瑞萨电子推出两个全新入门级产品群以扩展RA MCU产品-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨电子推出两个全新入门级产品群以扩展RA MCU产品

Release time：2023-03-15

author：AMEYA360

source：网络

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　　瑞萨电日宣布，推出两个基于Arm Cortex-M33内核和Arm TrustZone技术的新产品群——RA4E2和RA6E2，以扩大其32位RA微控制器（MCU）产品家族。全新100-MHz主频RA4E2产品群和200-MHz主频RA6E2产品群经过优化，实现一流的电源效率且完全不影响性能。新产品群还具有128KB和256KB闪存选项及40KB SRAM，集成了片上CAN FD、USB、QSPI、SSI和I3C接口等丰富的连接选项，并提供升级至RA产品家族其它成员的便捷途径。这些新产品将成为传感、游戏、可穿戴设备和电器等在小型封装中实现高性能应用的理想选择。

瑞萨电子推出两个全新入门级产品群以扩展RA MCU产品

　　RA4E2和RA6E2作为RA产品家族中集成有CAN FD且最具成本效益的成员，提供小型封装选项，包括节省空间的4mm x 4mm 36引脚BGA和5mm x 5mm 32引脚QFN，满足对成本敏感和空间有限的应用需求。此外，新设备的低功耗节省了能源，使终端产品能够为更绿色的环境做出贡献。

　　所有RA器件都得到瑞萨灵活配置软件包（FSP）的支持，该软件包包含高效的驱动程序和中间件，以简化通信并提升外设功能。FSP的GUI简化加速了开发过程，其可以灵活地使用原有代码，并轻松支持向其它RA产品家族器件的兼容和扩展。使用FSP的设计人员还能够访问完整的Arm生态系统以及瑞萨的广泛合作伙伴网络，获得各种工具，帮助加快产品上市速度。

　　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：“瑞萨的RA产品家族不断为市场带来卓越的性能、功能、设计便捷性和价值，持续超越人们的期望。全新RA4E2和RA6E2产品群的推出，是众多用户采用RA产品家族作为其首选MCU系列的典型实例。我们坚信，这些产品将满足各类应用领域的需求，许多研发人员也将在未来的设计中选用RA产品家族。”

　　Yole Group计算与软件首席市场及技术分析师Tom Hackenberg表示：“微控制器已占据90%以上的处理器出货量，采用这些MCU的应用领域更是多种多样（注）。瑞萨通过RA产品家族的持续扩展，可以为更多市场的更多用户提供针对广泛特定应用的最优器件。”

　　RA4E2 MCU产品群

　　RA4E2产品群提供五种不同的选择，从32引脚到64引脚封装，小至4mm x 4mm的尺寸，以及128kB闪存和40kB SRAM。RA4E2器件具有出色的有源功耗性能，在以100MHz的速度从闪存执行时，功耗为82μA/MHz。此外还具备-40/105°C的扩展工作温度范围。RA4E2产品群是成本敏感型应用和其它需要高性能、低功耗，及小封装尺寸最佳组合系统的理想选择。

瑞萨电子推出两个全新入门级产品群以扩展RA MCU产品

　　RA4E2产品群的关键特性

　　100 MHz Arm Cortex-M33 CPU内核

　　128kB集成闪存；40kB RAM

　　支持宽温度范围：Ta = -40/105°C

　　32引脚至64引脚封装选项

　　低功耗操作：在100 MHz频率的运行模式下，功耗为82 ?A / MHz

　　集成通信选项，包括USB 2.0全速设备、SCI、SPI、I3C、HDMI CEC、SSI和CAN FD

　　通过内部振荡器、丰富的GPIO、高阶模拟功能、低电压检测和内部复位功能降低系统成本

　　RA6E2 MCU产品群

　　RA6E2产品群MCU具有200 MHz的性能，其包括10款不同的器件，从32引脚到64引脚封装，小至4mm x 4mm尺寸，从128kB到256kB闪存，以及40kB SRAM。RA6E2器件具有优异的功耗特性，以及广泛的外设与连接选项，提供了性能和功能的独特组合。

　　RA6E2产品群的关键特性

　　200 MHz Arm Cortex-M33 CPU内核

　　128kB至256kB可选集成闪存；40kB RAM

　　32引脚至64引脚封装选项

　　低功耗操作：在200 MHz频率的运行模式下，功耗为80 ?A / MHz

　　集成通信选项，包括USB 2.0全速设备、SCI、SPI、I3C、HDMI CEC、SSI、QSPI和CAN FD

　　集成定时器

　　高阶模拟功能

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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：306

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