Multi-ToF-Sensor im Cockpit (Bild: Becom)
Becom: Die zentrale Recheneinheit basiert auf dem Deep-Learning-fähigen Nvidia-Jetson-TX2-Modul mit Pascal-GPU sowie Dual-Core Nvidia Denver 2 und Quad-Core-CPUs ARM Cortex-A5. Prinzipiell lässt sich jede bildgebende Sensorik integrieren. So kann die Plattform in der Mensch-Maschine-Interaktion, in der kollaborativen Roboter-Interaktion sowie im Automotivebereich und in der Hinderniserkennung für autonome Systeme zum Einsatz kommen. Die Plattform besteht aus dem ToF-Hub und dem ToF-Frontend. Der Hub hostet Anschlüsse für vier Sensor-Frontends. Das Frontend beherbergt die Beleuchtung und den Sensorchip. Beide Komponenten sind über eine zweiadrige serielle Verbindung verbunden, die auch die Stromversorgung bereitstellt. Das erste ToF-Sensor-Frontend ist ein Modul für die Erfassung des Nahbereichs und verfügt über eine 110-Grad-Weitwinkel-Optik sowie einen Sensor mit 320 x 240 Pixel Auflösung. So ermöglichen die Frontends etwa in Leichtbaurobotern oder Greifern eine 360-Grad-Sicht.
(mou)
