最近学习高通的camera开发,发现一篇摄像头功耗优化比较新颖的文章,转载过来。
功耗优化的高通文档:
高通的文档(kba-170221213554_4_高通通用功耗温升优化技术期刊.pdf
80-P0955-1SC-功耗调试通用指南(80-p0955-1sc_b_extensive_power_debug_guide.功耗分析_需要仪器.pdf)
可以参考这两篇文档,获取思路。
不知道有没有大神通过改Camera框架,进行这种级别的功耗优化!
功耗优化的2个层面:
1.硬件
2.软件
平台:高通8909
二、知识点
2.1 硬件层面的功耗优化
1.CPU(平台)
平台级别的优化,除了硬件上架构不同,软件上框架也是不一样的。
比如8909平台通信的时候,会有一个守护进程进行通信,
高端一点的平台就移除了这一点,功耗就降低了。
目前我们使用新平台,同样的sensor,功耗优化有30mA以上!
2.Camera 供电
DVDD供电这一块,选用高效率的供电,对功耗优化有很大裨益!
DCDC电源:效率高,功耗低
LDO电源:效率低,功耗高
来看一组测试数据:
也就是说sensor的分辨率越大,优化得越多。
3.sensor选型
不同的sensor,功耗不一样。目前以我的经验来看,ov的sensor比三星的总体偏优!
因此,摄像头的选型也很重要,如果你特别关心功耗这一块的话!
2.2 软件层面的功耗优化
1.采用最低的sensor output resolution
APP请求的尺寸是320x360,Sensor输出尽量选择最小的尺寸:640x480,而不是全尺寸800w的!
源码:
vendor/qcom/proprietary/mm-camera/mm-camera2/media-controller/modules/sensors/sensors/sensor.c
static int32_t sensor_pick_resolution(void *sctrl,
sensor_set_res_cfg_t *res_cfg, enum msm_sensor_resolution_t *pick_res)
{
···
width = res_cfg->width;//app请求的宽
height = res_cfg->height;////app请求的高
SHIGH("app : Height %d Width %d", height, width);
···
}
这个函数就是用了匹配app请求的宽高和底层输出的!
代码主要逻辑就是:
app:宽/高=绝对值,假设这个值为A
遍历底层所有的尺寸:
底层:宽/高=绝对值,假设这个值为B1,B2,B3,B4
A和所有的B1,B2,B3,B4相比较,谁最小,谁就最匹配!
但是工作中,我发现这个代码逻辑好像有点问题,就是无法完美匹配最接近的尺寸!
那么可以强制选择你觉得合适的尺寸:
static int32_t sensor_pick_resolution(void *sctrl,
sensor_set_res_cfg_t *res_cfg, enum msm_sensor_resolution_t *pick_res)
{
···
width = res_cfg->width;//app请求的宽
height = res_cfg->height;////app请求的高
SHIGH("app : Height %d Width %d", height, width);
···
++ if((height==320 && width==360)) {//app请求的尺寸
++ if (ctrl->lib_params->sensor_lib_ptr->sensor_slave_info->sensor_id_info.sensor_id == 0x5675) {
//判断是那颗sensor
++ SHIGH("it is ov5675,make pick_res =1");
++ *pick_res =1;//选择尺寸1
++ }
++ }
}
这里*pick_res = 1代表的就是驱动代码里配置的res1,如下:640x480这一组参数!
static struct sensor_lib_out_info_t sensor_out_info[] = {
//res0
{
.x_output = 2592,
.y_output = 1944,
.line_length_pclk = 750,
.frame_length_lines = 2000,
.vt_pixel_clk = 45000000,
.op_pixel_clk = 180000000,//180000000,//168000000,//220800000,
.binning_factor = 1,
.max_fps = 30,//90.0,
.min_fps = 10,//90.0,
.mode = SENSOR_DEFAULT_MODE,
},
//res1
{
.x_output = 640,
.y_output = 480,
.line_length_pclk = 1500,
.frame_length_lines = 3000,
.vt_pixel_clk = 45000000,
.op_pixel_clk = 90000000,
.binning_factor = 1,
.max_fps = 10,//90.0,
.min_fps = 7.5,//90.0,
.mode = SENSOR_DEFAULT_MODE,
},
};
2.采用合适的帧率(fps)
帧率越低,对应的功耗也就越低!
因此,选择合适的fps很重要!
源码:
以ov5675为例
vendor/qcom/proprietary/mm-camera/mm-camera2/media-controller/modules/sensors/sensor_libs/ov5675/ov5675_lib.c
static struct msm_camera_i2c_reg_array res1_reg_array[] = {
···
//0x7d0=2000(十进制)
{0x380e, 0x07, 0x00},//frame_length_lines
{0x380f, 0xd0, 0x00},
···
}
static struct msm_sensor_output_reg_addr_t output_reg_addr = {
.x_output = 0x3808,
.y_output = 0x380a,
.line_length_pclk = 0x380c,//相关寄存器
.frame_length_lines = 0x380e,//相关寄存器
};
static struct sensor_lib_out_info_t sensor_out_info[] = {
{
.x_output = 2592,
.y_output = 1944,
.line_length_pclk = 750,
.frame_length_lines = 2000,
.vt_pixel_clk = 45000000,
.op_pixel_clk = 180000000,//180000000,//168000000,//220800000,
.binning_factor = 1,
.max_fps = 30,//90.0,
.min_fps = 10,//90.0,
.mode = SENSOR_DEFAULT_MODE,
},
···省略其他尺寸
}
帧率的计算公式
fps = vt_pixel_clk /(frame_length_lines * line_length_pclk )
这里带入公式:
fps=45000000 ÷(2000x750)=30fps
因此max_fps配置成30fps
min_fps 的修改和效果文件有关。
参数含义:
一般来说,我们只需要改frame_length_lines 这个值就可了,其他值保持不变!
帧率的修改
假设我们想改成20fps,怎么修改呢!
1.改寄存器
2.改配置
frame_length_lines = 45000000 ÷ 750 ÷ 20fps = 3000
修改如下:
static struct msm_camera_i2c_reg_array res1_reg_array[] = {
···
{0x380e, 0x0b, 0x00},//这里寄存器改成0XBB8=3000(十进制)
{0x380f, 0xb8, 0x00},
···
}
static struct msm_sensor_output_reg_addr_t output_reg_addr = {
.x_output = 0x3808,
.y_output = 0x380a,
.line_length_pclk = 0x380c,//相关寄存器
.frame_length_lines = 0x380e,//相关寄存器
};
static struct sensor_lib_out_info_t sensor_out_info[] = {
{
.x_output = 2592,
.y_output = 1944,
.line_length_pclk = 750,
/* .frame_length_lines = 2000,*/
++ .frame_length_lines = 3000,
.vt_pixel_clk = 45000000,
.op_pixel_clk = 180000000,//180000000,//168000000,//220800000,
.binning_factor = 1,
++ .max_fps = 20,//90.0,
.min_fps = 10,//90.0,
.mode = SENSOR_DEFAULT_MODE,
},
···省略其他尺寸
}
3.VFE时钟的修改
op_pixel_clk就是vfe时钟,实际上就是需要通过 MIPI 通道从摄像头获取的数据量!
概念如下:
VFE时钟越小,功耗越低!如图
图中的MIPI速率和我们这里说的VFE是对应起来的!
当然,这个MIPI速率不能随便改小,一定要改一个合适的值!
以上图的数据为例子:
sensor:s5k4h7
分辨率:1280x720
帧率:15
数据类型:bayer(一个像素10bit)
MIPI通道:4 lane
总数据量 = 1280x720x15x10 x 4 lane = 138,240,000 x4
op_pixel_clk = 138,240,000x4 /10=138.24 x4 MHZ(4 lane的数据)
这里最小要配置成138.24 x4 MHZ
不过一般来说我们要配置大一下,否正有可能会数据溢出!导致预览黑屏!
而且还要考虑到op_pixel_clk对天线的干扰!
如何修改s5k4h7的VFE时钟: 224MHZ=448Mbps
计算公式:
MIPI_output_clk=ExtClk(MCLK=24MHz)/0x030D*0x030F/(2^0x3C17)
0x030D = 0x06(默认值 不要动)
0x030F = 0x70(可以修改这个值)十进制:112
0x3C17 = 0x00 (默认值 不要动)
带入公式得:
MIPI_output_clk=24/6*112/1=448Mbps
op_pixel_clk = 448 Mbps x 4 lane / 10bit = 179200000
改完之后把MIPI_output_clk化成16进制填入0x0820、0x0821寄存器
448Mbps = 0x01C0
源码:
vendor/qcom/proprietary/mm-camera/mm-camera2/media-controller/modules/sensors/sensor_libs/s5k4h7/s5k4h7_lib.c
//1632x1224@30fps
#define RES2_REG_ARRAY \
{ \
···
{0x030D, 0x06, 0x00}, \
···
{0x030F, 0x70, 0x00}, \
···
{0x0820, 0x01, 0x00}, \
{0x0821, 0xC0, 0x00}, \
···
}
static struct sensor_lib_out_info_t sensor_out_info[] = {
/* Res 2 */
{
.x_output = 1632,
.y_output = 1224,
.line_length_pclk = 3688,
.frame_length_lines = 5062,
.vt_pixel_clk = 280000000,
.op_pixel_clk = 179200000,
.binning_factor = 1,
.min_fps = 7.50,
.max_fps = 15.0,
.mode = SENSOR_DEFAULT_MODE,
},
}
4. 关闭过多的log
打开摄像头时,有很多数据流的log。可以关闭这样的log,达到节省功耗的目的!
但是在我看来,好像优化不大!
5.关闭ZSL模式
如果你开启了ZSL模式,预览的时候,会有ZSL通道,预览流会以全尺寸在跑!
造成导致功耗增大10mA左右!
6.APP端的优化
App端的优化,我也不太熟悉,大概说一下思路吧!
如果是你自己写的APP,你可以拿骁龙相机做对比功耗!
如果你的APP功耗比骁龙相机大了,就要找出原因,看是否可以优化!
1.TextureView代替surfaceView
2.网络请求
3.动画、加载其他资源
4.其他
7、最后就是底电流部分,这个部分另外起文章记录。