Syslogic GmbH

Pünktlich zur NVIDIA GTC, der Entwicklerkonferenz für KI im kalifornischen San Jose, verpasst Syslogic ihrem KI-fähigen Rugged Computer RML A4AGX vier SPE-Schnittstellen (Single Pair Ethernet). In Verbindung mit dem NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB SoM (System on Module) ist der Rugged-Computer die ideale Hardware-Basis für Sensor-Fusion- und Inferenz-Anwendungen. 

Automotive-Ethernet – latenzarme Sensoransteuerung

Syslogic als Mitglied im NVIDIA Partner Network hat sich auf Embedded-Systeme für Fahrzeuge, mobile Maschinen und Roboter spezialisiert. Der neue Rugged Computer RML A4AGX SPE verfügt über vier Single-Pair-Ethernet-Schnittstellen, auch bekannt als Automotive Ethernet oder ehemals BroadR-Reach-Technologie. SPE kommt im Gegensatz zum klassischen Ethernet, das zwei oder vier Adernpaare für die Datenübertragung nutzt, mit nur einem verdrillten Adernpaar aus. Das reduziert den Verkabelungsaufwand. SPE ermöglicht zudem die Anbindung von typischen Automotive-Sensoren und ermöglicht eine Datenrate von bis zu 1 Gbit/s. In Kombination mit dem Automotive-Ethernet-Standard 1000Base-T1 eignet sich der Rugged-Computer für datenintensive Applikationen wie das Streaming von hochauflösenden Surround-Kameras, für GPS-Korrekturen oder für die Verarbeitung von Lidar-Punktwolken.

Ideal für latenzarme Sensor-Fusion direkt im Fahrzeug

Im Rugged Computer RML A4AGX verfügt jede SPE-Schnittstelle über einen eigenen dedizierten Network Interface Controller (NIC). Das ermöglicht die Echtzeitkommunikation mit Kameras und anderen Sensoren. 

In einem typischen Anwendungsfall dient der Syslogic Rugged Computer als Edge-AI-Computer in einem Fahrzeug oder einer mobilen Maschine. Er sammelt hochauflösende Videos von mehreren Kameras, Lidar-Punktwolken und Telemetriedaten über SPE, verarbeitet diese und gibt die Ergebnisse über das gleiche Netzwerk weiter. 

Dank den SPE-Schnittstellen lässt sich der KI-Rugged-Computer per Plug and Play mit der Elektronik moderner Fahrzeuge oder Maschinen koppeln, welche ISOBUS implementiert haben. Externe Gateways erübrigen sich. 

Intelligent-Vision mit mehreren hochauflösenden Sensoren

Die SPE-Schnittstellen werden durch acht GMSL2-Kameraeingänge ergänzt. Dadurch lassen sich Daten von mehreren hochauflösenden Kameras und Sensoren wie Radar oder Lidar gleichzeitig erfassen und verarbeiten. Per CAN lässt sich der Embedded-Computer mit dem Bus-System eines Fahrzeugs koppeln. Per PPS-Eingang wird das Gerät mit Sensoren synchronisiert. Als weiteres Highlight ermöglichen zwei integrierte uBlox-GNSS-Empfänger Real-Time-Kinematic - und Heading-Funktionen ohne zusätzliche Hardware. Fahrzeuge werden damit Zentimeter genau geortet oder positioniert. Mit diesen Features eignet sich der AI Rugged Computer RML A4AGX SPE für Sensor-Fusion-Anwendungen wie autonomes oder teilautonomes Fahren.

EMV-optimiert und extrem robust

Doch nicht nur funktionsseitig ist der Embedded-Computer für den Einsatz in Fahrzeugen und autonomen Maschinen ausgelegt, auch in puncto Zuverlässigkeit, Robustheit und Verfügbarkeit. Weiter erfüllt das Gerät die EMV-Anforderungen für die Zertifizierung nach ISO 13766 und ISO 14892 für Agrar- und Off-Highway-Applikationen.

Der lüfterlose Rugged-Computer ist für den Temperaturbereich von –25 bis +70 Grad Celsius zertifiziert und erfüllt die Schutzart IP67/IP69. Er ist unempfindlich gegen Schock und Vibration und für den 24/7-Betrieb ausgelegt. Aufbauend auf einem NVIDIA-Jetson-SoM der neuesten Generation sind Entwickler auch betreffend Langzeitverfügbarkeit auf der sicheren Seite. NVIDIA garantiert eine Verfügbarkeit bis mindestens 2032.

Neues NVIDIA-System-on-Module

Der RML A4AGX basiert auf dem Jetson AGX Orin™. Das kompakte SoM (System on Module) verfügt über 275 TOPS KI-Rechenpower und 64GB RAM. Die einzigartige Kombination aus leistungsfähiger CPU und GPU mit NIVIDIA-Ampere-Architektur öffnet die Tür für eine neue Generation autonomer Fahrzeuge und Maschinen. 

Dank vorinstalliertem NVIDIA JetPack SDK lassen sich Anwendungen besonders effizient umsetzen. Entwickler profitieren von einer umfassenden Entwicklerumgebung. JetPack SDK enthält einen Linux-Kernel, eine Ubuntu-Desktop-Umgebung und einen kompletten Satz von Bibliotheken GPU-Computing, Multimedia, Grafik und Computer Vision. Es unterstützt auch DeepStream für Streaming-Videoanalyse sowie ROS2 und Isaac Sim für Robotik.