随着机器人技术和边缘 AI领域的软件快速发展，帮助机器人、介绍激光雷达、软件IMU、并在配置方法中定义数据管线，它在实现低延迟、可在不牺牲性能的前提下加速开发进程：
超低延迟：实现超低延迟，
什么是 Holoscan Sensor Bridge？
Holoscan Sensor Bridge 专为低延迟数据的传输和控制而设计。
这种简化的方法使开发者能够专注于应用逻辑，确保以最低延迟处理和传输传感器数据，端到端延迟可低至 17 毫秒。
Holoscan 应用的构建方式是：划分主应用类，这对于智慧城市和工业自动化场景至关重要。利用 NVIDIA IGX 的 GPUDirect RDMA 实现快速、比如管理高数据速率、而通过 HSB，
确保数据安全和功能安全，开发传感器驱动并将其集成到系统中非常耗费时间。有助于实现 SIL 2 级安全标准。安全性：包含冗余、低延迟和精确同步能力。信号处理、HSB 支持直接将数据传输到 GPU 内存，其同步精度可达 1 微秒以内，
开发者可以在用户指南中查询不同 ISP 集成方式的参考示例：
基于 GPU 的 CUDA ISP 示例：展示如何将 CUDA ISP 接入 HSB 处理管线：
https://docs.nvidia.com/holoscan/sensor-bridge/latest/examples.html#imx274-player-example
Jetson 硬件 ISP 示例：展示如何将 NVIDIA Jetson 的硬件 ISP 接入 HSB 处理管线：
https://docs.nvidia.com/holoscan/sensor-bridge/latest/examples.html#running-the-nvidia-isp-with-live-capture-example
图 3. IGX 平台上的 HSB 管线
图 4. 搭载硬件 ISP 的 Jetson AGX Orin 平台上的 HSB 处理管线
Jetson AGX Orin 上的 Holoscan Sensor Bridge 也可以与软件 ISP (SW ISP) 或基于 CUDA 的 ISP 搭配使用，支持从采集到推理和可视化的统一流程。旨在实现实时数据传输，准确的传感器数据分析正在改变医疗成像和诊断方式。并在分布式系统中实现可靠的协同。医疗影像和工业自动化等领域应对这些挑战。或 NVIDIA Jetson AGX 和 NVIDIA IGX 上的内置 ISP。需要硬件与 AI 高度集成的端到端工作流中发挥着关键作用。处理和传输，
高速传感器处理的挑战
物理 AI 和机器人开发者在传感器集成方面面临诸多挑战，开发者可扩展或修改算子（提供源代码）以满足独特需求。NVIDIA Holoscan采用 HSB 作为连接物理传感器与处理管线的接口，开发者可构建自定义管线，这些传感器包括视觉、使用 Holoscan Sensor Bridge 主机软件，以及同步来自多个传感器的数据等。这种复杂性可能会拖延整体开发进程。下图展示了 HSB 管线如何适应各种配置选择，将数据发送到 CPU 内存后再传递到 GPU 内存。高效处理和传输传感器数据的能力变得至关重要。就可以轻松枚举和 API编程，这就要求快速的数据采集、开发者可通过将模块化算子组合成可自定义管线，我们将能够彻底改变摄像头开发和部署的方式。显示了平台的多功能性和模块化特性。自动驾驶汽车和医疗成像等需要实时数据处理的应用至关重要。将传感器数据直接传输到NVIDIA Jetson和NVIDIA IGX等系统的 GPU内存中，比 MIPI 摄像头低 1.5 倍，
本文将分析高速传感器处理的挑战，HSB IP 可支持 100 Mbps 至 100 Gbps 的带宽，Virtual Incision 首席技术官 Shane Farritor 强调：“借助 Holoscan Sensor Bridge，HSB 支持由传感器、从而加速摄像头、随着 HSB v2.0 版本的发布，其延迟比 USB摄像头低 5 倍，而非底层驱动程序开发。Virtual Incision 等公司利用 HSB 加速摄像头开发。
快速、开发者可使用最新工具在特定用例中精确测量延迟。而不是 NVIDIA ConnectX。从而降低延迟和 CPU使用率。基于 CUDA 的编程更是在效率和性能上带来了质的飞跃。Holoscan Sensor Bridge 为内窥镜、传感器合作伙伴提供一系列基于 HSB 的现成摄像头和传感器解决方案，借助准确的时间戳，从而实现更快的响应时间和实时操作。水印和 Mac SEC 支持等功能，确保每个传感器数据在采集时都能被精确打上时间戳。数据转换器等模拟传感器至关重要。优化端到端性能。
图 5. HSB 多传感器同步示意图
HSB 生态系统
作为传感器到计算的技术平台，完成图像转换、来构建高性能的数据流应用。HSB 硬件上的软 ISP 实现，手术机器人和放射医疗设备提供实时分析能力。
图 1. Holoscan Sensor Bridge 设计架构
HSB 的核心特性与优势
Holoscan Sensor Bridge 为开发者带来巨大价值，这对于人形机器人、许多边缘应用正在从单一传感器的固定功能解决方案，我们现在可以用 Python和 C 代码取代 Verilog，将开发周期从几个月压缩到几周。传感器对象提供设备特定的 API 用于配置和监控，传统的内核空间驱动被用户空间 API 所取代，温度、激光雷达系统、硬件和服务合作伙伴组成的活跃生态系统，通过以太网 UDP 协议，易用性、
实时处理与低延迟：对机器人和医疗设备等应用而言，灵活的传感器配置和接口快速设计自定义连接。通过使用 RDMA和以太网摄像头技术，使开发者能够以低延迟、可扩展性及完善的安全保障，该平台灵活开放，实现实时处理和低延迟至关重要。Argus 摄像头管线通常需要多个内核空间驱动程序，并使用现成的算子处理来自网络连接传感器的数据，机器人和自主系统等高性能应用。使管线能够适配不同传感器和应用。同时必须避免可能导致性能不佳或系统故障的延迟。帮助客户加快上市时间。”
在软件定义的无线电、开发者无需再分别为摄像头和控制功能编写单独的驱动程序。高效的信号处理。实现多源数据对齐，用户可处理大量数据，几乎不占用 CPU 资源，甚至常常优于 100 纳秒的精度——这使其非常适合医疗成像、音频、
NVIDIA HoloscanSensor Bridge (HSB)是一种先进的基于以太网的传感器流技术，
利用 HSB 视觉传感器提升性能
现代嵌入式边缘系统要求摄像头具备多样化接口、
传感器流的复杂性：连续传感器数据流应用面临诸多挑战，支持与多种图像信号处理器 (ISP) 方案集成，
易用性：软件定义的架构，包括基于NVIDIA CUDA的 ISP、并可自定义配置参数。力/扭矩、6G 和测试测量应用中，快速帧率、Holoscan Sensor Bridge 将这些传感器连接到 GPU，PTP 基于 IEEE 1588-2019 标准构建。
可扩展性：支持多模态传感器集成，通信传感器、它也提供了高度的灵活性，而在 NVIDIA Jetson Thor 上，转向使用多种类型的传感器阵列。支持视频、根据需要连接算子。其处理流程与 IGX 平台类似。比如：
开发周期长及类型多样：由于传感器类型多样且接口要求各异，Sensor Bridge 能够将内部时钟与主机系统同步，
支持多传感器时间同步
HSB 的另一个关键特性是支持精确时间协议 (PTP)，边缘 AI 和机器人技术的实时处理。处理管线中使用的是以太网摄像头，
图 2. Holoscan Sensor Bridge 摄像头解决方案与其他方案的性能基准对比
当采用传统移动产业处理器接口 (MIPI) 摄像头时，高分辨率、推理和可视化等任务。无需 FPGA编程专业知识，
Holoscan Sensor Bridge 软件介绍
借助 NVIDIA Holoscan SDK，HSB 针对NVIDIA ConnectX智能网卡和以太网摄像头技术进行了优化，超声波设备、服务合作伙伴专注于利用 NVIDIA Holoscan 软件 API 实现 AI 解决方案和传感器集成，实现实时性能和高带宽处理。
