MTK Camera Senor Bring up 复盘总结

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经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:

一 、ProjectConfig.mk文件配置
二、defconfig文件修改
三、kernel层驱动代码
四、hal层驱动代码
五、kernel层摄像头文件夹
六、hal层摄像头文件夹
七、sensor上下电代码

这里记录添加一个新的sensor需要注意的文件,以mt6779为例。

一 、ProjectConfig.mk文件配置

//device/mediatek/mt6779/ProjectConfig.mk

//sensorCUSTOM_HAL_IMGSENSOR = gc8034_mipi_raw hi846_mipi_raw gc5035_mipi_raw sc500cs_mipi_raw
CUSTOM_HAL_MAIN_IMGSENSOR =gc8034_mipi_raw hi846_mipi_raw
CUSTOM_HAL_SUB_IMGSENSOR = gc5035_mipi_raw sc500cs_mipi_raw

CUSTOM_KERNEL_IMGSENSOR = gc8034_mipi_raw hi846_mipi_raw gc5035_mipi_raw sc500cs_mipi_raw
CUSTOM_KERNEL_MAIN_IMGSENSOR = gc8034_mipi_raw hi846_mipi_raw
CUSTOM_KERNEL_SUB_IMGSENSOR = gc5035_mipi_raw sc500cs_mipi_raw//lensCUSTOM_HAL_LENS = fp5510e2af dummy_lens
CUSTOM_HAL_MAIN_LENS = fp5510e2af
CUSTOM_HAL_SUB_LENS = dummy_lens

CUSTOM_KERNEL_LENS = fp5510e2af dummy_lens
CUSTOM_KERNEL_MAIN_LENS = fp5510e2af
CUSTOM_KERNEL_SUB_LENS = dummy_lens//flashlight:支持flashlight则设置为constant_flashlight,不支持设置为 dummy_flashlightCUSTOM_HAL_FLASHLIGHT = dummy_flashlight
CUSTOM_KERNEL_FLASHLIGHT = constant_flashlight

二、defconfig文件修改

//kernel-4.19/arch/arm64/configs/
//k79v1_64_defconfig 和 k79v1_64_debug_defconfig

CONFIG_CUSTOM_KERNEL_IMGSENSOR="gc8034_mipi_raw hi846_mipi_raw gc5035_mipi_raw sc500cs_mipi_raw"

三、kernel层驱动代码

添加新的camera sensor ID定义,sensor ID 来自于对应的 datasheet

//device/mediatek/common/kernel-headers/kd_imgsensor.h

#define GC8034_SENSOR_ID      0x8044#define SENSOR_DRVNAME_GC8034_MIPI_RAW "gc8034_mipi_raw"#define SC500CS_SENSOR_ID     0xEE27#d
<think>好的,我现在需要处理用户的问题:“我想查找与数据转换或传感器相关的技术内容 请问data transformation sensor technology”。首先,用户提到了数据转换和传感器技术,我需要结合这两个关键词来提供相关信息。 首先,我得回顾用户提供的引用内容。引用1提到GPS/IMU数据的读取和转换,特别是将oxts数据转换为局部欧几里得位姿,使用4x4刚体变换矩阵。这可能涉及传感器数据的处理,所以这部分信息相关。引用2讨论了数据扰动和合成数据生成,虽然主要关于数据隐私,但数据转换技术可能涉及这些方法。引用3涉及实时数据流,如IoT设备,这通常与传感器技术相关,数据转换可能用于实时处理。 接下来,用户之前的问题可能涉及数据转换的具体应用,比如在传感器数据处理中的坐标变换、数据融合等。我需要将数据转换分为几个方面:坐标转换(如引用1中的例子)、数据预处理(滤波、降噪)、数据融合(多传感器融合),以及实时处理(引用3中的流数据处理)。传感器技术部分需要涵盖类型(如IMU、温度传感器)、信号处理、校准等。 然后,生成相关问题,可能需要包括数据转换的具体方法、传感器技术的应用案例、多传感器融合的挑战、实时处理的技术等。同时,确保问题覆盖用户可能感兴趣的方向,如技术实现、优化方法、应用场景等。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如数据转换中的格式转换(如模拟到数字),传感器网络中的数据传输协议,或者新兴技术如边缘计算在传感器数据处理中的应用。此外,引用2提到的合成数据可能用于传感器模拟或测试,这也是一个潜在的相关点。 最后,确保回答结构清晰,分点说明,并正确引用相关的引用内容。例如,在坐标转换部分引用1,在实时处理部分引用3,数据扰动部分引用2。同时,问题部分要引导用户深入探讨这些主题的不同方面。</think>### 数据转换与传感器技术解析 #### 1. **传感器数据转换的核心技术** - **坐标系统转换**:传感器(如GPS/IMU)输出的原始数据通常需要转换为局部坐标系下的位姿信息。例如,通过$4 \times 4$刚体变换矩阵将GPS/IMU的`oxts`数据转换为欧几里得空间中的位姿,具体方法可参考`convertOxtsToPose`函数实现[^1]。 - **数据格式转换**:传感器信号(如模拟信号)需转换为数字信号,例如ADC(模数转换器)技术,或通过滤波算法(如卡尔曼滤波)处理噪声。 #### 2. **传感器技术的关键方向** - **多传感器融合**:结合IMU、摄像头、LiDAR等数据,通过算法(如扩展卡尔曼滤波)提升定位精度。例如,自动驾驶中融合GPS与IMU数据以补偿信号丢失。 - **实时数据处理**:传感器数据流(如IoT设备)需实时转换并接入分析系统,涉及流处理框架(如Apache Kafka、Flink)[^3]。 - **数据扰动与隐私保护**:在传感器数据发布时,可能采用噪声添加(perturbative masking)或数据脱敏技术,以平衡数据可用性与隐私[^2]。 #### 3. **典型应用场景** - **自动驾驶**:通过IMU与视觉传感器数据融合实现车辆定位。 - **工业物联网**:温度/压力传感器数据经转换后用于预测性维护。 - **医疗传感**:生物电信号(如ECG)转换为数字特征用于疾病诊断。 ```python # 示例:传感器数据融合简化代码(卡尔曼滤波) import numpy as np def kalman_filter(measurements, initial_state, process_variance, sensor_variance): state = initial_state estimate_uncertainty = 1.0 for z in measurements: # 预测步骤 state_pred = state uncertainty_pred
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