Moderne On-Board-Computer sind das digitale Gehirn autonomer Fahrzeuge und mobiler Maschinen. Sie verarbeiten Sensordaten in Echtzeit und ermöglichen KI-gestützte Funktionen wie Computer Vision und Sensorfusion.
Wer den Begriff „Bordcomputer“ in erster Linie mit Infotainment, Cockpit-Systemen oder herkömmlichen Steuergeräten im Automobilbereich in Verbindung bringt, hat den Überblick verloren. In Baumaschinen, landwirtschaftlichen Fahrzeugen, fahrerlosen Transportfahrzeugen (AGVs), autonomen mobilen Robotern (AMRs) und Spezialfahrzeugen spielt der Bordcomputer eine immer zentralere Rolle. Er verarbeitet Daten von Kameras und LiDAR-Sensoren, übernimmt Navigationsaufgaben und verbindet das Fahrzeug mit übergeordneten Systemen.
Der Bordcomputer hat sich von einem herkömmlichen Fahrzeugcomputer zu einer leistungsstarken Plattform für das industrielle Internet der Dinge ( Edge-Computing ) weiterentwickelt.
In mobilen Maschinen dient der Bordcomputer als Schnittstelle zwischen Sensoren, Fahrzeugsteuerungssystemen und der digitalen Infrastruktur. Je nach Anwendungsfall kann er die Funktionen einer Fahrzeug-ECU, eines Edge-Computers oder sogar eines zentralen Fahrzeugcomputers übernehmen.
Ein typisches System verarbeitet Daten von Kameras, LiDAR, Radar, GNSS oder Encodern direkt im Fahrzeug. Gleichzeitig kommuniziert es über CAN, J1939 oder Ethernet mit Steuergeräten und Aktuatoren. Zur Anbindung an Cloud- und Flottenmanagementsysteme können auch WLAN- oder Mobilfunkverbindungen genutzt werden.
Syslogic zeigt anhand eines Edge-Computers für autonome mobile Roboter, wie weit diese Entwicklung bereits fortgeschritten ist. Die Plattform kombiniert ein NVIDIA-SoM (System on Module) mit Schnittstellen für 3D-Sensoren und verarbeitet die Sensordaten direkt am Fahrzeug, um eine autonome Navigation zu ermöglichen.
Ein entscheidender Vorteil moderner On-Board-Computer ist die lokale Datenverarbeitung. Kameras und LiDAR-Systeme erzeugen grosse Datenmengen. Würden diese zunächst in eine Cloud übertragen, entstünden Abhängigkeiten von Netzwerkverbindungen und zusätzliche Latenzen.
Beim Edge Computing erfolgt die Verarbeitung unmittelbar im Fahrzeug. Für autonome Systeme ist das entscheidend. Hindernisse werden erkannt, Positionen bestimmt und Entscheidungen innerhalb kürzester Zeit getroffen.
Leistungsfähige CPU-, GPU- und zunehmend auch KI-Beschleuniger ermöglichen deshalb Funktionen, die früher auf mehrere Systeme verteilt waren. Dazu gehören unter anderem:
Der On-Board-Computer wird damit zur zentralen Edge-Computing-Plattform im Fahrzeug.
Auch der Umfang der elektronischen Funktionen in mobilen Maschinen nimmt zu. Verschiedene Hersteller bündeln Steuergeräte, Sensoren, Anzeigen, Telematik und Software zu integrierten Plattformen für mobile Maschinen. Ein ähnlicher Trend ist bei Off-Highway-Fahrzeugen zu beobachten, wo integrierte Steuerungssysteme Aufgaben wie Visualisierung, Anwendungslogik und Fahrzeugkommunikation übernehmen.
Die Grenzen zwischen Vehicle ECU, HMI, Gateway und Industrial Edge Computer werden dadurch zunehmend fließend. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an die Hardware. Ein On-Board-Computer muss nicht nur hohe Rechenleistung bieten, sondern auch Vibrationen, Schock, Staub, Feuchtigkeit, Spannungsschwankungen und große Temperaturbereiche verkraften.
Autonome Funktionen verlangen zudem künstliche Intelligenz direkt im Fahrzeug. Hierzu eignen sich GPU-beschleunigte Plattformen wie NVIDIA Jetson. Sie ermöglichen die parallele Verarbeitung mehrerer hochauflösender Sensorströme und die Ausführung neuronaler Netze unmittelbar «at the edge». Damit nehmen mobile Maschinen ihre Umgebung wahr, klassifizieren Objekte und treffen auf Basis der erfassten Daten Entscheidungen.
Genau hier kommen die robusten KI-Edge-Computer von Syslogic ins Spiel. Diese auf NVIDIA Jetson basierenden „ Embedded-Systeme “ sind für industrielle Anwendungen, mobile Maschinen und Fahrzeuge konzipiert und vereinen hohe KI-Rechenleistung mit einem robusten, lüfterlosen Design und industriellen Schnittstellen.
Besonders wichtig für autonome Fahrzeuge ist Sensor Fusion. Eine Kamera liefert detaillierte visuelle Informationen, während LiDAR präzise Entfernungen und räumliche Strukturen erfasst. GNSS, Radar und weitere Sensoren ergänzen das Gesamtbild.
Der On-Board-Computer führt diese Informationen zusammen und erzeugt daraus ein konsistentes Modell der Umgebung. Je mehr Sensoren beteiligt sind, desto wichtiger werden hohe Rechenleistung und schnelle Schnittstellen.
Syslogic bedient diese Anwendungsbereiche mit KI-Edge-Computern für Fahrzeuge und autonome Maschinen. Aktuelle robuste Rechenplattformen kombinieren NVIDIA Jetson AGX Orin oder NVIDIA Jetson AGX Thor mit GMSL2 für Kameras und „ Single Pair Ethernet “ oder Automotive Ethernet für die Anbindung leistungsstarker Sensoren. Dadurch können Kamera-, LiDAR- und andere Sensordaten mit geringer Latenz für die Sensorfusion und KI-Anwendungen verarbeitet werden.
Ob in autonomen Agrarrobotern, Baumaschinen, AGVs, AMRs oder Spezialfahrzeugen – der Bordcomputer entwickelt sich zum digitalen Gehirn moderner mobiler Maschinen. Er vereint Sensoren, KI, Navigation, Kommunikation und Maschinensteuerung auf einer leistungsstarken „ Edge-Computing “-Plattform.
Entscheidend ist dabei nicht allein die Rechenleistung. Erst die Kombination aus leistungsfähiger CPU/GPU-Architektur, geeigneten Fahrzeugschnittstellen, robuster Mechanik und langfristiger industrieller Verfügbarkeit macht aus einem gewöhnlichen Embedded Computer einen zuverlässigen Fahrzeugrechner.
Mit seinen auf NVIDIA Jetson basierenden KI-Edge-Computern bietet Syslogic robuste Plattformen, die speziell für anspruchsvolle KI-Edge-Anwendungen entwickelt wurden. Sie bilden die Grundlage für Computer Vision, Sensorfusion und autonome Funktionen direkt im Fahrzeug – dort, wo Sensordaten in Echtzeitentscheidungen umgewandelt werden.
Unser technisches Vertriebsteam berät Sie gerne. Je nach den benötigten Schnittstellen kann Syslogic einen maßgeschneiderten Bordcomputer entwickeln.
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Ein On-Board-Computer ist ein leistungsfähiger Fahrzeugrechner, der Daten direkt in einem Fahrzeug oder einer mobilen Maschine verarbeitet. Moderne On-Board-Computer verbinden Sensorik, Fahrzeugsteuerung und digitale Infrastruktur. Sie verarbeiten beispielsweise Daten von Kameras, LiDAR, Radar oder GNSS und kommunizieren gleichzeitig über Schnittstellen wie CAN, J1939 oder Ethernet mit Steuergeräten und übergeordneten Systemen.
In autonomen Fahrzeugen und mobilen Maschinen übernimmt der On-Board-Computer zentrale Aufgaben wie Computer Vision, Sensor Fusion, Lokalisierung, Navigation und KI-Inferenz. Dabei verarbeitet er Sensordaten unmittelbar im Fahrzeug und ermöglicht dadurch schnelle Entscheidungen mit geringer Latenz. Zusätzlich kann der On-Board-Computer Aufgaben wie Datenlogging, Condition Monitoring sowie die Kommunikation mit Cloud- und Flottenmanagementsystemen übernehmen.
Bei Edge-Computingwerden große Datenmengen direkt auf dem Bordcomputer verarbeitet, anstatt sie zunächst in die Cloud zu senden. Dies verringert die Latenzzeit und die Abhängigkeit von der Netzwerkverbindung. Für autonome Fahrzeuge, AGVs, AMRs und mobile Roboter ist dies unerlässlich, da Sensordaten in Echtzeit analysiert und Fahrentscheidungen getroffen werden müssen – beispielsweise um einem Hindernis auszuweichen.
Welche Schnittstellen ein On-Board-Computer benötigt, hängt von der jeweiligen Anwendung ab. Typisch sind CAN und J1939 für die Fahrzeugkommunikation sowie Ethernet für Netzwerk- und Sensoranbindungen. Bei datenintensiven Anwendungen kommen zudem Technologien wie GMSL2 für Kameras sowie Single Pair Ethernet beziehungsweise Automotive Ethernet zum Einsatz. Wi-Fi und Mobilfunk ermöglichen darüber hinaus die Verbindung mit Cloud-, Telematik- und Flottenplattformen.
Neben einer hohen Rechenleistung in den Bereichen CPU, GPU und KI muss ein industrieller Bordcomputer auch unter anspruchsvollen Umgebungsbedingungen zuverlässig funktionieren. Dazu gehören Vibrationen und Stöße, Staub und Feuchtigkeit, große Temperaturbereiche sowie Schwankungen in der Stromversorgung des Fahrzeugs. Robuste, auf NVIDIA Jetson basierende KI-Edge-Computer vereinen diese Anforderungen mit der für Computer Vision, Sensorfusion und autonome Funktionen erforderlichen Rechenleistung und eignen sich somit für Baumaschinen, landwirtschaftliche Fahrzeuge, AGVs, AMRs und Spezialfahrzeuge.
