重點知識

• AM13E230x MCU 透過在單一裝置中結合Arm® Cortex®-M33 CPU 與 TI TinyEngine™ NPU，實現即時控制應用中預測性故障偵測和適應性控制演算法。

• 人形機器人和電器系統中的本機 AI 模型可持續監控參數並根據現實世界狀況調整性能，無需雲端連線或其他離散式元件。

克服傳統設計限制，實現支援邊緣 AI 的馬達控制

在工業自動化應用與電器的馬達系統中，為了協助減少停機時間、減少能耗並提升整體系統可靠性，對即時監控與控制的需求也變得至關重要。傳統的設計方法通常需要多個微控制器 (MCU) 和離散式元件來實現可靠的馬達功能，進而導致產品愈加複雜，成本與功耗也隨之增加。

為解決此項挑戰，設計師可採用高度整合式 MCU，例如具備邊緣 AI 硬體加速器的 AM13E230x 系列產品，其中包含 AM13E23019。這些 MCU 具備高效能的 Arm Cortex‑M33 核心，並整合有 TinyEngine NPU，為工程師提供了一個單晶片平臺，可用於實現精確馬達控制、即時監控以及本機 AI 推論。

這種級別的整合使更多馬達控制系統具備邊緣 AI 功能，實現預測性故障偵測、自適應控制演算法、異常偵測及智慧負載平衡等特性。這些功能在成本、體積與功耗考量下，傳統上往往限制了邊緣 AI 的應用。這些 MCU 也由 TI 免費的 CCStudio™ Edge AI Studio 提供支援，它是一系列專為加速邊緣 AI 開發而設計的圖形和命令行工具。

本文將探索 AM13E230x MCU 如何協助設計師解決人形機器人致動器和智慧住宅設備設計的主要設計挑戰。

人形機器人：致動器

人形機器人使用致動器進行操作和運動，並可在多個自由度下同時運作。此外，高扭矩快速啟動（例如，馬達從靜止狀態產生較大扭力的能力）需要低雜訊運作以獲得最佳性能。

具有高活動範圍和多自由度的類人關節和手指，可直接受益於本地運行的邊緣 AI 模型，因為這些模型可偵測馬達何時性能超過最大等級，並防止長期損壞，進而延長馬達使用壽命。圖 1 顯示典型人形機器人的手、手臂和肩膀中的馬達數量。

圖 1 簡化圖表顯示人形機器人的手、手臂和肩膀中的可能馬達分布

AM13E230x MCU 的邊緣 AI 功能為關節運動應用中的馬達壽命和保護提供了優勢。本地 AI 模型能夠主動監測扭矩、負載和電流等關鍵馬達參數，偵測馬達異常運作狀態，並針對潛在問題提供早期警示。

此外，這些 MCU 也專為人形機器人應用而設計，該領域的核心設計挑戰在於成本控制、體積精簡與精準的馬達控制。透過使用整合可編程增益放大器的裝置，而不是使用分立的 CAN 和 IGBT 週邊設備（通常與 MCU 一起使用），設計師可以降低物料清單成本和外部元件數量。這使得在系統級準確度要求不高的應用領域，能夠實現更緊湊、更經濟高效的解決方案。AM13E230x MCU 採用 7 × 7mm² 封裝，既可實現更廣泛的動作範圍，也可同時解決人形機器人關節馬達的空間限制。

洗衣機中邊緣 AI 驅動的馬達控制

隨著智慧住宅的加速普及，消費者現在也期望電器更安靜、更有效率且反應更靈敏。AM13E230x MCU 讓設計師能更輕鬆地滿足終端使用者需求，實現安靜、快速且可靠的運作，同時提供構建可適應實際應用場景的智慧型電器的工具。

工程師可使用 AM13E230x MCU，以透過運行 AI 模型連續即時監控馬達負載，並根據衣物重量自動調整扭矩和速度設定檔，以防止馬達應力，進而將洗衣機馬達控制設計最佳化。圖 2 展示採用 AM13E230x MCU 的洗衣機馬達控制系統簡化方塊圖。

圖 2 洗衣機馬達控制系統的簡化方塊圖

NPU 將馬達控制演算法從主 CPU 卸載，從而降低系統延遲和功耗，在無需額外分立元件的情況下改善馬達控制。

最佳化下一代設計的馬達控制

邊緣 AI 驅動的 MCU 透過在馬達層面直接整合智慧處理，正在改變各種應用中的馬達控制方式。透過將高效能處理與神經處理能力相結合，這些解決方案能夠在單晶片實現中實現預測性維護、自適應控制和精確馬達管理。隨著從人形機器人到智慧家電等應用的不斷發展，即時馬達控制 MCU 中的邊緣 AI 集成為各行各業更有效率、更可靠、更智慧的系統奠定了基礎。

其他資源

• 閱讀產品概覽《TI 的 TinyEngine™ NPU 為更多嵌入式系統解鎖邊緣 AI 加速功能》，了解 TinyEngine NPU 及其對邊緣 AI 加速嵌入式設計的優勢。

• 立即使用 TI 免費的 CCStudio Edge AI Studio 工具開始您的設計。

註冊商標

TinyEngine™ 為德州儀器的商標。

Arm® 和 Cortex® 是 Arm Limited 的註冊商標。

所有商標皆屬於其各自所有者之財產。