技术干货丨瑞萨：利用汽车电感式位置传感器推动线控和电机控制的未来-Ameya360 electronic components purchasing network

技术干货丨瑞萨：利用汽车电感式位置传感器推动线控和电机控制的未来

Release time：2026-01-27

author：AMEYA360

source：瑞萨

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　　汽车行业正处于历史性变革之中。电气化、自动驾驶和软件定义架构正在重塑车辆设计和功能。最关键创新应用包括：

　　1、线控转向、制动相关应用;

　　2、转向、制动、节气门和变速箱中机械连杆的电子替代;

　　3、动力总成的高速电机控制。

技术干货丨瑞萨：利用汽车电感式位置传感器推动线控和电机控制的未来

图1：面向汽车全球市场的全球线控系统。不同型号车辆的市场规模。

*资料来源：2030年汽车线控系统市场规模报告

　　这些技术助力车辆实现轻量化、更安全、高能效的升级，却也带来了传统传感解决方案难以应对的新挑战。

　　现代汽车系统面临的主要挑战

　　更高功能安全：转向和制动是安全关键功能。任何故障都可能导致灾难性事故。这些系统必须符合ISO 26262标准并达到ASIL D等级(汽车安全完整性等级)，实现跨平台和架构安全性的同时，保持高性价比，且传感器必须提供冗余通道、诊断和故障安全机制。

　　电磁抗扰度：电动汽车动力总成和高压系统会产生强大的杂散磁场。传统的磁传感器(霍尔效应、磁阻式)可能会出现信号失真或故障。传感器不受杂散磁场干扰的特性，可确保在恶劣的电动汽车环境中可靠运行。

　　紧凑、轻巧的设计：设备制造商的目标是减轻重量以提高效率和续航里程。因此，位置传感器必须安装在狭小的空间内，且需保证高精度和高可靠性。这意味着基于PCB的电感式传感器将取代笨重的旋转变压器或基于磁铁的传统方案。

　　高速性能：支持600k rpm的电气转速。这对传感器的要求很严格：超低延迟(<100ns)和高分辨率，以实现精确控制，任何延迟或错误都可能导致扭矩纹波、振动或安全隐患。

　　成本和可持续性：传统传感器中使用的稀土磁铁价格昂贵且存在环境问题。目标去除磁铁并简化机械设计。因此，无磁电感式传感器可降低成本，提高可回收性，并支持可持续发展目标。

技术干货丨瑞萨：利用汽车电感式位置传感器推动线控和电机控制的未来

图2：汽车线控系统市场。市场份额-按具体应用分类。

　　瑞萨电感式位置传感器

　　瑞萨电子新发布的电感式位置传感器(IPS)IC，包括车规级RAA2P452x和RAA2P4500，为这些挑战提供了突破性的解决方案。利用无磁电感技术，这些传感器提供：

　　杂散磁场免疫：IPS技术本质上不受磁干扰，使其成为电动汽车环境的理想选择。

　　高精度和速度：高达19bits分辨率和低于100ns的传播延迟确保了高速电机的精确控制。

　　灵活的配置：支持转向、制动和牵引应用的轴端、穿轴和轴侧设计。

　　纤薄、轻巧的外形：非常适合空间受限的汽车系统。

　　ISO 26262合规性：实现ASIL C/D系统级安全要求。

　　免维护操作：无磁铁、无磨损、无需重新校准，降低成本。

　　瑞萨IPS与MCU、驱动芯片等相结合，可为客户提供线控转向、线控制动和主驱电机控制的完整解决方案。

　　为什么选择电感技术

　　与磁性或光学编码器相比，电感式传感器在严苛的汽车应用环境中表现突出：

　　不受灰尘、湿气、振动和杂散磁场的影响。

　　无稀土磁铁，成本低，环境影响低。

　　长期稳定，减少维护需求。

　　这使得IPS成为下一代电动汽车和ADAS平台的理想选择。

　　使用电感式位置传感器线圈工具加速您的设计

　　为了简化定制，瑞萨电子提供了电感式位置传感器线圈工具，这是一种功能强大的基于Web的设计工具，可以：

　　自动执行线圈布局和仿真。

　　预测线性误差和电感。

　　提供用于PCB制造的Gerber文件。

　　支持旋转、线性和圆弧运动模板。

　　使工程师能够实现最佳性能，而无需手动试错。

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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：320

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