瑞萨面向电机控制应用推出性能卓越的RA8 MCU

Release time:2024-02-02
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今日宣布推出基于Arm® Cortex®-M85处理器的RA8T1微控制器(MCU)产品群,可满足工业、楼宇自动化,以及智能家居等应用中常见的电机、电源和其它产品的实时控制要求。

瑞萨面向电机控制应用推出性能卓越的RA8 MCU

  基于Arm Cortex-M85处理器的

  RA8T1高性能MCU产品群

  针对电机控制和逆变器应用进行优化

  RA8T1产品群是瑞萨RA8系列的第三款产品。所有RA8系列产品均具备6.39 CoreMark/MHz(注)的突破性性能,并采用高性能Arm Cortex-M85处理器和Arm的Helium™技术,能够在数字信号处理器(DSP)和机器学习(ML)方面获得相比Cortex-M7内核高4倍的性能提升。这一性能提升可用于拓展电机预测性维护等AI功能,从而减少代价高昂的停机时间。

  瑞萨RA家族MCU产品阵容

  针对电机控制优化的功能

  全新RA8T1产品具有先进的PWM定时功能,如三相互补输出、0%和100%占空比输出功能、双缓冲比较匹配寄存器,和五种相位计数模式。其模拟功能包括12位ADC、12位DAC,以及用于电压和电流测量及过流保护的高速比较器。RA8T1 MCU还带来多种通信功能,包括SCI、SPI、I2C/I3C、CAN/CAN-FD、以太网和USB-FS。当检测到异常时,RA8T1 MCU提供端口输出关断功能,这对于电机控制来说,是一项重要的安全功能。这些功能与先进的定时器和瑞萨的电源管理专业技术相结合,使客户能够构建全面的低功耗电机控制解决方案。

  瑞萨在电机控制嵌入式

  处理领域的卓越地位

  瑞萨持续推出电机控制专用MCU,已拥有超过10年的历史。公司每年向全球数千家客户交付超过2.3亿颗电机控制嵌入式处理器。除丰富的RA MCU家族外,瑞萨还在其32位RX产品家族、16位RL78 MCU,和64位RZ MPU产品线中提供电机控制专用器件。此外,瑞萨还发布了业界首款基于RISC-V的电机控制专用ASSP。

  基于RISC-V的电机控制专用ASS

  Daryl Khoo, Vice President of the Embedded Processing 1st Division at Renesas表示:

  “瑞萨已经成为电机控制领域的市场佼佼者,为智能家居、楼宇和工厂自动化系统带来非常广泛的MCU产品组合。这些MCU的性能在需要精密算法和应用软件以可靠、安全、稳定方式运行的高速电机控制中至关重要。RA8T1 MCU带来前所未有的CPU动力以及Helium技术的产品组合,使我们的客户能够在不需要额外硬件的情况下,更加灵活地实现智能(AI/ML)解决方案。”

  所有RA8产品还提供先进的安全性,包括Arm TrustZone®技术、瑞萨安全IP(RSIP-E51A)、在不可变存储中采用第一级引导加载程序的安全启动,以及指针验证和分支目标识别(PACBTI)安全扩展。

  RA8T1产品群MCU的关键特性

  · 内核:480 MHz Arm Cortex-M85,包含Helium和TrustZone技术

  · 存储:集成2MB/1MB双区闪存和1MB SRAM(包括128KB TCM,512KB ECC保护)

  · 模拟外设:先进的18通道PWM定时器、12位ADC、12位DAC、高速比较器

  · 通信外设:以太网MAC、USB-FS、CAN-FD、I2C/I3C、SPI、SD和MMC存储卡接口

  · 高阶安全性:优化加密算法、TrustZone、安全启动、不可变存储、带DPA/SPA攻击保护的防篡改功能、安全调试、安全工厂编程和生命周期管理支持

  · 封装:100引脚、144引脚和176引脚LQFP,224引脚BGA

  新型RA8T1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。借助FSP,可轻松将现有设计迁移至新的RA8系列产品。

  灵活配置软件包(FSP)

  成功产品组合

  瑞萨将全新RA8T1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20KW三相PFC逆变器。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

  RA8T1产品群MCU和FSP软件现已上市。此款全新MCU由瑞萨的灵活电机控制开发套件(Flexible Motor Control development kit)及瑞萨电机工作台开发工具(Renesas Motor Workbench development tool)提供支持。其中,前者可轻松评估采用永磁同步电机(无刷直流电机)的电机控制,并构建了一个涵盖瑞萨RA和RX产品家族众多电机控制MCU的通用设计平台,从而实现IP在多款产品间的迁移。以上产品更多相关信息,请点击文末阅读原文访问查看。样品和套件可在瑞萨网站或通过分销商订购。

  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200多家生态系统合作伙伴组成的庞大体系为后盾。

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瑞萨电子推出28纳米RH850/U2C汽车微控制器,拓展面向车辆控制与汽车安全应用领域的产品阵容
  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28纳米制造工艺的全新32位汽车微控制器(MCU)RH850/U2C。该MCU配备丰富的通信接口与先进的信息安全性能,可广泛应用于乘用车及摩托车的底盘与安全系统、电池管理系统(BMS)、照明及电机控制等车身控制领域,以及其他通用汽车最高功能安全等级(ASIL D)的应用场景。  作为入门级产品,RH850/U2C的推出进一步扩充了瑞萨广受欢迎的RH850/U系列产品线,与定位高端的RH850/U2B及中端RH850/U2A产品形成互补。该款MCU集成多达四颗运行频率高达320MHz的RH850中央处理器(CPU)内核(其中含两颗锁步内核),并配备高达8MB的片上闪存。现有采用RH850/P1x或RH850/F1x系列产品的开发人员可平滑迁移至这款全新的MCU,从而轻松应对新一代E/E架构的技术要求。  面向当前及下一代系统的通信接口  RH850/U2C支持面向现代E/E架构设计的多种接口,包括以太网10base-T1S、以太网时间敏感网络(TSN,1Gbps/100Mbps)、CAN-XL以及I3C。同时,它还能全面兼容当前广泛使用的各种接口,如CAN-FD、LIN、UART、CXPI、I²C、I²S以及PSI5。这种全面的接口配置可兼容现有ECU,支持跨代际的分步平滑迁移。随着越来越多的车载网络向域控制架构和区域控制架构转型,RH850/U2C能够提供灵活的系统配置与出色的可扩展性,有效降低网络设计的复杂度。  强大的功能安全与网络安全特性  该款MCU符合ISO 26262标准,满足最高ASIL D的功能安全要求。为满足当前网络安全要求,此款MCU设计遵循最新ISO/SAE 21434标准,支持涵盖后量子密码(PQC)及中国与其他国际法规强制要求的各类加密算法。通过专用的硬件加速器,该MCU可卸载加密运算任务、降低CPU负载,从而实现高吞吐量的数据处理能力。  功耗优化的MCU架构  基于成熟的28纳米制造工艺,RH850/U2C在工作模式与待机模式下均可实现显著的功耗优化。其专属的待机模式还可进一步降低芯片在深度停机与间歇运行状态下的功耗。这些低功耗模式有助于提升电源设计裕度,降低散热需求,并确保系统在环保法规日趋严格的背景下持续合规。  Satoshi Yoshida, Vice President of the High-Performance Computing MCU Division at Renesas表示:“随着现代ECU通过软件更新与新增功能持续演进,如何在保证系统稳健性的同时兼顾运行效率变得至关重要。RH850/U2C融合卓越性能、丰富功能及行业关键标准合规性,能够满足下一代ECU的需求。这正是客户构建可靠、可扩展汽车系统所需要的理想平台。”  Christoph Wenger, Chief Expert Semiconductor at Vehicle Motion at Bosch表示:“瑞萨RH850 MCU系列凭借其久经验证的可靠性,长期以来为我们的系统提供有力支持。我们很高兴看到RH850/U2C的推出,进一步完善了瑞萨的汽车产品矩阵。这款基于28纳米制造工艺的MCU兼具出色性能与卓越品质,我们期待与瑞萨继续深化双方的合作。”  全方位开发支持  RH850/U2C提供完善的开发环境,助力客户缩短产品上市周期。开发人员可使用业界先进的编译器与集成开发环境(IDE),搭配由瑞萨及其生态合作伙伴提供的汽车级认证软件包。这些方案满足最高等级的功能安全要求,符合ISO 26262标准(可达ASIL D级)。为便于快速评估与项目启动,瑞萨还提供专用的RH850/U2C入门套件。
2026-03-05 10:58 reading:201
瑞萨官宣中国区新总裁!
  全球领先半导体解决方案供应商瑞萨电,子今日宣布两项关键高层人事任命,全面强化印度与中国两大高增长市场的战略执行与本土管理,新任命自 3 月 1 日起正式生效。  瑞萨中国区总裁刘芳( Yvonne Liu):曾任中华区汽车业务总经理  Malini Narayanamoorthi 升任副总裁兼瑞萨电子印度总裁。她此前担任印度区总经理及模拟与混合信号产品集团工程副总裁,任职期间持续夯实客户合作、推动重大项目落地、强化全球协同,为瑞萨在印度业务扩张奠定坚实基础。履新后,她将全面统筹印度市场战略,依托当地快速成长的技术生态与人才储备,抢抓国家级重点项目带来的发展机遇。  行业资深人士刘芳(Yvonne Liu)出任副总裁兼瑞萨电子中国总裁。刘芳拥有 26 年半导体全价值链从业经验,深耕汽车、消费电子、工业、物联网与网络安全等领域,加入瑞萨前曾担任恩智浦半导体副总裁兼大中华区汽车业务总经理,具备出色的跨领域业务领导与市场拓展能力。她将全面负责瑞萨中国区运营与战略落地,深化本土客户与生态合作,助力公司在全球核心技术市场持续增长。  Malini与刘芳均直接向Hidetoshi Shibata(柴田英利),瑞萨电子CEO汇报工作。  柴田英利表示,中国与印度是瑞萨长期战略增长核心市场,本次管理层强化将进一步提升区域决策效率、深化客户合作、强化综合竞争力,彰显瑞萨深耕亚洲最具活力科技生态、推进全球一体化布局的坚定承诺。  瑞萨电子(Renesas Electronics)是全球领先的嵌入式半导体解决方案供应商,也是日本半导体产业的核心企业,总部位于东京,在东京证券交易所上市(TSE:6723),由柴田英利(Hidetoshi Shibata)担任CEO。  公司始于2003年日立与三菱电机半导体部门合并的瑞萨科技,2010年与NEC电子合并后正式定名。目前全球员工约2.19万人,业务覆盖20多个国家,2024财年营收约1.35万亿日元。  瑞萨核心优势集中在车规级芯片,汽车MCU全球市占率超30%稳居第一,主力产品包括RH850系列MCU、R-Car系列SoC等,服务全球主流车企。同时布局工业自动化、物联网、基础设施等领域,提供全栈芯片解决方案,技术符合车规、工规安全标准,生态完善。
2026-03-02 16:35 reading:275
瑞萨丨尖叫声检测:人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援
  在灾害救援、安全防护以及医疗护理等领域,识别人声尖叫至关重要。想象一下,当你被困在电梯里,而常规通讯方式已经失效,此时,一套尖叫声检测系统能够识别你的求救尖叫信号,并立即启动应急响应,例如通知安保人员或触发警报,从而迅速提供援助,挽救生命。  瑞萨的Reality AI尖叫声检测是一款专门用于识别人类尖叫声的机器学习模型。该模型并非仅通过高音量的声音判断,而是经过充分训练,可在各种背景噪声中准确辨别出真正的求救尖叫声。与此同时,该系统还能够实现救援力量的即时派遣,这在封闭或隔离、对安全性要求极高的环境中尤为重要。  尖叫声检测是如何实现的?  尖叫声检测模型基于采集到的音频数据进行训练,从而学会区分不同类型的声音。该机器学习模型的开发步骤如下:  采集与训练数据:训练模型首先从大量音频数据的采集开始。需要使用包含多种真实环境音频样本的公开数据集*。其中的“Scream(尖叫)”类别包含强烈的非语言尖叫声和带有言语的尖叫声,这些数据被用于训练模型识别尖叫信号。为了让模型准确判断哪些声音不是尖叫声,在训练中还加入了多类非尖叫声音,如风声、环境噪声、对话声、歌声、音乐声和鼓掌声等,以提升模型的区分能力。  提取特征:下一步,从音频文件中提取关键声学特征,帮助模型在复杂噪声环境中识别出尖叫声特有的特征信号。  训练模型:在确定了最佳的特征后,使用机器学习分类器对模型进行训练,使其能够区分“尖叫”与“非尖叫”音频。训练过程中不断调整模型参数,来降低识别误差并提升模型整体性能。  通过以上方法,可以构建出一个高效的尖叫声检测系统,确保应急响应迅速可靠,为多种应用场景提供关键的安全保障。  应用示例  从真实环境中采集的音频信号被用于构建瑞萨VOICE-RA6E1语音用户演示套件。这些音频随后由瑞萨Reality AI Tools训练的分类模型进行处理,用于判断声音是否属于尖叫声。  在实际测试中,瑞萨的尖叫声检测模型在距离测试板2米以内,对尖叫声的识别准确率达到了90%以上。测试环境中还加入了风声、电梯音乐、对话声、婴儿哭声和电话铃声等背景噪声,以验证模型在复杂环境下仍能准确识别求救尖叫。 图1:尖叫声检测工作流程  轻松构建应用示例  用户可以使用瑞萨的e²studio IDE采集音频信号,并集成由瑞萨Reality AI Tools生成的AI模型。从公开数据集*采集数据后,可使用Reality AI Tools完成提取特征、训练模型,并将最终模型部署为C代码。  部署完成后,模型可在e²studio IDE中进行实时测试。集成后,用户可以使用VOICE-RA6E1开发板在真实环境中对模型进行充分验证,并通过AI实时监视器(AI Live Monitor)可视化测试结果。图2:AI Live Monitor  体验瑞萨Reality AI Tools与e²studio IDE在模型训练、部署和测试中的无缝且快速集成能力。  总结  Reality AI尖叫声检测应用展示了机器学习在提升多场景安全性的巨大潜力,同时也展示了用户如何利用瑞萨技术,将先进的提取特征、训练和部署模型与实时响应能力相结合。可扩展的Reality AI Tools转换工具能够为多种瑞萨MCU和MPU设备生成机器学习模型。
2026-02-27 15:00 reading:286
实力认证!瑞萨电子荣获“2025年度电子产业卓越奖”
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