瑞萨推出可穿戴活动追踪器：方寸之间掌握你的运动信息-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨推出可穿戴活动追踪器：方寸之间掌握你的运动信息

Release time：2022-10-28

author：Ameya360

source：网络

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　　可穿戴设备市场快速发展，成千上万的设备和辅助工具，包括智能手表、手环、APP等，它们可以帮助您监测日常的健康信息和运动轨迹，助力创造一个更安全、健康的生活状态。

瑞萨推出可穿戴活动追踪器：方寸之间掌握你的运动信息

今天Ameya360电子元器件采购网将为您介绍关于瑞萨推出的一款集小型化、低功耗与高安全性于一体的可穿戴活动追踪器方案。这款方案由于采用了高集成度的DA14706系统级芯片，因此在硬件方面无需复杂的设计即可实现多种功能。

瑞萨推出可穿戴活动追踪器：方寸之间掌握你的运动信息

　　系统框图

　　DA14706是低功耗蓝牙技术领域鲜有的将电源管理单元、硬件语音活动检测器（VAD）、图形处理单元（GPU）和低功耗蓝牙?连接功能全部集成在单个芯片中的解决方案。作为本方案的主控器，DA14706拥有多核控制系统，其采用Arm? Cortex?-M33作为主要应用内核，Cortex-M0+作为协助处理器内核，用于传感器节点控制。另外，器件不仅集成专用的2D GPU和显示控制器，支持DPI、JDI并行、DBI和单/双/四路SPI接口，还配备了720mA JEITA标准USB充电器，支持可充电锂离子/锂聚合物电池，并搭载了系统电源管理单元。

　　作为互联网设备的组成部分，DA14706更重要的一点是支持低功耗蓝牙?5.2和专有2.4GHz协议的可配置MAC。并且其集成的超低功耗无线收发器可提供+6dBm的输出功率与-97dBm的灵敏度，再加上软件可配置可升级的协议引擎（CMAC），使DA14706能够支持蓝牙低功耗功能以及多种其他2.4GHz协议。

　　在联网支持方面，除了DA14706低功耗蓝牙系统外，本方案还采用了Wi-Fi SoC芯片DA16200，其具有非常强的物联网安全性，包括在Wi-Fi和堆栈上层配置WPA3和TLS身份验证和加密。此外，DA16200是一款完全卸载设备，这意味着整个Wi-Fi和TCP/IP网络堆栈，甚至终端产品应用代码都可以在芯片上运行，无需外部CPU或MCU。

　　为丰富系统功能，方案还集成了宽带宽触觉驱动器DA7282、低功耗音频编解码器DA7212以及气体传感器模块ZMOD4410和高精度、超低功耗、完全校准的相对湿度和温度传感器HS4001，得益于这些器件的性能，可为系统添加多样化的功能，打造差异化亮点。

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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：325

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