作者 | 止于至善小編 | 吃不飽

在上一篇文章中，我們概述性地介紹了北匯信息的TSN網(wǎng)絡原型設計。本篇文章將基于該原型，通過在多個場景中驗證TSN協(xié)議的效果，向讀者展示TSN在車載網(wǎng)絡中的價值。通過實驗驗證，我們將深入了解TSN技術在車載網(wǎng)絡中的實際應用和性能表現(xiàn)，為讀者提供更為深入的了解和參考。

01網(wǎng)絡通信場景1-時間同步Lidar完成時間同步后，點云數(shù)據(jù)帶有系統(tǒng)時間信息，PC預裝的Lidar上位機軟件正確顯示系統(tǒng)時間； Camera 完成時間同步后，Display圖像正確顯示系統(tǒng)時間；Lidar與Camera的系統(tǒng)時間戳一致；02網(wǎng)絡通信場景2Camera視頻流網(wǎng)絡傳輸QoS
Camera-L視頻數(shù)據(jù)流采用CBS調度； Camera-R視頻數(shù)據(jù)流不采用CBS調度；Good Case w/o interference
Camera視頻流傳輸?shù)木W(wǎng)絡路徑中，增加網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量，使網(wǎng)絡數(shù)據(jù)吞吐量至帶寬的100%；

觀測Display視頻圖像；

Camera-L的視頻圖像不受影響，即無卡滯或延遲現(xiàn)象；Camera-R的視頻圖像受網(wǎng)絡吞吐量影響，即有卡滯與延遲現(xiàn)象；Bad Case w/ interference

03網(wǎng)絡通信場景3Lidar點云數(shù)據(jù)網(wǎng)絡傳輸QoSLidar-L點云數(shù)據(jù)流采用TAS調度； Lidar-R點云數(shù)據(jù)流不采用TAS調度；Good Case w/o interference
Lidar點云數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡路徑中，增加網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量，使網(wǎng)絡數(shù)據(jù)吞吐量至帶寬的100%；

觀測PC端點云圖像

Lidar-L的點云圖像不受影響；Lidar-R的點云圖像受網(wǎng)絡吞吐量影響，出現(xiàn)點云圖像閃爍；Bad Case w/ interference


04網(wǎng)絡通信場景4燈光閃爍控制數(shù)據(jù)流QoS Lamp-FL控制數(shù)據(jù)流采用TAS調度；
Lamp-FR控制數(shù)據(jù)流不采用TAS調度；
HPC分別發(fā)送Lamp-FL, Lamp-FR的閃爍控制數(shù)據(jù)流； 觀測大燈閃爍情況：Lamp-FL，Lamp-FR同頻率閃爍；Good Case w/o interference
Lamp控制數(shù)據(jù)流傳輸?shù)木W(wǎng)絡路徑中，增加網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量，使網(wǎng)絡數(shù)據(jù)吞吐量至帶寬的100%； 觀測大燈閃爍情況：Lamp-FL，Lamp-FR不同頻率閃爍；Bad Case w/ interference


05網(wǎng)絡通信場景5-以太網(wǎng)環(huán)網(wǎng) Lidar-L點云數(shù)據(jù)流采用環(huán)網(wǎng)傳輸，Lidar-R點云數(shù)據(jù)流不采用環(huán)網(wǎng)傳輸； 斷開環(huán)網(wǎng)中的網(wǎng)絡物理鏈路，PC端觀測Lidar-L點云圖像； 單一網(wǎng)絡物理鏈路故障時，Lidar-L的點云圖像不受影響，即不會造成功能失效；06總結經(jīng)過在多種場景下的實驗驗證，我們可以發(fā)現(xiàn)TSN協(xié)議在車載網(wǎng)絡應用中具有顯著的優(yōu)勢和效果。即使存在大量干擾數(shù)據(jù)流或鏈路斷開等極端情況下，TSN原型仍能夠保持高質量的傳輸，從而提升了車載系統(tǒng)網(wǎng)絡傳輸?shù)膶崟r性和可靠性。這些實驗結果進一步驗證了TSN技術在車載網(wǎng)絡中的實際應用和性能表現(xiàn)，為未來車載系統(tǒng)的網(wǎng)絡通信提供了可靠的技術支撐。