恩智浦半导体自从2017年10月份,推出业界第一颗跨界处理器产品i.MX RT1050以来,不断丰富跨界处理器产品的组合,尤以今年重磅推出的i.MX RT家族的两个新成员更具划时代意义,它们将市场上MCU产品的边界从性能和成本两个维度进一步往外拓宽。
刚刚在10月8日Arm年度技术大会上,恩智浦半导体对全世界公告的i.MX RT1170产品首次将Cortex-M7的主频提升到1GHz,并辅以高达400MHz Cortex-M4内核、完善的加密安全功能和丰富的外设资源,给用户提供地表最强劲的高性能和高集成度MCU。
而今天我们推荐的是一款入门级跨界处理器——i.MX RT1010,该产品于10月10日正式市场发布,低至0.99美金@100kU的定价(可不是亲情价)且高达500MHz的主频,刷新了500MHz性能级产品的价格底线,相对地也是刷新了1美金级MCU产品的性能极限!i.MX RT1010让性能和价格兼得的不可能成为可能,不仅为一直在性能和价格平衡中忍痛取舍的应用,而且也为只追求成本或性能的应用,都提供了更广阔的选择,加速终端产品的创新升级。
i.MXRT1010产品简介
如图1所示,i.MX RT1010产品提供以下主要功能:
高性能Arm Cortex-M7内核,16KB ICache和8KB DCache
128KB片上RAM,能灵活配置为TCM或通用RAM
集成高性能电源管理单元,内置DC/DC变换器和LDO电压调整器降低片外电源电路和上下电时序设计的复杂度
双通道Quad SPI接口,支持零延迟的实时解密运行
丰富的串行通信接口,包括UART,SPI,I2C和USB
丰富的音频功能模块,支持SPDIF和I2S音频接口
支持带霍尔位置传感器或无位置传感器的先进电机控制外设
支持多达15个输入通道的12位ADC和片内温度传感器等模拟外设
丰富的人机接口包括高速GPIO,FlexIO和4x4键盘矩阵接口
LQFP80的封装降低PCB的成本
图1,RT1010产品功能框图
i.MX RT1010产品共有两个型号:消费级的MIMXRT1011DAE5A(500MHz主频)和工业级的MIMXRT1011CAE4A(400MHz主频)。
EVK开发板简介
得益于i.MX RT1010的LQFP80封装和低运行功耗,MIMXRT1010-EVK板(如图2)采用低成本的2层通孔PCB设计,仅需一根USB线就可以实现整板供电、代码烧写和调试。
MIMXRT1010-EVK平台旨在展示i.MX RT1010处理器最常用的功能。借助它可以让用户在投入大量资源进行具体产品设计之前,能够评估目标处理器的功能和性能,减少产品开发的风险。
图2,MIMXRT1010-EVK
MIMXRT1010-ENK板提供以下功能电路设计:
高达500MHZ Arm Cortex-M7内核,16KB ICache和8KB DCache,128KB片上RAM的MIMXRT1011DAE5A
DC/DC变换器和LDO调整器实现5V到3.3V电源的转换
128Mbit Quad SPI Flash,4Mbit LPSPI FLASH(DNP)
3.5毫米立体声耳机插孔,板上模拟麦克风,左右声道扬声器输出接口,SODIF接口(DNP)USB2.0 OTG接口电路
Arduino扩展接口,FRDM-MC-LVPMSM低压电机控制板接口
板载OpenSDA(CMSIS-DAP)电路,10-pin JTAG接口
ON/OFF按钮,POR复位按钮,电源复位按钮,用户按钮
电源状态指示灯,复位指示灯,OpenSDA状态指示灯,用户指示灯
ADC采样电路
6轴电子罗盘传感器(DNP)
RT1010目标应用
i.MX RT1010是一款超低成本、高性能的入门级通用跨界处理器。
由于其与市面上同等级别的产品相比,在成本、功能和性能上具有压倒性的优势,尤其适合于追求成本和性能兼顾的应用,不仅可以加速已有终端产品的创新升级,而且也提供创造一些新产品的可能。
例如,使用i.MX RT1010的工业电机控制器,借助于其强大的计算性能,可以在电机控制基础上赋能异常检测的机器学习算法,或本地语音交互功能。
i.MX RT1010特别适合以下目标应用及其组合,但不仅限于这些应用:
音频/语音处理
工业控制
马达驱动
家电控制
物联网终端设备
RT1010参考设计方案
恩智浦半导体系统工程团队基于MIMXRT1010-EVK,开发了两个典型参考设计方案:
MP3音乐播放器
通过高速USB设备读取MP3文件,CPU进行软解码,解码后的音频流通过SAI接口送到外置的Codec进行播放;并同时支持SPI接口的触摸屏GUI的显示和控制。
图3,MP3音乐播放器
无位置传感器PMSM磁场定向控制
实现三相永磁同步电机PMSM无位置传感器的磁场定向控制,并通过SPI接口的触摸屏进行交互;在此基础上,同时实现了基于autoencoder神经网络算法的电机缺相异常检测算法)。
图4,无位置传感器PMSM磁场定向控制
我们将在今后的微信文章中对这两个参考设计方案进行详细介绍。