【自动驾驶汽车通讯协议】GMSL通信技术以及加串器(Serializer)解串器(Deserializer)介绍

文章目录

      • [0. 前言](#0. 前言)
      • [1. GMSL技术概述](#1. GMSL技术概述)
      • [2. 为什么需要SerDes?](#2. 为什么需要SerDes?)
      • [3. GMSL技术特点](#3. GMSL技术特点)
      • 4.自动驾驶汽车中的应用
      • [5. 结论](#5. 结论)

0. 前言

按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。

随着自动驾驶技术和驾驶辅助系统(ADAS)的快速发展,车载摄像头成为了必不可少的传感器,这对车载数据传输提出了很高的要求。为了应对这一挑战,吉比特多媒体串行链路(GMSL, Gigabit Multimedia Serial Link)作为一种高速、长距离的串行通信技术应运而生。本文将详细介绍GMSL技术的工作原理及其在汽车领域的应用。

1. GMSL技术概述

GMSL技术是一种专为多媒体数据传输设计的串行链路技术,它能够在长距离上传输高清视频、音频和控制信号等大量数据,同时保持较低的功耗和电磁干扰(EMI)。GMSL技术的核心组件包括串行器(Ser)和解串器(Des),它们共同构成了SerDes(Serializer/Deserializer)系统,负责将并行数据转换为串行数据,并在接收端将串行数据恢复为并行数据。

GMSL SerDes解决方案示意图如下:

2. 为什么需要SerDes?

在GMSL多媒体数据传输中,SerDes(串行器/解串器)的核心任务是数据的串行化与解串行化

  • 串行化:在发送端,SerDes将来自源设备(例如摄像头)的并行数据流(例如视频)转换成高速串行数据流,以便通过单个或少量物理线路进行传输。
  • 解串行化 :在接收端,SerDes将接收到的串行数据流重新转换回并行数据流(例如视频),供目标设备(例如屏幕)处理。

具体来说,串行化有以下好处:

  1. 减少布线复杂性和成本
    • 在传统的并行总线系统中,每条数据线都需要单独的导线,随着数据通道数量的增加,线束变得非常复杂且昂贵。
    • SerDes通过将并行数据转换为高速串行数据流,大大减少了所需的物理线路数量,从而降低了线束的成本和重量。
  2. 提高传输速率
    • SerDes能够支持非常高的数据传输速率,这对于高清视频传输尤其重要。
  3. 改善信号质量
    • 高速并行总线容易受到信号完整性和电磁干扰的影响。
    • 通过使用SerDes技术,可以在更长的距离上传输高质量的信号,同时减少信号衰减和干扰。
  4. 节省空间
    • 使用SerDes技术可以减少所需的电缆数量和体积,从而节省空间并减轻重量。
  5. 提高灵活性
    • SerDes技术使得GMSL可以支持多种不同类型的连接介质,包括同轴电缆和屏蔽双绞线(STP)。
    • 这种灵活性允许制造商根据具体应用选择最合适的线缆类型,从而优化性能和成本。
  6. 功耗和散热
    • SerDes技术有助于降低功耗和减少发热,这对于汽车电子系统来说是非常重要的因素。

简而言之,SerDes在GMSL多媒体数据传输中的主要任务是确保数据能够高效、准确且可靠地从发送端传输到接收端,同时最小化信号质量和传输距离带来的影响。这对于实现在汽车和其他应用环境中高速、长距离的多媒体数据传输至关重要。

3. GMSL技术特点

GMSL技术具有以下几个显著特点:

  • 高速率:GMSL1 支持的数据传输速率通常为 3Gbps 或更低。GMSL2 是第二代技术,它提升了数据传输带宽至 6Gbps,可以轻松传输 800 万像素(4K/30fps)的视频流数据;
  • 远距离:支持最长15米的屏蔽双绞线(STP)或同轴电缆传输,这对于车辆内部的布局来说是非常有利的;
  • 抗干扰性强:采用了串行传输方式,大大减少了线束的数量,满足严格的EMC要求,内置扩频功能以改善链路的电磁兼容性;
  • 支持多种数据类型:不仅可以传输视频和音频信号,还能传输控制信号,适合于多媒体系统的集成;
  • 功能安全:GMSL支持ASIL B级别的功能安全认证,适用于自动驾驶汽车相关的应用。

4.自动驾驶汽车中的应用

下面以美信公司的MAX967XX GMSL/SerDes产品为例,说明 GMSL/SerDes在ADAS中的应用。

上图是GMSL/SerDes应用在ADAS系统中Camera视频数据传输的示例,该产品系统具有以下特征:

  1. 控制通道错误检测和重传

    • 确保配置链接时的100%准确性
    • 可靠的通信,用于通过控制链路访问的外围设备
  2. 交叉开关

    • 并行输入到并行输出
    • 为一个主机板启用不同的摄像头模块
    • 为多个主机板启用一个摄像头模块
  3. 减少EMI/EMC

    • 可编程输出扩频谱
    • 将输入时钟传播到解串器的能力
    • 高免疫力模式,以承受控制通道的EMC容忍度
  4. 增强电缆驱动

    • 50Ω同轴或100Ω屏蔽双绞线
    • 可编程预加重和去加重允许全速15米电缆
    • 可用的线路故障监控
  5. 视窗宽度监视器和自适应均衡化

    • 内置长电缆均衡器
    • 视窗宽度监视器可以触发均衡器重新调整
  6. 最高可达1.74Gbps的灵活数据输入

    • 12.5MHz至87MHz的14位输入+ HSYNC和VSYNC
    • 36.66MHz至116MHz的12位输入+ HSYNC和VSYNC
  7. 符合AEC-Q100资格

  8. 专用帧同步GPO

5. 结论

GMSL/SerDes技术凭借其高速率、远距离传输能力和强大的抗干扰性,成为了汽车行业中多媒体数据传输的理想解决方案。随着自动驾驶技术的进步,GMSL/SerDes技术将继续发挥重要作用,推动汽车电子系统向着更高性能和更高效的方向发展。

相关推荐
有Li33 分钟前
基于深度学习的微出血自动检测及解剖尺度定位|文献速递-视觉大模型医疗图像应用
人工智能·深度学习
熙曦Sakura38 分钟前
【深度学习】微积分
人工智能·深度学习
qq_2546744141 分钟前
如何用概率论解决真实问题?用随机变量去建模,最大的难题是相关关系
人工智能·神经网络
汤姆和佩琦1 小时前
2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
人工智能·python·学习·机器学习·scikit-learn·sklearn
远洋录1 小时前
AI Agent的记忆系统实现:从短期对话到长期知识
人工智能·ai·ai agent
HyperAI超神经1 小时前
【TVM教程】为 ARM CPU 自动调优卷积网络
arm开发·人工智能·python·深度学习·机器学习·tvm·编译器
Kai HVZ1 小时前
《OpenCV》——图像透视转换
人工智能·opencv·计算机视觉
IT古董1 小时前
【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
人工智能·深度学习·cnn
Luzem03191 小时前
使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测
人工智能·深度学习·机器学习
AI趋势预见2 小时前
使用AI生成金融时间序列数据:解决股市场的数据稀缺问题并提升信噪比
人工智能·深度学习·神经网络·语言模型·金融