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视觉已成为现代机器人技术的基本传感模式。随着机器人系统向更高的自主性，更丰富的感知和更大的可扩展性发展，用于运输图像数据的连接技术经历了并行演变。
早期的机器人视觉系统主要依赖于基于USB和以太网的相机接口，借鉴了PC中心和工业网络范式。这些技术使得早期采用和快速原型制造成为可能。今天，最初为汽车相机系统开发的Gigabit Multimedia Serial LinkTM (GMSLTM) 正被部署为更好地符合下一代机器人的架构需求的替代品。
这篇文章追踪了机器人视觉连接的演变，探讨了为什么传统接口正在达到其极限，
早期机器人视觉：USB作为起点
USB摄像头是机器人技术中首批广泛采用的视觉解决方案之一。它们的吸引力很简单：成本低，可用性广泛，以及在PC和嵌入式平台上提供原生支持。USB接口允许早期的机器人以最小的硬件集成努力将图像数据流向CPU或GPU。
然而，USB基本上被设计为一个短距离，主机中心的接口，而不是一个确定性，多摄像头传感器网络。
电缆长度的限制，非确定性延迟和高的CPU上载使USB适合原型设计，但由于机器人系统的复杂性增加，无法匹配。
以太网和GigE视觉：扩展距离，增加复杂性
为了克服USB的局限性，许多机器人系统转向以太网为基础的视觉，尤其是GigeE视觉。以太网提供了更长的电缆长度，成熟的基础设施和标准化接口，使不同供应商之间的摄像头和软件之间的互操作性成为可能。
另一方面，以太网为基础的摄像头通常需要摄像头上的处理器来包装图像数据和管理网络协议。
对于依赖实时感知的机器人技术应用程序，如避免障碍或闭环操纵，这种增加延迟和非确定性可能是个问题。通过以太网集成多部摄像头进一步增加了系统的复杂性，通常需要额外的硬件，增加了解决方案的总规模和功耗。
现代机器人视觉的需求不断增加
现代机器人越来越多地部署了多个高分辨率摄像头在其结构中，发挥包括自主，巧妙的操纵，人机器人互动和安全的作用。推动新的连接需求的关键趋势包括：
- 摄像头的数量更高需要每机器人8个 (或更多) 图像传感器
- 分布式摄像头放置需要长，坚固的电缆通过关节或移动平台运行
- 低延迟传感器融合结合RGB视觉与激光雷达，雷达和IMU数据
- 紧密同步，特别是用于立体音频和周围视觉感知
这些趋势有利于确定性，可扩展性，低功率和机械强的连接解决方案。
视觉连接GMSL：为汽车打造，为机器人准备
GMSL可以通过单个电缆传输未压缩的图像数据，双向控制和电源，使用合轴或屏蔽的扭曲对。
GMSL最初是为了满足汽车摄像头系统的要求而设计的，而实时性能，电磁强度和长电缆射程是必不可少的。
确定性，低延迟的运输
GMSL可以直接将原始图像数据运输到集中的计算平台，如嵌入式GPU或FPGA。每摄像头的专用点到点链接避免了USB和以太网固有的仲裁和缓冲。这导致微秒级确定性延迟，这对于实时感知控制至关重要。
简化摄像机模块
基于GMSL的摄像头通常只需要图像传感器和串联化器，从而消除了本地处理器的需求。这减少了摄像头的大小，功耗和热量负载，使得更紧和分布式的视觉设计成为可能。
长距离和坚固性
在电气杂的环境中，GMSL支持远超过USB限制的电缆长度，同时保持高信号完整性，具有极低的BER。这使其非常适合在工厂，仓库，医院和户外环境中运行的机器人。GMSL设备是ASIL-B认证的，提供强大的链接监测和诊断能力，强大的EMI/EMC性能和高可靠性。
可扩展的多相机架构
通过单通道，双通道或四通道序列化器和零序列化器的选项，GMSL支持GMSL设备本身上多个传感器流的简单集成。这允许设计师在不添加任何其他组件或电缆或系统复杂性的情况下扩展。这对于环视和多模式感知系统尤其重要，特别是在AMR和人形机器人中。
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连接作为战略设计选择
随着机器人复杂性和自主性扩展，连接选择直接影响性能，可靠性和长期扩展性。从USB和以太网到GMSL的演变反映了机器人技术的更深层次转变：视觉不再是一个边缘特征，而是核心系统能力。
行动呼吁：了解GMSL如何实现这些功能，包括摄像头部署模型和系统级考虑，阅读Kainan Wangs 用GMSL构建高性能机器人视觉 在模拟设备网站上
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