瑞萨丨定义未来服务机器人:RZ/V2H,用一颗芯片集成AI的无限可能

发布时间:2026-05-20 09:17
作者:AMEYA360
来源:瑞萨
阅读量:1022

  在生成式AI与具身智能的发展推动下,机器人正从“自动执行”向具备感知与决策能力的“智能决策”阶段演进。酒店、医疗、物流和零售等行业对自动化、效率与安全性的需求持续提升,推动服务机器人市场快速增长。这类机器人不仅需要在复杂的动态环境中自主移动,并与人类进行安全、自然的交互,还必须满足低功耗与高性价比的商业化要求。然而,传统系统架构往往需要在AI算力、实时响应能力与系统集成度之间进行权衡,成为制约服务机器人规模化落地的关键瓶颈。

  针对这一挑战,瑞萨推出了以“RZ/V2H高端AI微处理器(MPU)”为核心的服务机器人解决方案。该方案通过高度集成的单芯片架构,将高性能AI推理加速能力与实时运动控制能力结合,使AI感知处理与确定性的实时控制能够在同一平台上协同运行,为服务机器人提供兼具智能处理能力与实时响应能力的核心计算平台。

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  服务机器人框图

  核心MPU:集AI、视觉与实时控制于一体

  该方案的核心是瑞萨RZ/V2H高端AIMPU,其采用瑞萨电子专有的AI加速器-动态可重配置处理器(DRP-AI3)、四核Arm® Cortex®-A55(1.8GHz)Linux处理器,双核Cortex®-R8(800MHz)实时处理器,以及一颗Cortex-M33系统管理内核。此外,RZ/V2H还包括另一款动态、可重配置处理器(DRP)。该动态可重配置处理器(DRP)主要用于加速传统图像处理与 OpenCV等视觉算法,与DRP-AI3 AI推理加速器形成互补的视觉计算架构。它还具有PCIe®、USB 3.2和千兆以太网等高速接口,是工厂自动化中自主机器人和机器视觉等应用(必须以低功耗实现的先进AI处理)的理想微处理器。

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  高可靠电源管理:为复杂系统精准供能

  服务机器人系统通常包含多个电压域和复杂的芯片组,对电源稳定性、效率以及噪声控制提出了较高要求。本方案选用瑞萨RAA215300多通道电源管理集成电路(PMIC)作为系统的核心电源管理单元。

  RAA215300是一款高性能、高集成度的9通道PMIC,专为32位和64位MCU/MPU应用设计,其主要优势包括:

  01

  完整供电方案:为32/64位MPU提供完整的电源解决方案,可支持核心电压以及DDR3、DDR3L、DDR4和LPDDR4等内存所需的电源轨,从而简化系统电源树设计。

  02

  高度集成:内置实时时钟(RTC)、32kHz晶体振荡器以及纽扣电池充电器,为需要时间保持和低功耗待机的系统提供单芯片解决方案,有助于减少板级器件数量并降低物料成本。

  03

  低噪声设计:支持扩频(Spread Spectrum)和超声波模式(Ultrasonic Mode),能够有效降低电源噪声,对于模拟传感器和音频模块等对噪声敏感的系统组件尤为重要。

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  精准时钟生成:确保系统同步与稳定

  任何高性能数字系统的稳定运行都离不开精准的时钟。本方案采用专为低功耗、消费类和高性能PCI Express应用而设计的VersaClock® 3S可编程时钟发生器5L35023,为整个系统提供纯净、可配置的时钟信号。

  该器件采用三个PLL架构设计,每个PLL可单独编程,支持生成多达五个不同的输出频率,以满足MPU、外设接口、通信模块等对时钟的多样化需求。其内置的主动节能(PPS)、性能—功耗平衡(PPB)和过冲抑制技术(ORT)等智能功能,能在保证时序性能的同时优化系统功耗。内部OTP存储器允许存储定制化的时钟配置,实现上电即用,并通过I²C接口提供灵活的运行时重配置能力,极大地增强了系统设计的灵活性与可靠性。

  此外,该器件具有可编程的VCO和PLL源选择,支持用户根据实际应用需求优化功率与性能。器件可提供三路单端输出和两组支持LVCMOS和LPHCSL的差分输出。同时支持低功耗32.768kHz时钟,系统RTC参考时钟的电流消耗小于2μA。

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  系统优势:引领下一代服务机器人技术革新

  基于瑞萨RZ/V2H MPU的解决方案为下一代服务机器人带来三大核心优势:

  首先,它实现了高性能AI与硬实时控制的深度融合。芯片内置A55应用处理器、DRP-AI3 AI加速器及双核R8实时内核,可让机器人在处理复杂视觉任务的同时,保证关键控制环路具备微秒级确定性响应,真正实现“感知—决策—执行”的高速智能闭环。

  其次,方案大幅提升了系统集成度与开发效率,高度集成的芯片组显著减少了PCB面积和物料成本,而成熟的AI SDK与RTOS支持则有效降低了开发门槛,加速产品上市。

  最后,卓越的能效设计保障了长效稳定运行,专用AI加速器与智能电源管理协同工作,在提供强大算力的同时优化整体功耗,确保机器人在各类动态场景中保持可靠自主运行。

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