瑞萨推出全新MCU，支持高分辨率模拟功能与固件在线升级功能，助力客户系统实现节能目标-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨推出全新MCU，支持高分辨率模拟功能与固件在线升级功能，助力客户系统实现节能目标

Release time：2024-03-22

author：AMEYA360

source：瑞萨

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　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)今日宣布推出基于Arm® Cortex®-M23处理器的RA2A2微控制器(MCU)产品群。这些全新低功耗产品具有24位Sigma-Delta模数转换器(SDADC)，以及创新的双区代码闪存和区交换功能，可轻松实现固件在线升级(FOTA)，适用于智能能源管理、楼宇自动化、医疗设备、消费电子产品和其它物联网应用，这些应用都需要固件在线升级功能。

瑞萨推出全新MCU，支持高分辨率模拟功能与固件在线升级功能，助力客户系统实现节能目标

　　RA2A2产品带来多种电源结构和电压检测硬件，可实现高能效、超低功耗运行。其运行模式下功耗可低至100µA/MHz，在软件待机模式下低至0.40µA。独立供电的实时时钟可延长电池寿命，适用于在极端条件下进行长时间管理的应用。新型MCU还提供AES硬件加速、高精度(±1.0%)高速片上振荡器、温度传感器以及1.6V至5.5V的宽工作电压范围。

瑞萨推出全新MCU，支持高分辨率模拟功能与固件在线升级功能，助力客户系统实现节能目标

　　针对智能能源管理而优化的功能集

　　RA2A2 MCU助力传统系统的数字化，主要功能包括高级模拟感测、FOTA支持、8KHz/4KHz混合采样和AES硬件加速器。终端系统数字化后，可无缝分析各个系统的状态，从而进一步提高能效，简化系统操作。例如，具备非侵入式负载管理(NILM)技术的下一代智能电表能够根据对总负载电流和电压的详细分析来监控能耗。采用NILM技术的智能电表已成为提高能效和降低能耗，最具成本效益与可扩展性的解决方案之一。

　　Akihiro Kuroda, Vice President of the Embedded Processing 2nd Division at Renesas表示：“瑞萨始终与客户保持紧密合作，了解他们对支持关键节能目标的下一代系统的需求。RA2A2产品群MCU正是我们与客户共同努力的成果，更是瑞萨先进技术专长的结晶。我们很荣幸能够提供这一解决方案，面向各类系统实现显著的节能效果。”

　　RA2A2产品群MCU的关键特性

　　内核：48MHz Arm Cortex-M23

　　存储：512KB集成双区闪存和48KB SRAM

　　模拟外设：带数字滤波器的24位Sigma Delta ADC、12位ADC和温度传感器

　　封装：100、80和64引脚LFQFP

　　全新RA2A2产品群MCU由瑞萨灵活配置软件包(FSP)提供支持。FSP带来所需的所有基础架构软件，包括多个RTOS、BSP、外设驱动程序、中间件、连接、网络和安全堆栈，以及用于构建复杂AI、电机控制和云解决方案的参考软件，从而加快应用开发速度。它允许客户将自己的既有代码和所选的RTOS与FSP集成，为应用开发打造充分的灵活性。客户可根据自身需求，借助FSP将现有设计轻松迁移至更大的RA系列产品。

　　成功产品组合

　　瑞萨将全新RA2A2产品群MCU与其产品组合中的众多兼容器件相结合，创建了广泛的“成功产品组合”，包括“绿色三相智能电表”。这些“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的产品，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400款“成功产品组合”，使客户能够加速设计过程，更快地将产品推向市场。

　　供货信息

　　RA2A2产品群MCU、FSP软件和RA2A2评估套件现已上市。样品和套件可在AMEYA360商城进行订购。

　　瑞萨MCU优势

　　作为全球卓越的MCU产品供应商，瑞萨电子的MCU近年来的平均年出货量超35亿颗，其中约50%用于汽车领域，其余则用于工业、物联网以及数据中心和通信基础设施等领域。瑞萨电子拥有广泛的8位、16位和32位产品组合，是业界优秀的16位及32位MCU供应商，所提供的产品具有出色的质量和效率，且性能卓越。同时，作为一家值得信赖的供应商，瑞萨电子拥有数十年的MCU设计经验，并以双源生产模式、业界先进的MCU工艺技术，以及由250多家生态系统合作伙伴组成的庞大体系为后盾。

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行业新闻

瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

2026-06-02 09:56 reading：331

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