摘要

激光雷达等传感器固件既要“硬实时”地采集和控制硬件，又要有足够算力做点云处理和网络通讯。
RK3506J 提供 3 个 Cortex‑A7 和 1 个 Cortex‑M0 的异构多核硬件，对这类产品非常有吸引力。
本文使用通俗的语言，比较两种在 RK3506J 上常见的系统部署思路，给出各自优缺点。

平台与术语

• CPU 架构：3×Cortex‑A7（称为 A 核组）＋1×Cortex‑M0（称为 M0）。
• SMP：A 核组之间的对称多核运行，能把计算任务分给多个 A 核。
• M0 的角色：小核，适合高频率、确定性强的控制任务（比如电机或前置传感器处理）。
• IPC（跨核通信）：核间可以通过 Mailbox、共享内存加 Spinlock 等机制交换数据和信号。
  

嵌入式固件的需求

• 实时采集：传感器产生高频数据流，需要零丢帧、可预测的中断响应。
• 低延迟控制：电机控制与闭环必须有确定性响应（纳秒/微秒级别）。
• 高强度处理：解算、滤波、坐标变换等需要并行算力来处理点云。
• 高吞吐输出：通过以太网或 USB 向上游推流，要求稳定的网络栈与驱动支持。

两种架构方案与适用场景

方案一：A 核跑 Linux，M0 跑 RT-Thread（混合部署，推荐）

• 适合：需要快速开发、依赖成熟网络驱动或上层生态（如 ROS、Web 界面）的产品。
• 如何分工：M0 承担所有硬实时任务（电机、必要的采集）；A 核上的 Linux 负责点云高级处理、网络与调试工具。通过 Mailbox/共享内存把数据传给 Linux。
• 优点：利用 Linux 生态、驱动和调试工具；实时任务与应用隔离，降低整体风险。
• 缺点：M0 的算力可能成为瓶颈；核间带宽要设计慎重以避免成为瓶颈。

方案二：A 核全部跑 RT-Thread SMP（全 RTOS 硬实时）

• 适合：对延迟、抖动有严格要求的高端 Lidar；需要最短启动和最小内存占用。
• 如何分工：M0 做电机控制；一个 A 核专责数据采集，另外两个 A 核并行处理点云。核间用共享内存环形缓冲传数据。
• 优点：最小的调度延迟；时序可控；启动快。
• 缺点：需要自行实现或移植网络/USB 协议栈，开发成本高。

建议

• 首选（快速可交付）：方案一 — A 核跑 Linux，M0 负责硬实时。适合需要成熟驱动、快速集成上层生态和短时间验证的项目。
• 目标（极致性能或量产降本）：方案二 — 全部使用 RT-Thread SMP，在团队有能力实现网络/USB 驱动时采用。优点是最低延迟和更小的软硬件成本。
• 实践路径：先用混合方案做原型，把关键瓶颈（M0 算力、核间带宽、外设中断分配）作为度量指标；如果需要，再把热点迁移到 RT-Thread A 核组以优化延迟和成本。

参考

https://www.eet-china.com/mp/a437640.html
https://blog.csdn.net/Industio_CSDN/article/details/144776623