【每日话题】什么样的MCU能让机器人“跑”完马拉松不“趴窝”？

#每日话题#

2025年4月19日，北京亦庄半程马拉松创下历史：21个人形机器人与12,000名人类跑者同场竞技，冠军机器人Tiangong Ultra跑完全程仅用2小时40分！机器人马拉松考验了MCU在运动控制、能源管理和实时通信上的硬核实力。英飞凌的MCU，以高性能计算、低功耗设计和可靠的外设支持，正适合驱动下一代智能机器人。想让机器人跑得稳、不“抽筋”？英飞凌MCU喊你来调教！

请大家思考以下问题：
1. 机器人马拉松需要超稳运动控制，英飞凌mcu如何搞定复杂关节算法？
2. MCU的低功耗设计，能否让机器人少换几次电池跑完全程？
3. 实时通信和传感器融合有多关键？英飞凌MCU的外设（CAN FD、EtherCAT）能撑住吗？
4. 用ModusToolbox™或AURIX™ Development Studio开发机器人控制，像不像给MCU装个“跑步教练”？
5. 未来机器人马拉松要跑全马了，英飞凌MCU还能加啥“buff”？

请您基于以下方向来进行主题贴分享：
- 聊聊你用英飞凌MCU搞过的最“野”的机器人项目，比如能跑能跳的“小怪兽”。
- 比比MCU的省电“神技”，能让机器人多跑几公里不？
- 吹吹AURIX™或TRAVEO™在运动控制上的“绝活”，踩过啥开发坑？
- 脑洞大开：下届机器人马拉松，英飞凌MCU能让机器人跳舞庆祝吗？

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要让机器人在马拉松级别的长时间、高强度任务中稳定运行不“趴窝”，MCU的设计和选型需综合考虑实时性、能效、可靠性、扩展性等多方面因素。

无任何辅助情况下机器人跑全马，本人认为要在以下几个方面着手：
首先是电池系统，这除了要求电池体积小巧和容量大外，还需要专用的电源管理MCU系统进行加持和提供各种保护；
其次就是有关传动系统的驱动、润滑以及散热等细节方面，同样需要强大算力的MCU系统进行状态监测和各种参数的调配和监视；
再次便是有关机器人运动状态的监视，为此采用专用的状态监视MCU系统进行校准和调整是必然的；
再其次是路线导航和路线规划系统，这同样离不开专业的MCU系统；
最后是有关运动过程中各种障碍物的规避措施，这仍然离不开MCU系统的支持。

如果机器人的关节运动能反过来给电池提供电能或者所谓的充电，类似于蓄电池一样，岂不美哉？

机器人可以弯道或者变道超越前面的运动员吗？

双足行走的能量效率天花板短期内难以突破，人机协作而非替代，才是现阶段技术落地的核心方向。

话题2. MCU的低功耗设计，能否让机器人少换几次电池跑完全程？
在任何时代，能源效率都是任何机器的命根子，高能耗就是它的最短板，英飞凌之所以能长盛不衰，不断推陈出新，紧跟技术应用前沿，就得益于高效节能的特性。何止是马拉松，任何应用稳定长久运行都是重中之重!

话题：1. 机器人马拉松需要超稳运动控制，英飞凌mcu如何搞定复杂关节算法？

机器人要实现超稳定的运动控制，就必须要保证运动电机的实时和协同控制，这就需要用到相应的时钟同步技术（TSN），机器人大脑处理器将运动控制指令发送到各个关节控制单元是需要时间的，如果每个指令到达的时间是未知的就会导致各个关节运动的失调。所以英飞凌MCU使用EtherCat来实现时钟同步，发送的每个控制指令的时间戳都是已知的，那个各个关节控制单元就能根据接收到的时间戳来判断机器人大脑（EtherCat主站）发送指令的具体时间，去除传输线路延时造成的影响，这样就能保证机器人关节（EtherCat从站）稳定和协同，才能实现复杂关节算法。

下图是EtherCat实现时钟同步的原理图，其中SM event是数据帧到达从站的时候的触发信号，DC Sync Signal是所有从站的同步信号，这个信号产生后，Ethercat从站会把数据取走，实现时钟同步。目前EtherCat技术是实现机器人关节控制的较优解。

低功耗的应用是大势所趋，效率的提高，算法的稳定性。

未来机器人马拉松要跑全马了，英飞凌MCU可以尝试添加电源管理，目前在MPU上，一般需要额外的电源管理芯片，如果MCU可以兼顾电源管理与部分逻辑控制的话，我相信，在MPU领域应该还是比较吃香

脑洞大开：下届机器人马拉松，英飞凌MCU能让机器人跳舞庆祝吗?
机器人本身的硬件结构也很关键。需要配备合适的电机、传感器等部件，电机要能够提供足够的动力来驱动机器人做出各种舞蹈动作，传感器则可以用于感知环境和自身状态，帮助机器人更好地完成动作和保持平衡。如果硬件设计不合理，即使有性能强大的MCU，也难以实现流畅的舞蹈动作。

低功耗设计会节省电源消耗，能够实现长待机，对于机器人应用有极好优势

未来的马拉松估计也会陆续有机器人参与了。如果做到不需要人为去干预，那就厉害了

直接从天上飞，大家不在一个赛道上

什么样的MCU能让机器人“跑”完马拉松不“趴窝”？英飞凌MCU能让机器人跳舞庆祝吗？
   英飞凌的MCU，以高性能计算、低功耗设计和可靠的外设支持，正适合驱动下一代智能机器人。
  英飞凌的MCU，尤其以32位AURIX™ TriCore™微控制器系列，提供嵌入式安全和保密功能，使其成为非常适合各种汽车级和工业级应用的平台。AURIX™ TriCore™微控制器将RISC处理器内核、微控制器和DSP的子模块结合在一个MCU设计中。TriCore™ 微控制器产品设计用于各种汽车级应用。其中包括内燃机、电动和混合动力汽车、变速箱控制单元、底盘域、制动系统、方向盘电子助力转向系统、安全气囊、连接和高级驾驶辅助系统的控制，以支持自动驾驶、清洁能源和智能网联汽车的趋势。Infineon®的AURIX™产品还提供工业领域所需的多功能性，在优化电机控制的应用和信号处理方面也表现出色。

以上为官网摘录的运动类控制芯片的介绍，可以看出，英飞凌在机械运动控制方面有得天独厚及超前的设计理念，内部集成功能越来越多，功能越来越强大，让设计者能把更多的精力放在逻辑设计方面。这也得益于该系列微控制器集成的众多功能端口，简化外围模块的通讯设计，让开发者专心于后期调试。加上英飞凌强大的产品线，一台机器人的核心控制，从电源管理、运动算法到功率输出，配以高效的数据采集速率，组成了强大的，配套的完美闭环，想让机器人“趴窝”，根本没可能。
当然机器人想跳舞，除了需要优异的关节机构、高精度的传感器外，还需要高稳定的输出控制，单看人形机器人，完成基础的动作至少就有40个左右的关节参与运动，虽然我们可以设计让每一功能部分都加入独立的控制，但总体是需要一个更加强大，更加智能的中央处理器来匹配各模块之间的协调工作。
我想，英飞凌的32位AURIX™ TriCore™微控制器系列就能胜任：比如AURIX™ TC4x系列
他的描述是：TriCore™ 和AURIX™ 加速器套件提供高性能且经济实惠的 AI
   最多 6 个TriCore™ v1.8 锁步运行，运行速度高达 500 MHz
   AURIX™ 加速器套件：并行处理单元 (PPU) – 支持 ASIL-D 的 AI，数据路由引擎（DRE） – 实现高效通信和数据处理，PDSP – ADC 信号的可编程数字信号处理，单处理单元 (SPU) – Radar 加速器，安全加速器 (CSRM/CSS) – 硬件加密加速。
就单看这以上两点，就足以想到他的强大，让机器人跳舞，搭载英飞凌MCU，舍我取谁？

英飞凌MCU如AURIX系列采用多核架构与高主频设计，支持复杂的电机控制算法如FOC、BLDC。其集成的高精度PWM模块和ADC可实现精准的电流/电压采样，确保机器人关节运动的高效与稳定。例如，在人形机器人的关节中，英飞凌MCU通过缩小控制器件体积，提升响应速度，助力关节轻量化与灵活化

MCU在机器人上面主要是电机控制和其他传感节点的控制与信息采集。

提高器件抗感染能力，加强加密算法控制。

英飞凌MCU在机器人在未来新型固态电池技术、仿生能量回收系统、动态无线充电都是核心技术与挑战

机器人，尤其是人形机器人，它的关节复杂度和算力直接相关。越高复杂度不仅意味着硬件复杂度、成本的直线上升，而且软件算法，实时性的要求也都成倍增加。

英飞凌的MCU首先拥有业界内高性能Tricore系列MCU，将处理器，微控制器和DSP齐于一身。相较多MCU拼装的硬件设计中，数据交互可以在片内高速总线之间完成，完全排除外部通讯常常要处理或降低的带宽影响。

英飞凌XMC系列在高速控制通讯协议上也有较高优势，如CAN FD和EtherCAT。两个控制系统的“当家花旦”和“明日之花”在英飞凌家族中可以轻松调配。

马拉松对人的意志品质是一个考验，马拉松对机械人也是一个考验！工程师们一起努力向前吧！