瑞萨电子基于R-Car第五代SoC推出端到端多域融合解决方案,加速推动SDV创新

发布时间:2025-12-17 15:36
作者:AMEYA360
来源:瑞萨
阅读量:839

  12月16日,全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)宣布围绕其第五代(Gen 5)R-Car产品家族进一步扩展软件定义汽车(SDV)解决方案阵容。作为该产品家族的最新成员,R-Car X5H是业内首款采用先进3纳米制程的车规级多域融合片上系统(SoC),可同时运行先进辅助驾驶系统(ADAS)、车载信息娱乐系统(IVI)和网关系统等多项功能。

瑞萨电子基于R-Car第五代SoC推出端到端多域融合解决方案,加速推动SDV创新

  目前,瑞萨已启动第五代芯片的样品供应,并推出完整评估板及R-Car Open Access(RoX)平台白盒软件开发套件(SDK),以支持下一阶段开发工作。与此同时,瑞萨正深化与客户及合作伙伴的协作,以加速产品落地进程。在2026年国际消费电子展(CES 2026)上,瑞萨将展示基于R-Car X5H的AI驱动多域应用实景演示。

瑞萨电子基于R-Car第五代SoC推出端到端多域融合解决方案,加速推动SDV创新

  R-Car X5H采用业界先进的3纳米工艺节点,实现了更高的集成度、性能与能效,功耗较前代5纳米解决方案降低达35%。随着AI成为新一代SDV的核心要素,该SoC为多域车载应用提供强大的中央计算能力,并支持通过芯粒(Chiplet)封装技术灵活扩展AI性能。其提供高达400TOPS的AI性能,若通过芯粒技术拓展,性能更可提升四倍以上。此外,该产品还具备4TFLOPS等效*的GPU性能,可支持高端图形处理,并搭载32个Arm® Cortex®-A720AE CPU内核及六个支持ASIL D等级的Cortex®-R52锁步内核,整体运算能力超过1000K DMIPS。该SoC支持混合功能安全机制,能够在多域执行高阶功能的同时,确保系统安全无虞。

  为应对日益复杂的电气/电子(E/E)架构,瑞萨持续增添RoX开发平台功能,以推动硬件与软件在开发初期深度融合。RoX平台整合了开发下一代汽车所需的关键硬件、操作系统、软件和工具,并支持无缝软件更新,大幅简化开发流程。

  以开放、可扩展的RoX白盒SDK加速车辆创新

  为助力客户缩短产品上市时间,瑞萨针对R-Car X5H推出RoX白盒软件开发套件(SDK)。该开放平台基于Linux、安卓操作系统及XEN虚拟机。我们还为合作伙伴操作系统和解决方案提供额外支持,包括AUTOSAR、EB corbos Linux、QNX、Red Hat和SafeRTOS。开发者可即刻投入开发,构建ADAS、L3/L4级自主驾驶、智能座舱及网关系统。集成式AI/ADAS软件栈可实现实时感知与传感器融合,生成式AI与大型语言模型(LLM)则为下一代AI座舱提供智能人机交互支持。该SDK整合了来自Candera、DSP Concepts、纽劢、Smart Eye、STRADVISION、中科创达等领先合作伙伴的量产级应用软件栈,全面支持现代车载软件架构的端到端开发。

  Vivek Bhan, Senior Vice President and General Manager of High Performance Computing at Renesas表示:“自去年推出先进的R-Car产品以来,我们持续致力于开发系统解决方案,并于今年早些时候向客户交付了芯片样品。我们正与OEM、一级供应商及合作伙伴紧密协作,快速推出完整的开发平台,赋能下一代SDV。这些智能计算平台具备设计灵活性,可提供更智能、更安全、更互联的驾驶体验,并满足未来的AI出行需求。”

  Christian Koepp, Senior Vice President Compute Performance at Bosch’s Cross-Domain Computing Solutions Division表示:“我们非常高兴能与瑞萨携手推进最新汽车创新成果的落地。基于双方多年的合作基础,将瑞萨的R-Car X5H集成至我们的ADAS ECU中是顺理成章的下一步。在CES 2026上,我们将重点展示这款具备先进感知与融合能力的高性能解决方案,以满足快速发展的L2+及L3自动驾驶市场需求。”

  Dr. Christian Brenneke, Head of ZF’s Electronics & ADAS Division表示:“将瑞萨R-Car X5H与我们的ADAS ECU相结合,使我们能够提供兼具高性能计算与可扩展性的创新传感器融合能力。该联合平台融合雷达定位与高清地图技术,实现精准感知与定位,从而提供可靠的ADAS性能。在CES 2026上,我们将重点展示覆盖多个车载域的联合ADAS解决方案。”

  瑞萨将于CES 2026联合合作伙伴首次展示R-Car X5H融合演示

  在2026年CES上,瑞萨将通过一系列特邀演示,首次展示R-Car X5H的强大功能。

  此次全新多域演示基于RoX平台,从R-Car Gen 4升级至新一代R-Car X5H,集成ADAS和IVI软件栈、实时操作系统(RTOS),以及基于Linux和Android的边缘AI功能,并搭载XEN虚拟机。该平台支持8路高分辨率摄像头输入和最多8块分辨率高达8K2K的显示屏,为下一代SDV带来沉浸式视觉体验和强大的传感器集成能力。结合RoX白盒SDK和量产级合作伙伴软件栈,该平台专为覆盖多车载域的实际部署而设计。


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是否集成人工智能(AI),还是采用固定控制算法  电机数量  电机控制与电机驱动精度  电机反馈机制与传感器配置  赋能机器人手部灵巧性的关键要素  要让机器人“手”系统具备完整功能,其基础构建模块主要由以下子系统和功能组成:  系统决策:基于预定义算法或用于实时决策的AI以制定动作指令  电机控制:控制信号的生成与逻辑管理  电机驱动:将控制信号进行功率放大,以驱动电机,实现所需的运动  运动与手部反馈:通过电机性能反馈进行决策调整  系统决策  系统决策决定了机器人手部动作的触发方式,并取决于与机器人自主性对应的任务级别:动态任务(在动态环境和/或对象变化情况下需要主动决策)与标准化任务(静态环境、既定流程、对象统一)。  一台用于汽车装配、负责抓取并固定金属面板的工业机器人需要高效、流畅的运行。因此,其系统决策通常由工业可编程逻辑控制器(PLC)实现,采用固定的系统决策方式,以优化动作流程并追求更高的生产效率。  另一方面,一台食品配送机器人(或服务机器人),其任务是在餐厅中将食物送到正确的桌位,并在不洒出的情况下将餐盘放置在桌面上,则很可能需要基于AI的系统决策,其决策处理系统能够进行感知(和/或视觉识别),并对机械手应如何动作做出主动决策(例如:握持餐碗以正确放置在桌上对应的人面前,根据餐碗的装载程度确保内容物不洒出,等等)。  机器人手的动作取决于系统决策——无论是精简的控制算法还是动态的AI驱动系统。  在机器人手应用中,动态AI驱动系统的一个示例是瑞萨展示的带有AI视觉的灵巧手系统,该系统利用高性能视觉AI MPU,实现基于手势的智能控制。该视觉MPU与摄像头接口以获取视觉输入,并运行边缘AI处理,从而精确控制机器人手,使其能够模仿摄像头检测到的动作。  电机控制  一旦系统决策已决定发出某个动作指令,该指令会被发送到机器人手系统,由电机控制负责处理驱动运动的实时控制信号和逻辑管理。  在机器人手中,电机控制是将高层意图转化为物理交互的环节。机械手可能需要在不压坏物体的情况下完成抓握,在机器人运动过程中保持抓持,并协调多个关节,使指尖沿着平滑、可重复的路径运动。这些行为取决于每个电机被指令控制的速度和精度,以及控制器利用位置、电流/扭矩和力反馈实现闭环控制的能力。随着应用场景从对统一部件的简单抓取放置,转向在动态环境中处理易碎、变化的物体,对电机控制的要求(以及其背后的架构)也会相应提升。  该功能通常由微控制器(MCU)或微处理器(MPU)承担,其与系统决策或用户界面连接,并与传感器、反馈电路以及电机驱动级相连接。除了处理通信和信号传输外,电机控制处理器还运行控制算法,用于确定每个电机的驱动方式。关键的选型考虑包括需控制的电机数量、控制回路性能要求及计算复杂度,以及电机和手部层面所使用的传感与反馈类型。  手部的电机控制可以采用级联方式,并与多个电机控制与驱动系统及子系统共同使用。根据子系统(如腕部、手指等的电机控制)以及手部所接触物体的脆弱性和/或尺寸,在选择控制器时需要考虑任务所需的运动能力、精度和准确性。  以下展示了几种不同的电机控制配置示例(这些示例还包括电机驱动电路),以适应多种手部交互和需求(包括电机类型、对运动形式及物体交互的影响、可控制的电机数量、工业通信与功能安全支持、传感器接口能力等)。  示例电机控制应用框图  伺服电机控制:步进电机用于角运动和保持扭矩  带旋变的BLDC电机控制:BLDC电机用于平滑连续运动和高精度  带以太网的6轴和9轴工业电机控制:可扩展的高性能电机控制,具备高级算术处理、运动规划和轨迹生成  带工业网络和功能安全的电机控制系统:用于多电机(最多9个)的高性能、高精度电机控制,并集成功能安全架构  机器人手的电机控制最终取决于具体的应用场景:机器人需要具备多大的灵巧性、执行什么类型的任务、处理哪些类型的物体等。  根据前面的示例,在工厂装配线中运行的工业机器人,可能需要采用具备工业网络和功能安全支持的电机控制系统,以满足其应用场景下的安全规范。另一方面,如果机器人手的应用是作为辅助性的灵巧机械臂,用于帮助身体障碍人士进食,则带旋转变压器的BLDC电机控制能够提供平滑、连续的运动,并在精细操作任务中实现高精度。  合适的电机控制处理器能够实现并提升机器人手的应用能力。您可以参考我们的电机控制处理器指南,以帮助您开始为机器人手需求选择合适的器件。  电机驱动  在电机控制处理器确定每个执行器应执行的动作之后,电机驱动提供实现该运动所需的电力。之所以需要电机驱动,是因为控制器的输出只能产生低功率的指令信号(如PWM、步进/方向信号或电流目标),而机器人手中的电机则需要更高电流和特定电压波形来产生扭矩和运动。  在实际应用中,驱动级结合了功率放大、相位切换、电流调节以及保护功能,使机械手能够高效运动,并在不同负载和接触条件下实现可预测的响应。  根据电机类型(伺服、步进、BLDC)以及每个关节或手指的功率等级不同,同一只机械手中的电机驱动实现方式可能差异较大。从整体来看,驱动链通常包括栅极驱动器和功率MOSFET等基本模块,用于电流的开关与调节,并配套用于检测和故障处理的电路。在某些架构中,可编程混合信号器件(如:HVPAK——高压可编程混合信号器件)也可用于实现或分担驱动级周边的逻辑和保护功能。  一个采用带栅极驱动器的三相逆变器架构的驱动链示例如下:  电机与传感器反馈  机器人手不仅需要确定要做什么动作,还需要确定如何对其进行控制和驱动。电机反馈和传感器对于实现闭环交互至关重要,使机械手能够在实时中对其动作进行测量并主动修正。  反馈对于机械手尤为重要,因为其需要与周围的物体和环境进行交互:在提起物体时负载会发生变化,可能出现意外碰撞或停转等情况。对电机位置、速度、扭矩、接触力等关键参数进行持续感知,可确保机械手维持动作精度、调节抓握或接触力、检测故障,并适应物体在尺寸、形状和脆弱性方面的变化。  多种传感器和信号调理可以集成到机器人手中,以提供:  位置与速度反馈:用于确认每个关节的位置及其运动速度,从而实现精确轨迹和可重复抓取  电流/扭矩反馈:用于调节电机扭矩,实现平滑运动并控制抓握力度  力/触觉反馈:通过力传感器和压力阵列指示接触、滑动以及指尖施加的力,用于精细操作  不同类型的传感器被布置在手部系统的关键位置,用于测量诸如压力和位置等不同参数。这些读数需要进行放大、调理和处理,使系统控制器能够准确、可靠地读取传感器数据,并据此采取相应动作以纠正机械手的运动和行为。  尤其是当手部扩展到多自由度时,反馈变得更加重要。控制器必须在协调多个关节的同时,利用力和扭矩信息,避免对物体或机械手本身造成损坏。  在之前的采摘草莓示例中,机械手必须能够检测接触力和滑动,从而实时调整抓取力度,在不压坏草莓的情况下完成抓取,并通过更精细的操作提升重复性。同样,如果机械手作为辅助进食机械臂为人类服务,它需要在接触到人的口部时知道何时停止,而不是继续移动。  力感知有助于区分自由运动与接触,从而实现更安全的交互以及更可控的抓取。通过闭环力反馈和一致的传感器接口,机械手在抓取和放置任务中可以实现更高的重复性。  以下列出了一些用于实现机器人手反馈的关键信号调理模块和传感器:  信号调理  传感器信号调节器(SSC)  放大器  旋变转数字转换器  AnalogPAK可编程混合信号集成电路  传感器  电感式位置传感器(IPS)  阻抗传感器  综合建构:灵巧手系统设计  借助系统决策、电机控制、电机驱动以及反馈系统这些基本构建模块,可以根据具体使用场景和最终应用需求,设计出相应的灵巧手机器人系统架构。  例如,下图展示了一个具有17个自由度(DOF)的高性能灵巧手系统架构,该系统可部署于人形机器人或其他系统中,从而实现复杂且精细的运动操作能力。  系统决策:从触发手部动作的来源开始,首先是系统决策。在该示例架构中,采用的是动态系统决策,它与更大的人形机器人的“小脑”相连接,用于执行AI处理和系统集成。人形机器人会利用视觉AI、语音识别、视觉建图/导航等能力进行处理,然后向手部系统发送相应指令以执行动作。  固定的系统决策也可以通过EtherCAT®、USB或RS‑485等接口实现,使机械手能够根据最终应用场景,通过笔记本GUI、PLC等进行控制。  电机控制与驱动:由于该灵巧手架构是一个具备17自由度(17‑DOF)的高性能手系统,因此存在多个电机控制处理器,用于与手部各个运动部件接口,包括多个手指关节以及腕部运动。每个基础动作都由一个电机控制处理器负责,执行对应部分的电机控制,同时配合电机驱动,使手/手指/关节按照预期方式运动。  这些系统中的许多可以通过如CAN FD等接口进行堆叠和互联,从而实现无缝集成和流畅运动。在该17‑DOF架构中,由于每个关节都需要电机子系统,因此采用了这种方式。  例如,用于控制手指远端关节(最末端关节)的电机控制处理器,只控制一个电机系统。它接收来自主手控制器的系统决策动作,并处理如何驱动该单一远端关节的逻辑和控制算法。随后,它与电机驱动组件(HVPAK)协同工作,实现关节执行,同时处理其他逻辑和信号输入,例如齿轮或电机编码信号,以实现预期的关节运动。  传感器集成与系统反馈:除了仅负责PWM等驱动信号或编码逻辑外,电机控制处理器还集成来自电机及所部署传感器的反馈。  在该示例中,压力传感器和力传感器被嵌入在手部内部,使其能够感知何时接触到物体以及应施加多大的抓握力。用于阻抗测量、信号检测调理以及电流检测的集成电路,可用于自身检测或与传感器接口,这些对于与电机控制器形成闭环反馈至关重要,从而使机械手能够在与周围物体和环境交互时安全且正确地运行。  机器人手并非“一刀切”:所处环境、所处理物体的多样性与脆弱性,以及自主性水平,都会决定特定系统中“灵巧性”的含义。  机器人手的顶层需求映射到其执行基础的核心构建模块:从系统决策(手应做什么)开始,到电机控制(如何下达与协调运动指令),电机驱动(如何向执行器提供电能),以及最后的电机与传感器反馈(系统如何测量结果并进行实时修正)。
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瑞萨丨可解决现代HMI设计挑战的创新MCU解决方案
  随着社会数字化程度不断加深,我们身边的几乎所有设备现在都已实现互联,从而能够进行实时通信。为了实现有效的实时交互,人机界面(HMI)必须具备输入和显示两大核心功能。这些HMI应用还必须利用最新的系统与其他联网设备实现无缝协同。此外,低功耗运行也是满足现代节能要求的一个重要考虑因素。因此,随着对数字设备的要求越来越复杂,HMI应用设计面临着巨大的挑战。  在本篇博客中,我将以瑞萨电子的RL78/L23微控制器为例,展示这一解决方案为何能满足日益增长的HMI应用需求,并重点介绍其丰富的外设功能和出色的低功耗性能。  RL78/L23的主要特性  RL78/L23微控制器提供丰富的外设功能,专为增强HMI应用而设计,具有电容式触摸感应、段码式LCD控制、双存储区闪存和SNOOZE模式序列器(SMS)等功能,同时还能保持低功耗特性。  电容式触摸和段码式LCD  RL78/L23集成了电容式触摸感应单元(CTSU)和段码式LCD驱动器/控制器,不仅可降低BOM成本和PCB尺寸,还能最大限度增加IO端口的利用率。  图1:RL78/L23 BOM集成与竞争解决方案的比较  双存储区闪存  RL78/L23支持双存储区代码闪存,可使用存储区切换功能不间断地进行固件更新。该功能将闪存区域分为两个独立的存储区,可根据需要进行切换。因此,可以在不中断应用程序运行的情况下进行系统更新,保持应用程序当前的运行状态。512KB和256KB闪存版本均支持双存储区架构。  图2:双区闪存和存储器互换功能  低功耗和SNOOZE模式序列器(SMS)  与瑞萨电子现有的LCD MCU相比,RL78/L23的低功耗特性非常出色,为全球节能做出了贡献。  图3:RL78/L23的工作电流、唤醒时间和LCD工作电流  与现有LCD MCU产品的比较  此外,RL78/L23还搭载旨在降低功耗的SNOOZE模式序列器(SMS)。RL78系列的这一先进功能使外设能够在CPU处于待机状态时独立运行。通过利用SMS,用户可以在其应用中实现更高的能效。  图4:SMS框图和用例示例  正如本文所述,RL78/L23微控制器具有各种独特的功能。该产品是低端市场中能够在单个器件内同时支持电容式触摸感应单元、段码式LCD和大型双存储区闪存的一款MCU。这些功能有助于解决HMI应用中的设计挑战。我们鼓励您在系统开发中充分利用这些先进功能。
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瑞萨丨适用于人形机器人的Ki无线对接与充电
  面向人形机器人的对接式充电模型  随着人形机器人从研究实验室走向实际部署,系统设计人员在各种环境中都面临着一系列新的期望。这些机器人正越来越多地被考虑用于家庭、工业设施以及餐厅、医院和仓库等商业场所。在其中每一种应用场景中,人形机器人都必须能够在人群周围安全运行,自然融入现有空间,并在尽可能少的用户干预下自主工作。  要实现真正的人形机器人自主性,最根本的挑战之一是如何在无人监督的情况下进行可靠、安全且可重复的充电。依赖裸露连接器和电缆的传统充电方法可能带来不便,容易发生机械磨损,且在灰尘、污垢或频繁人机交互的环境中难以得到有效的保护。对于可能需要无人值守定期充电的人形机器人而言,裸露的线缆还会引发安全和维护方面的隐患。  配备无线功率传输的固定式对接站,是一种可替代插拔式充电的可行方案。当人形机器人完成任务或电量不足时,它可以返回指定位置,自行对准,并在空闲期间开始充电。这种方法在固定对接点集中进行功率传输,无需再使用裸露在外的电缆。此方案还支持密封的机械设计,并能在消费级和工业级环境中实现更可预测且可重复的充电行为。  为何选择Ki®无线供电技术  用于人形机器人对接充电?  Ki无线供电技术由无线充电联盟(WPC)开发,旨在实现比传统低功率消费级充电更高功率的无线功率传输。Ki将感应式无线功率传输与近场通信(NFC)相结合,使发射器和接收器能够安全、动态地协调功率传输。  对于人形机器人对接站而言,这种方法具有以下优势:  01  可扩展的功率传输:瑞萨电子Ki无线供电架构支持广泛的无线功率传输范围,可从约20W扩展至2.2kW。许多人形机器人平台采用高电压电池系统(通常在24V至48V范围内),其电池容量能够充分满足充电能量需求。在这种情况下,2.2kW指的是可供充电和对接操作使用的充电站功率,通过在固定站点实现常规的自主充电,有助于减少对频繁更换电池组的依赖。由于Ki支持如此宽广的功率范围,通过按需降低功率输出,基于Ki的同一对接方案也可应用于更小型的机器人,例如割草机器人或医疗保健领域的辅助机器人。  接收端控制充电:功率传输由机器人端控制,使人形机器人能够仅请求获得所需的功率,并根据运行条件的变化调整充电行为。  集成识别与控制:NFC通信在大功率传输开始之前提供识别、验证、控制及安全门控功能。  由于以上这些特性,Ki无线供电技术非常适合基于对接技术的人形机器人充电。  系统级对接架构  基于Ki的人形机器人对接系统围绕两个协同工作的组件构建:  01  集成于对接站内的无线功率收发器  嵌入人形机器人内部的无线功率接收器  这些组件组合起来,可实现自主对接功能、受控功率传输功能以及密封充电接口,支持约20W至2.2kW的可用无线功率水平。  在此架构中,NFC通信会在任何功率传输开始前,建立对接站与人形机器人之间的识别与协调。一旦建立协调并完成对准,无线功率传输即开始。这种方法将功率转换和电池管理保留在机器人内部,从而实现了一个密封、无电缆的接口,同时不影响可用功率水平。  人形机器人对接站  该架构可通过我们的Ki无线功率收发器系统(Tx)和Ki无线功率接收器系统(Rx)设计来实现。这些解决方案能够将架构直接映射到完整的Ki无线对接系统上,使系统架构师能够集成无线充电功能,而无需从头设计电源、控制和通信协议栈。  Ki无线功率收发器系统(Tx)实现了对接站端的功能,并可充当Ki系统的固定基础设施端。该系统提供从已知物理位置传输能量所需的无线功率发射器和NFC通信。由于发射器固定在已知位置,人形机器人能够始终如一地自动对准,实现可重复的无线耦合。  此外,Ki无线功率收发器系统(Tx)还提供更多功能丰富的版本,支持高级交互和系统集成。这些功能更丰富的版本集成了带电容式触摸的图形用户界面,可直观显示充电状态、传输功率及系统状态。采用蓝牙®低功耗(LE)或Wi-Fi的集成式无线连接功能,支持远程监控、配置以及与更高层级控制系统的集成。  简化版去除了用户界面和无线连接功能,以支持完全隐藏的安装方式,使充电过程透明化,从而使同一发射器架构在不同充电站设计中得以重复使用。  Ki无线功率收发器系统  Ki无线功率接收器系统(Rx)在人形机器人内部实现了Ki系统的接收端。系统接收来自对接站的无线能量,调节输出的功率,并直接与机器人的内部电源及电池管理系统连接。  功能更丰富的版本具备本地图形界面和可选的无线连接功能,可进一步扩展这一能力。内置显示屏使人形机器人能够直接在机体上显示充电状态、功率流和诊断信息,而蓝牙低功耗技术或Wi-Fi连接则支持与外部监控工具或队列管理系统的集成。这种增强的可视性在开发、调试和维护期间非常有用,在需要了解机器人状态的部署环境中同样重要。  简化版去除了用户界面和无线连接功能,以支持需要最少交互的紧凑型、全密封设计,从而使相同的接收器架构能够适配不同的人形机器人平台。  Ki无线功率接收器系统  Ki无线功率收发器系统(Tx)与Ki无线功率接收器系统(Rx)共同构成了一套协调的Ki无线人形机器人对接系统。  通过利用这些优越的组合方案,系统设计人员可以基于经过验证的Ki无线供电实现方案展开工作。因为该方案已涵盖可扩展的功率传输、协调配合和安全要求,且关键的系统行为可通过软件配置,而非重新设计硬件。  这种方法  · 减少了开发工作量  · 简化了系统集成  · 使架构师能够专注于更高层次的机器人行为  随着人形机器人平台的发展,对接站和机器人端均提供多种可选版本,这也为系统升级提供了清晰的路径,无需对系统架构进行根本性更改。  除了硬件版本差异外,Ki架构内的软件配置还可实现功率调节、身份验证和协调等关键系统行为,而无需更改底层硬件。  人形机器人对接技术的关键工程考量  人形机器人旨在与人类协同工作,穿行于为人类设计的空间,并将自主充电作为日常运作的一部分。它们可能每天多次进行对接充电,通常无需人工监督,且所处的环境不允许出现硬件外露、长时间停机或不安全行为。对系统设计人员而言,这意味着对接和充电系统必须每次都能可靠运行,同时不增加机器人操作或维护的复杂性。可靠的对准能力使机器人能够自主完成对接;充电效率影响其恢复工作的速度;而在人员和日常物品附近进行大功率充电时,安全性至关重要。固定式对接站结合Ki无线供电技术,能够以实用且可扩展的方式满足这些需求。  01  对准:可靠的对准能力对人形机器人的自主对接至关重要,因为高效的无线功率传输依赖于发射器与接收器位置的一致性。与手动充电不同,对接是人形机器人在其整个生命周期中必须自主执行的重复性行为。固定式对接站提供了一个已知的物理目标,使机器人能够以可重复的方式接近、对准并完成对接。这种方式提高了耦合的一致性,降低了对位置偏差的敏感度,并使整个机器人队列的充电性能具有可预测性。  效率:虽然有线连接能提供更高的绝对效率,但Ki无线系统在效率与易用性、安全性和机械密封性之间实现了平衡。在实际对接条件下,只要对准得当,Ki系统就能在保持密封、无电缆接口的同时,实现约90%的无线功率传输效率。相比有线充电,绝对效率上的这点微小差异是值得的。  安全性:人形机器人在人类、工具和日常物品附近运行,因此安全性是基本的设计要求。Ki内置了异物检测(FOD)等安全机制,有助于防止线圈之间存在异物时发生意外的功率传输,从而确保在人群周围更安全地运行。Ki NFC通信还支持身份验证,使充电站能够在启用功率传输之前验证受信任的接收器。这有助于确保仅授权的机器人能获得充电或供电,这一点在共享或公共环境中尤为重要。  实现自主对接与充电  对于在人类共享环境中运行的人形机器人而言,最佳的充电体验是用户几乎察觉不到充电过程。支持Ki技术的对接站使人形机器人能够自主管理其能源需求,同时保持密封、无连接器的充电接口。  通过采用基于Ki无线供电技术的固定式对接站架构,系统设计人员无需从头设计充电系统,即可实现可靠的自主充电。经过验证的构建模块,例如Ki无线功率收发器系统(Tx)和Ki无线功率接收器系统(Rx),为对接接口的两端提供了现成的设计起点,涵盖从紧凑、隐藏的设计到具备可视性和连接性等更丰富功能的设计等多种版本。
2026-06-12 09:22 阅读量:487
焉知汽车年会演讲回顾:瑞萨电子第五代R-Car与RoX开发平台,赋能AI定义汽车
  近日,第六届焉知汽车年会于上海召开。本届年会通过主论坛与五大专场,聚焦AI大模型、L3/L4自动驾驶、舱驾一体等核心议题。  瑞萨电子高性能运算产品市场总监张朴受邀出席,并发表题为《瑞萨第五代R-Car SoC配合RoX开发平台赋能AI定义汽车的发展》演讲,展示了瑞萨在智能汽车领域的核心技术方案。  瑞萨电子高性能运算产品市场总监 张朴  张朴在演讲中表示,我们正步入AI定义汽车的新时代,中国汽车算力平台正快速从分布式向集中式进化,从多域专用SoC逐步走向单芯片跨域融合。这一变革的核心驱动力是成本优化与统一的AI基座模型,但同时也带来了系统复杂度提升、功能安全保障等多重挑战,汽车SoC需要同时解决算力、集成度与灵活性三大核心问题。  在AI定义汽车时代,汽车电子电气架构(EEA)正经历从传统的分布式ECU向集中式进化。架构形态也从分离的IVI、ADAS专用SoC,向One Board多域集成过渡,最终迈向One Chip单芯片跨域融合。  第五代R-Car SoC:  专为跨域融合打造的可扩展硬件  瑞萨第五代R-Car SoC采用车规3nm先进制程,专为多域融合设计,具备灵活可扩展的平台化设计,覆盖不同级别需求,满足各功能域最高ASIL-D安全等级,目前样品及评估板已向早期客户提供。  该系列SoC性能强劲,NPU单片稀疏算力超400TOPS,通过Chiplet芯粒技术可扩展至2000TOPS以上;同时集成高性能CPU、GPU与丰富外设,支持多摄像头处理与8K全景显示。基于自研FFI免干扰技术,芯片实现硬件级隔离,单芯片可同时运行IVI、ADAS等不同安全等级的域,无需外部MCU即可满足ASIL-D要求。  RoX开发平台:  加速AI定义汽车量产落地  为助力客户缩短产品上市时间,瑞萨针对第五代R-Car SoC推出RoX开放式开发平台。该开放平台包括两个部分:“白盒参考平台”和“量产级软件预集成参考平台”。  白盒参考平台由瑞萨提供,基于Linux、安卓操作系统及XEN虚拟机,为客户提供开源的系统参考方案,方便客户进行系统评估,及快速启动产品开发同时,瑞萨电子与生态合作伙伴紧密合作,共同提供了“量产级软件预集成参考平台”,包括AUTOSAR、QNX和SafeRTOS,以及众多国内外合作伙伴的量产级应用软件栈,全面支持现代车载软件架构的端到端开发。  瑞萨电子凭借第五代R-Car SoC与RoX开发平台,构建了从芯片到软件的完整解决方案,为车企提供高性能、高安全、可扩展的算力底座,大幅降低开发复杂度,助力行业快速实现从原型到量产的转化,推动智能汽车产业创新发展。
2026-06-10 09:28 阅读量:446
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