瑞萨电子推出全新电机控制ASSP解决方案,扩展RISC-V嵌入式处理产品阵容

Release time:2022-09-09
author:Ameya360
source:网络
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  全球半导体解决方案供应商瑞萨电子宣布,率先推出业界专为先进电机控制系统优化的RISC-V MCU——R9A02G020,全新产品使用户无需投入开发成本,即可受益于电机控制应用的即用型交钥匙解决方案。借助预编程的ASSP,用户可以缩短上市时间并降低成本,从而节省RISC-V相关的工具及软件投资。新款解决方案的目标应用包括家居/楼宇自动化、医疗保健设备、家用电器、无人机等。

瑞萨电子推出全新电机控制ASSP解决方案,扩展RISC-V嵌入式处理产品阵容

  瑞萨在推动RISC-V嵌入式处理解决方案领域发挥了引领作用,不久前推出了基于64位RISC-V CPU的通用RZ/Five MPU,并宣布开发RISC-V车载解决方案。

  瑞萨电子物联网及基础设施事业本部高级副总裁Roger Wendelken表示:“作为卓越的嵌入式处理供应商,瑞萨电子在多种平台上提供用户所需的解决方案。此款基于RISC-V的ASSP打造了低成本、快速上市和出色性能的优秀组合,它与我们目前的产品组合完美互补,并对接全球新客户与新兴市场。”

  与全球合作伙伴携手推出的优化解决方案

  瑞萨全新R9A02G020是基于Andes Technology Corp. RISC-V处理IP而构建的电机控制ASSP。Andes CEO Franklin Lin表示:“我们很荣幸Andes的入门级RISC-V处理器IP能够在瑞萨R9A02G020 MCU ASSP中提供算力。我们相信,瑞萨为市场带来的强大低功耗MCU ASSP将加速RISC-V在广泛场景中的应用,并鼓励软件开发人员为RISC-V开发出更有创意、更高效的应用,从而助力这一代模式被广泛采用。”

  瑞萨发布的全新RISC-V ASSP产品预编程了由独立设计公司(IDH)BFG Engineering和DigiPower(HK)Technology Ltd.开发的专业应用代码。BFG和DigiPower均在电机控制领域拥有丰富的专业知识和成熟的客户支持能力。其中,BFG以缩短客户电机启动时间的无传感器算法而闻名。DigiPower自2008年以来持续推出成本优化、可扩展的电机驱动解决方案,并设计了用于控制冰箱压缩机、风扇、泵等专用解决方案。BFG和DigiPower都将与客户合作完成最终设计并协助其方案过渡至生产。

  DigiPower总经理林志强表示:“自2008年7月以来,DigiPower一直致力于中国的电力电子和电机驱动技术解决方案。我们很高兴地宣布,基于Renesas RISC-V ASSP的多种电机控制解决方案已经上市。使用如此强大的硬件平台,DigiPower以成本优化和可扩展的方式设计了控制冰箱压缩机、风扇、泵等特定解决方案。我们的最终客户将受益于DigiPower在电机控制算法和系统方面的深厚专业知识,并且由于我们的应用软件由瑞萨在ASSP中预先编程,因此能够大幅减少客户产品上市时间。这一新方案通过瑞萨和Digipower强强联合,为光明的未来开辟了更多的机会”。

  SEGGER Microcontroller GmbH也参与了此项工作,包括Embedded Studio和J-Link在内的完整SEGGER生态系统是用于创建和测试这些电机控制解决方案的一个关键要素。

  R9A02G020电机控制ASSP解决方案的关键特性

  基于开放平台的RISC-V ISA而构建的创新且成本优化的32MHz、32位CPU内核

  丰富的模拟IP功能,具备三个专用PGA和S/H的ADC、两个DAC、两个比较器,以及温度传感器

  先进的电机控制定时器,两个看门狗定时器

  小尺寸24引脚和32引脚QFN封装

  支持最高可达Ta+125°C的高温条件,适合恶劣工作环境

  用于BLDC单电机,支持单分流/三分流、PFC和霍尔传感器输入的无传感器矢量控制

  闪存:48KB

  SRAM:16KB(4KB 带ECC)

  CPU和总线内存保护单元

  经预编程和测试的电机控制软件

  完整的参考设计:硬件、软件、套件、工具、硬件数据手册、软件数据手册、GUI手册、应用说明

  RISC-V电机控制成功产品组合

  瑞萨设计一款基于RISC-V内核的3相电机控制成功产品组合,该方案采用R9A02G020及其产品组合中的其它兼容器件,支持通用三相电机。瑞萨“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的器件,具备经技术验证的系统架构,带来优化的低风险设计,以加快产品上市速度。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品,推出超过300款“成功产品组合”。


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  由AI驱动的小工具往往基于漂移信号采取行动,无法意识到自身出现运行错误。它只是自信、精确地朝着错误的方向执行。没有精度的自信,算不上智能。这是一种隐患。  系统接收的指令与物理世界中实际发生的情况之间的差距,只能由一样东西来弥合:其底层的模拟基础,而这一基础无处不在。  AI已成为整个物理世界的运行层,嵌入了各类工厂、车辆、机器人、卫星和数据中心之中。AI技术已横向扩展,但在每个智能系统之下,都有一个让一切成为可能的基础。而这个基础就是模拟技术。  当业界还在争论模型、参数和计算机架构时,信号层面正上演着一场更安静、却影响更深远的变革。每一个自主系统,无论其软件多么复杂,最终都必须感知现实世界、对其作出响应,并在其中采取行动。物理世界与数字世界之间的接口就是模拟技术,随着系统变得越来越智能,这一接口不仅在扩展,更在成倍增长。  我所说的“信号链”,是指从传感器出发,经由模拟前端、转换、同步、供电和控制,直至模型实际接收数据的端到端路径。  问题已不再是AI是否在边缘运行。问题在于其底层的模拟基础是否足够深厚,这不仅关乎系统的可靠性,更关乎其速度、精度以及能否达到应用所需的最高性能水平。  模拟附着曲线  为了理解这在实践中的含义,有必要为物理AI从原型走向量产时每次都会出现的模式进行命名。  在物理AI所渗透的每个领域,都存在一种反复出现的模式。随着机器的能力、自主性、精确性和安全关键性不断提高,运行它们所需的模拟和混合信号内容并非线性增长,而是呈复合式增长。  注:乘数因子表示方向性和示意性,用于展示曲线的形态。  图1:模拟IC内容与自主性的关系  如图1所示,随着自主性提升,模拟内容呈指数级增长:更多的传感器接口、更多的数据转换器、更多的电机控制通道、更多的电源轨,以及更严密的安全监控。  人形机器人正是这条曲线最具说服力的体现。每一个手势、每一步骤、每一个决策,都可追溯到200个以上的模拟IC,它们涵盖了每个关节的电机控制、位置传感、扭矩和力反馈、电源管理,以及涵盖LiDAR、视觉、触觉、压力和阻抗的感知层。在指尖,毫米与毫秒决定了一次抓握能否成功,其架构在此再次复制。智能提升。信号链随之深化。在每一层,需求不仅在于信号是否足够可靠,更在于信号是否足够精确、足够快速且足够稳定,以支撑实际运行。  图2:人形机器人各关节处电机控制所涉及的IC数量  图3:人形机器人平台信号链解析图  人形机器人的信号链在每个关节处重复出现:电机驱动与电流检测、位置反馈(编码器/旋转变压器)、扭矩/力反馈、本地电源管理以及高完整性通信——并延伸至指尖压力/阻抗传感,以确保稳定抓握。模拟技术并不逊色于AI。正是模拟技术让AI得以物理化。而瑞萨电子的端到端解决方案就是为了实现这一目标。  为何缺乏纵深发展的横向扩展会失败  工业环境在电气特性上非常“不友好”。温度波动、振动、电磁噪声以及长距离线缆传输都会降低信号质量,且软件事后无法进行补偿。一个在热应力下漂移半度的位置传感器不会触发错误标志,而是会产生一个错误的答案,而AI系统会据此充满信心地采取行动。  这就是实验室中表现良好的AI与现场实际运行的AI之间的差距。  弥合这一差距所需要的不仅仅是元器件,更需要一种端到端的信号架构——其中传感、控制、供电和连接经过精心设计,作为一个整体系统协同工作,而非事后拼凑而成。  在物理AI中,精度并非单一的技术指标,而是系统的固有属性。其体现在校准、时序、电源完整性以及具备故障感知能力的控制之中。  未来十年  最终胜出的系统不会是拥有最大模型的系统,而是那些在现实世界中,能够战胜温度、振动、延迟、噪声、功耗预算、安全约束以及长生命周期等种种挑战,提供最可靠性能的系统。  这不是一个软件问题,而是一个信号链问题。若您正在构建物理AI,请将模拟技术视为一个首要的设计要素:尽早规划架构,明确分配预算,并将感知、控制、供电和连接作为一个整体系统进行工程设计,而非一堆零部件的堆砌。  关键要点  随着自主性增强,模拟与混合信号的深度呈复合式增长——性能、精度和可靠性成为决定性因素,而不仅仅是模型规模的大小。  现场环境会因漂移、电磁干扰、振动和线缆损耗导致系统故障——上游信号完整性误差往往表现为“自信满满”的AI所造成的失误。  成功的架构需要将传感、控制、供电和连接作为一个经过工程化设计的信号系统——在设计早期便整体规划,明确分配预算,并面向现实世界而构建。  AI正在横向扩展。胜出者则在纵深发展。这场竞赛已然拉开帷幕。
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