瑞萨的“RX671搭载型电容触控评测系统”和电容触控按键解决案例

发布时间：2023-04-03 09:27
作者：AMEYA360
来源：网络
阅读量：2997

　　近年来，智能家电和其他物联网设备的人机接口(Human Machine Interface，HMI)受到了人们广泛关注，触控按键的卫生性能、设计性能和耐受性能均优于物理按键，相信很多用户都在考虑采用触控按键。

　　但是，首次引入触控按键时，您可能会发现在开发环境的构建、软件开发、触控按键相关硬件开发等方面存在很高的门槛。即便是首次进行触控按键的开发，想必大家也都期望能够轻松快捷地上手。针对此类需求，AMEYA360电子元器件采购网推荐的是RX671评测套件“RX671搭载型电容触控评测系统”和电容触控按键解决方案。

　　“RX671搭载型电容触控评测系统”是一款可以轻松对瑞萨提供的电容触控按键解决方案进行评测的套件，可以立即使用套件中的基板和示例程序开始评测。

瑞萨的“RX671搭载型电容触控评测系统”和电容触控按键解决案例

　　一、32位单片机RX671

　　RX671是一款拥有120MHz高性能CPU、超大内存以及丰富的周边功能的产品。此外，它还配备了电容式触控传感器(CTSU)，可实现高灵敏度和高抗噪性(已通过IEC 61000 4-3/4-6 level3噪声测试)。由于配备有CTSU，可以通过一个芯片实现IoT设备的主系统控制和触控按键，这所对应的处理性能和实时性能要求是现有RX产品无法实现的。

　　CTSU内置有多种抗噪电路，用于稳定地对辐射、传导引起的噪声混入进行电容测量，从而实现高抗噪能力。

　　“RX671搭载型电容触控评测系统”是RX671 CTSU的最佳评测套件。

　　二、评测套件介绍

　　评测套件由两块基板组成：CPU板和自电容方式评测板。CPU板包括RX671(100-pin LFQFP封装，2MB闪存/384KB SRAM)，且配备了2ch PMOD，可以轻松连接SPI控制显示屏和Wi-Fi模块等扩展模块，不仅能进行触控按键部分的评测，还可以进行应用程序整体开发，因此推荐用于PoC试制。

　　自电容方式评测板配备了3个按钮、1个滑轮和1个滑块作为触控按键的基本要素，允许用户评测他们喜欢的触控按键形状。

　　RX671还提供支持触控按键功能开发的QE for Capacitive touch。QE for Capacitive touch是一种在集成开发环境e2 studio中启动的开发工具，可以通过GUI轻松地创建触控按键功能程序。创建过程包括以下3个步骤：

瑞萨的“RX671搭载型电容触控评测系统”和电容触控按键解决案例

　　1、触控功能的驱动程序设置

　　进行单片机初始设置和触控按键实现用外围功能(I/O端口、定时器和CTSU)的设置。

　　2、灵敏度的调整

　　只需按照工作流程进行设置和操作，即可自动完成灵敏度的调整。

　　3、监测触控灵敏度，进行灵敏度微调

　　可以在实时确认触控传感器状态的同时调整灵敏度。

　　这样就能轻松快速地完成MCU的初始设置，直到触控按键可用。

　　由于硬件设计对于触控按键的开发至关重要，瑞萨还提供了参考文档“电容传感器单片机电容触控电极设计指南”。触控按键的灵敏度和抗噪性取决于多种因素，如电极片的形状、布线方式和接地模式。该指南介绍了电极片和布线的设计，并提供了推荐示例。参考该指南可以防止基板设计出现故障，并能缩短开发周期。

　　通过以上介绍，您是否已经对RX671触控按键解决方案及其评测系统有所了解?通过使用RX671搭载型电容触控评测系统和电容触控按键解决方案，从基于RX671的触控按键开发实施和讨论开始，到软件设计和硬件设计都能得到支持，即使是触控按键开发的初学者也可以轻松上手!


（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

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　　由AI驱动的小工具往往基于漂移信号采取行动，无法意识到自身出现运行错误。它只是自信、精确地朝着错误的方向执行。没有精度的自信，算不上智能。这是一种隐患。　　系统接收的指令与物理世界中实际发生的情况之间的差距，只能由一样东西来弥合：其底层的模拟基础，而这一基础无处不在。　　AI已成为整个物理世界的运行层，嵌入了各类工厂、车辆、机器人、卫星和数据中心之中。AI技术已横向扩展，但在每个智能系统之下，都有一个让一切成为可能的基础。而这个基础就是模拟技术。　　当业界还在争论模型、参数和计算机架构时，信号层面正上演着一场更安静、却影响更深远的变革。每一个自主系统，无论其软件多么复杂，最终都必须感知现实世界、对其作出响应，并在其中采取行动。物理世界与数字世界之间的接口就是模拟技术，随着系统变得越来越智能，这一接口不仅在扩展，更在成倍增长。　　我所说的“信号链”，是指从传感器出发，经由模拟前端、转换、同步、供电和控制，直至模型实际接收数据的端到端路径。　　问题已不再是AI是否在边缘运行。问题在于其底层的模拟基础是否足够深厚，这不仅关乎系统的可靠性，更关乎其速度、精度以及能否达到应用所需的最高性能水平。　　模拟附着曲线　　为了理解这在实践中的含义，有必要为物理AI从原型走向量产时每次都会出现的模式进行命名。　　在物理AI所渗透的每个领域，都存在一种反复出现的模式。随着机器的能力、自主性、精确性和安全关键性不断提高，运行它们所需的模拟和混合信号内容并非线性增长，而是呈复合式增长。　　注：乘数因子表示方向性和示意性，用于展示曲线的形态。　　图1：模拟IC内容与自主性的关系　　如图1所示，随着自主性提升，模拟内容呈指数级增长：更多的传感器接口、更多的数据转换器、更多的电机控制通道、更多的电源轨，以及更严密的安全监控。　　人形机器人正是这条曲线最具说服力的体现。每一个手势、每一步骤、每一个决策，都可追溯到200个以上的模拟IC，它们涵盖了每个关节的电机控制、位置传感、扭矩和力反馈、电源管理，以及涵盖LiDAR、视觉、触觉、压力和阻抗的感知层。在指尖，毫米与毫秒决定了一次抓握能否成功，其架构在此再次复制。智能提升。信号链随之深化。在每一层，需求不仅在于信号是否足够可靠，更在于信号是否足够精确、足够快速且足够稳定，以支撑实际运行。　　图2：人形机器人各关节处电机控制所涉及的IC数量　　图3：人形机器人平台信号链解析图　　人形机器人的信号链在每个关节处重复出现：电机驱动与电流检测、位置反馈(编码器/旋转变压器)、扭矩/力反馈、本地电源管理以及高完整性通信——并延伸至指尖压力/阻抗传感，以确保稳定抓握。模拟技术并不逊色于AI。正是模拟技术让AI得以物理化。而瑞萨电子的端到端解决方案就是为了实现这一目标。　　为何缺乏纵深发展的横向扩展会失败　　工业环境在电气特性上非常“不友好”。温度波动、振动、电磁噪声以及长距离线缆传输都会降低信号质量，且软件事后无法进行补偿。一个在热应力下漂移半度的位置传感器不会触发错误标志，而是会产生一个错误的答案，而AI系统会据此充满信心地采取行动。　　这就是实验室中表现良好的AI与现场实际运行的AI之间的差距。　　弥合这一差距所需要的不仅仅是元器件，更需要一种端到端的信号架构——其中传感、控制、供电和连接经过精心设计，作为一个整体系统协同工作，而非事后拼凑而成。　　在物理AI中，精度并非单一的技术指标，而是系统的固有属性。其体现在校准、时序、电源完整性以及具备故障感知能力的控制之中。　　未来十年　　最终胜出的系统不会是拥有最大模型的系统，而是那些在现实世界中，能够战胜温度、振动、延迟、噪声、功耗预算、安全约束以及长生命周期等种种挑战，提供最可靠性能的系统。　　这不是一个软件问题，而是一个信号链问题。若您正在构建物理AI，请将模拟技术视为一个首要的设计要素：尽早规划架构，明确分配预算，并将感知、控制、供电和连接作为一个整体系统进行工程设计，而非一堆零部件的堆砌。　　关键要点　　随着自主性增强，模拟与混合信号的深度呈复合式增长——性能、精度和可靠性成为决定性因素，而不仅仅是模型规模的大小。　　现场环境会因漂移、电磁干扰、振动和线缆损耗导致系统故障——上游信号完整性误差往往表现为“自信满满”的AI所造成的失误。　　成功的架构需要将传感、控制、供电和连接作为一个经过工程化设计的信号系统——在设计早期便整体规划，明确分配预算，并面向现实世界而构建。　　AI正在横向扩展。胜出者则在纵深发展。这场竞赛已然拉开帷幕。
2026-05-28 10:12 阅读量：402
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