassen Sie diese Wünsche nun alle abdecken", erklärt Thomas Maier, Head of Sales & Marketing bei Becom Systems.


Die Multi-ToF-Plattform besteht aus zwei Teilen: Dem ToF-Hub und dem ToF-Frontend. Der ToF-Hub enthält das Nvidia-Jetson-TX2-Modul und hostet Anschlüsse für vier ToF-Sensor-Frontends. Das ToF- Frontend beherbergt die Beleuchtung und den Sensorchip. Die beiden Komponenten sind über eine zweiadrige serielle Verbindung verbunden - entweder über ein Coax- oder STP-Kabel (Shielded Twisted Pair) -, die auch die Stromversorgung des Frontends bereitstellt. Hierbei sind, je nach Anwendungsgebiet, auch Kabellängen von mehreren Metern realisierbar.


Das erste verfügbare ToF-Sensor-Frontend für die Plattform ist ein kompaktes Modul (55 x 55 mm) für die Erfassung des Nahbereichs und verfügt über eine 110-Grad-Weitwinkel-Optik und einen Sensor mit 320 x 240 Pixeln Auflösung. Auf diese Weise lassen sich die kompakten Frontends etwa in Leichtbauroboter oder Greifer integrieren, und bei entsprechender Anordnung ist auf diese Weise eine 360-Grad-Sicht mit 70-Grad vertikalem Öffnungswinkel möglich.


Die Multi-ToF-Frontends liefern Rohdaten einer 3D-Szene, die mit dem integrierten ToF-Sensor und der Beleuchtung aufgenommen wurde. Sie sind dafür ausgelegt, die Pixeldaten im 12-Bit-Raw-Modus über einen FPD III-Serializer zum Cam-Hub zu streamen.


Als Programmier-Schnittstelle im Bereich Embedded Systems können Entwickler und Programmierer auf das Nvidia-Ökosystem zurückgreifen, das diverse Deep Learning-Tools wie TensorRT oder cuDNN, bietet.


Anwendungsgebiete:


- Hindernis-Erkennung

- Sensor-Fusion

- Personenerfassung

- Fahrer-Überwachung und Gesten-Steuerung


Anschlüsse:


- Kamera: 4 x FDP III-Link über COAX (FAKRA) (HUB), 4 x FDP-III Link über STP (HUB)

- Kommunikation: 1 x ETH (Gbit / s HUB), 1 x USB OTG (HUB), 1 x OBD-II (Can)

- Video: 1 x HDMI (HUB)

- Debug-Schnittstelle: 1 x USB - UART Konverter (HUB)

- I/O: 1 x PCIe 2.0 (HUB)

- Speicher: 1 x µSD-Karte (HUB)

- Stromversorgung: 1 x Eingang für Hilfsspannungsversorgung (FRONT END) Firmen- & Pressekontakt