[其它产品/技术] 【每日话题】英飞凌MCU与人形机器人,参与话题讨论得百枚家园币~

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木野臻 发表于 2024-8-22 09:50 | 显示全部楼层
可以会想到TC3XX系列MCU,物理独立多核还符合功能安全,满足多种通讯模式,静态功耗低,安全机制完善。
blust5 发表于 2024-8-22 09:50 | 显示全部楼层
AURIX™ – TC3xx 人工智能(AI)这款MCU是优先选择
王栋春 发表于 2024-8-22 10:35 | 显示全部楼层
本人由于经常面对工控设备,所以耐压和功率是必须要面对的,基于这点本人首选英飞凌高性能 CIPOS™ Maxi 智能功率模块,因为它功率高达 4 千瓦完全可以用于工业机器人电机驱动器,这对于我们的工控操作非常重要。
jlc317 发表于 2024-8-22 11:24 | 显示全部楼层
人形机器人当属前卫科技,综合应用了诸多高科技,英飞凌MCU种类繁多且各有短长,如何优选实难下手,建议二姨家专题科普一下充实家人吧
pnews88 发表于 2024-8-22 13:22 | 显示全部楼层
本帖最后由 pnews88 于 2024-8-23 15:59 编辑

在设计一个人形机器人时,在动力域、感知域、通信域、控制域四大领域中,可能会根据不同功能模块的需求,选择不同的MCU组合来选择英飞凌的MCU:
1.动力域的MCU选择Traveo II 系列,理由Traveo II 系列MCU负责管理动力系统的稳定性,确保电池和电机的高效运行。它为机器人提供了强大的动力管理能力,是机器人行动力的保障。能效管理:人形机器人可能需要电池供电,高效的电源管理MCU有助于延长运行时间,减少发热。源稳定性:确保各个组件的电源供应稳定,对于保障机器人的可靠运行非常重要。


2.感知域的MCU选择XMC 系列,理由是XMC 系列MCU处理来自各种传感器的数据,为机器人提供环境感知能力。这些传感器数据对于机器人的导航、避障和交互功能至关重要。实时性能:人形机器人的运动控制需要实时响应,XMC系列提供良好的实时性能。适用于电机控制:人形机器人往往需要精确控制多个伺服电机,XMC系列特别适用于电机控制应用,具有专门的电机控制外设和算法支持。良好的扩展性:XMC系列MCU有丰富的型号选择,可以根据具体需求进行扩展和升级。


3.通信域的MCU选择AURIX™ 系列,理由是AURIX™ 系列MCU处理所有通信任务,保障数据传输的可靠性和安全性。适用于安全和性能要求极高的应用,它确保了机器人与外部设备或网络的稳定连接。人形机器人需要处理大量的传感器数据,进行复杂的运动规划和决策,AURIX™ TC系列提供强大的处理能力,支持多核架构,适合进行高速运算。安全特性:机器人操作涉及到机械运动,可能对用户造成伤害,AURIX™ TC系列内置的安全特性(如Safety-Monitor)对于确保操作的安全性至关重要。丰富的外设:该系列MCU提供丰富的外设接口,便于连接各种传感器和执行器。


4.控制域的MCU选择是Tricore™ 系列,理由是Tricore™ 系列MCU作为控制核心,根据感知数据和控制算法输出精确的控制指令。它的多核架构和实时性能使得它能够高效地处理复杂的控制任务。低功耗:对于需要长时间运行或处于待机状态的机器人,低功耗MCU可以延长电池寿命。无线连接:该系列MCU支持多种无线通信协议,便于实现机器人与外部设备或控制系统的无线连接。


综上,选择英飞凌的MCU时,应综合考虑人形机器人的具体应用场景、性能要求、安全性、实时性、能效和通信需求,进行合理搭配。


酱油、有点甜 发表于 2024-8-22 13:23 | 显示全部楼层
英飞凌 TC3XX单片机,外设丰富,性能强大
xiao!gan 发表于 2024-8-23 11:41 | 显示全部楼层
SAK-TC275TP-64F200N
主控管理:这款MCU可以作为主控来统一管理各个模块,确保数据的整合和指令的有效传达。
综合性能:SAK-TC275TP-64F200N具备强大的处理能力和稳定的运行表现,适合作为人形机器人的主控制单元。
htwdb 发表于 2024-8-23 13:00 | 显示全部楼层
可以选用AURIX™ TC4x 系列  ,提供高性能算力和经济的人工智能, 多达 6 个 TriCore™ v1.8 同步运行,主频高达 500 MHz;具有更强的功能安全和信息安全性能,以及强大的算法和生态系统。
cooldog123pp 发表于 2024-8-23 14:57 | 显示全部楼层
选择 AURIX™ – TC3xx 人工智能(AI)是首选,同意5楼的观点!
gddggd 发表于 2024-8-23 14:57 来自手机 | 显示全部楼层
sumoon_yao 发表于 2024-8-23 15:19 | 显示全部楼层
动力域:XMC
感知域:PSoC4
通信域:AIROC
控制域:AURIX
cxz_00 发表于 2024-8-23 15:25 | 显示全部楼层
       想要做好机器人,感知和控制占据着核心地位。
       首先,感知类似于人类的感官系统,是将其周围世界的信息感知测量出来,有时一种传感器即可感知一类信息,大部分则来需要数种传感器来感知。人类感官多数时候是联合运作的,所以人形机器人的感知也是需要联合运作共同作用。传感器之间的持续相互作用的,多个传感系统的信息融合以获取和处理场景数据。借助该场景感知能力,机器人最终能够检测并了解其周围环境,进而控制人形机器人做出相应的反应。
       其次,控制作为执行机构,感知到了数据而不能实时的根据感知做出反应,不能及时的执行相应的动作,再人形的机器人也只能是一个大号的机器玩具,实时响应,及时处理,实时执行,机器人越来越像人。大模型的训练也适用于机器人,只有让机器人不断的学习,不断的进步,才能打造出更好用的机器人,不管其形态。
       新一代AURIX™ TC4x 系列28纳米微控制器 (MCU)提供高性能算力和经济的人工智能,并行处理单元 (PPU) - 实现高达 ASIL-D 的人工智能,数据路由引擎 (DRE) -用于高效通信和数据处理,CDSP – 对模拟采样信号进行数字信号处理,信号处理单元 (SPU) - 雷达信号处理加速器,高级时钟模块和 AD 转换增加实时控制能力可以尝试使其成为机器人的控制MCU的选择

飞天鸣人 发表于 2024-8-23 15:48 | 显示全部楼层
推荐AURIX™系列MCU。动力域方面AURIX™系列MCU具有更出色的性能、连接能力和安全功能。感知域方面支持基于雷达、LIDAR或摄像头技术等的传感器系统。通信域方面提供丰富的接口如千兆以太网、更多CAN FD和LIN接口,以及一个适用于外部闪存的eMMC接口。控制域方面AURIX™系列MCU广泛应用于汽车产品中,包括包括内燃机控制、纯电动和混合动力汽车、变速器控制单元、底盘域、制动系统、电动转向系统、安全气囊、联网和高级驾驶辅助系统等,且在优化电机控制的应用和信号处理方面也表现出色。
uuguoleilei 发表于 2024-8-23 17:09 来自手机 | 显示全部楼层
选择 AURIX™ – TC3xx ,完美
yytek 发表于 2024-8-23 19:33 | 显示全部楼层
我们的车载产品一直有英飞凌的器件
gaon2 发表于 2024-8-23 22:15 来自手机 | 显示全部楼层
本帖最后由 gaon2 于 2024-8-24 11:03 编辑

AURIX™ TC3xx单片机:
适用于安全关键型应用,它不仅可以支持新能源智能网联汽车,还可以支持物联网,以实现联网的安全工业应用。

场景:
安全气囊、制动和动力转向,到由基于雷达、四轴飞行器、机器人,以及医疗应用等
jobszheng 发表于 2024-8-24 10:34 | 显示全部楼层
如果我来设计人形机器人的控制系统,我将采用英飞凌的两款MCU来实现,分别为:
1. XMC1100系列MCU,其为低成本,稳定,小巧。我将其应用于功能相对单一,实时性高的小关节控制上面,力反馈等传感器采集等;
2. XMC7000系列MCU,其为高性能,实时处理。我将其应用于核心,实时控制等中心模块应用上。连接各个小模块的控制与通讯。

人形机器人还是很兴奋的
HXM1593 发表于 2024-8-24 11:31 | 显示全部楼层
控制域选择
NXP S32V234是一颗专为视觉和传感器融合领域的安全计算密集型应用而设计的核心处理器,具有四核Cortex-A53+Cortex-M4处理器、两个APEX-2视觉加速器、3D GPU、内置ISP。
核心技术优势 S32V234具有超强处理能力,Cortex-M4+4核Cortex-A53,主频达到1GHz,包含GPU、APEX 2专业图像加速处理单元,可满足汽车、工业和消费类等不同领域的视觉类应用需求; 内置ISP图像信号处理模块,最多支持8路摄像头图像同时输入;
lemonboard 发表于 2024-8-24 13:26 | 显示全部楼层
我倒是觉得人形机器人这个领域这么多年的成绩平平,而某人这么短的时间~~
不过,如果选用英飞凌的MCU的话,TriCore系列的微控在机器人的控制方面实在太强了。内置的DSP核轻松胜任电机控制,可以把精度控制的细了又细!而普通的MCU核,又可以做数据通讯使用!完美的不要不要的。——其实,我也不知道这颗TriCore的价格几何!?
对于人机交互,英飞凌cyw28000系列的蓝牙无线通讯,又可以保证通讯安全,又可以快速连接。首选,首选!
LED2013 发表于 2024-8-24 17:47 | 显示全部楼层
人形机器人的重点是什么,是机器还是人,其实,最终还是一个工业化集成化的产物,只能简单的做一些基础行为,真正可以成为机器人还需要很多很多年呢
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