【新品发布】三颗国产新“芯”硬核亮相——1颗电机驱动IC+2颗电源管理IC

拓尔微在2月20日线上发布了TMI8723电机驱动芯片和两款电源管理芯片TMI7205B、TMI5122D8。TMI8723作为国产全桥栅极驱动IC,增强大电流应用的可靠性和驱动能力;TMI7205B是高集成电源管理IC,适用于车载摄像头等应用,减少PCB面积;TMI5122D8是高频低功耗同步升压转换器,适合手机和穿戴设备。这些新品体现了拓尔微在技术创新和高性能产品上的持续追求。

拓尔“芯”常态,性能为王·创新进取·永不止步!自2023年新品发布会1月场发布5款重磅新品后,伴着春律,2月场它来了!

2023年2月20日晚,拓尔微线上发布电机驱动芯片TMI8723及两颗电源管理芯片TMI7205B、TMI5122D8,共三款新品与用户见面。

国产全桥栅极驱动IC ——TMI8723

每一个功率器件都需要一个驱动IC——尤其是大电流应用,如自动化设备、升降桌、按摩椅等,合适的驱动IC往往能达成事半功倍的效果!

工程师们在使用传统的分立全桥驱动IC时,总是面临设计难度高、PCB面积大、可靠性差等问题,找寻合适的替代IC成为关键。

拓尔微本次推出一款国产全桥栅极驱动IC——TMI8723替代以往的分立全桥电路,有效提升可靠性和驱动能力。其峰值Sink/Source电流可达500mA/250mA,面对各种大电流应用毫无压力,实为行家之选。

以一替四”!超高集成的电源管理IC——TMI7205B

随着汽车电动化、智能化、网联化的发展趋势,车载摄像头作为汽车智能化的核心应用之一,迎来快速增长阶段。作为车载摄像头的核心模块,对电源管理模块的性能要求越来越高,如何在保证应用需求的前提下,减小电源管理模块的PCB面积,留下更多空间给车载摄像头的其他功能模块,成为最为困扰设计师们的难题之一。

拓尔微2月场发布TMI7205B——一颗超高集成度的电源管理IC,堪称车载摄像头设计工程师们的福音——

  •  具有较宽输入电压范围;

  • 四路输出电压均可调,可独立使用,亦可级联使用,可灵活匹配更多应用场景。相当于“以一替四”,极致省空间!

  • BUCK2、BUCK3空载和轻载工作在PFM模式,有效降低功耗

  • 重载工作在PWM模式,输出纹波小

得益于以上优势,TMI7205B可广泛应用于汽车摄像头各类模组,如内视摄像头、行车记录仪、电子后视镜、环视摄像头、前/后视摄像头等高集成度、低功耗需求的关键部件中。

TMI7205B产品特点

  • 高压输入降压转换器(Buck1)

●宽输入电压范围:4.5V~30V

●31.5V输入OVP保护

●1A输出电流

●1.5MHz开关频率

●可调输出电压(0.8V VREF)

●工作强制PWM模式

●COT控制,实现快速瞬态响应

  • 双低压输入降压变换器(Buck2 & Buck3)

●输入电压范围:2.7V ~ 5.5V

●1A输出电流

●2.3MHz开关频率

●可调输出电压(0.6V VREF)

●电源良好输出功能

●可工作在100% 占空比模式

●可工作在PFM模式

  • LDO

●输入电压范围2.5V ~ 5.5V

●300mA输出电流

●可调输出电压(1.2V VREF)

●70dB PSRR在1kHz

●1μF输出电容可实现输出稳定

●输出电压精度:±2%

●EN关机时输出自动放电

  • 内置涌流限制及软启动功能

  • 过流、过压、输出短路及OTP保护    

  • 封装形式QFN4x4-24

高频率、低功耗的“真小巧”同步升压转换器——TMI5122D8

智能手机的电源电压较低,而有些电路则需要较高的工作电压。另外,其电源电压随着使用时间的延长会逐渐降低,为了给手机各电路提供稳定且符合要求的电压,升压电路是必然选择。

拓尔微TMI5122D8是一款工作频率高达2MHz、待机电流仅60μA、且外围极致简约的“真小巧”同步升压转换器,几乎是专为手机和智能穿戴等“寸土寸金”的应用而生!

性能为王·创新进取·永不止步

拓尔微自2007年创办以来,坚持研发投入,具备雄厚的研发与创新能力,在高性能芯片与模组产品上拥有领先优势。我们将坚持以“感受客户的挑战和压力,提供一流的芯片解决方案和服务,持续为客户创造最大价值“为使命,创新不止,砥砺前行!

<think>嗯,用户的问题是关于如何将Python代码集成到传感器IC中,特别是用于嵌入式开发和硬件编程。用户的引文提到了嵌入式系统中硬件与软件的集成、pinpong库、边缘计算工具以及门禁系统的感知层。用户希望参考这些信息来解决如何将Python部署到传感器IC的问题。首先需要明确Python在嵌入式系统中的适用性。传感器IC通常资源有限,内存和计算能力都不高,而Python作为解释型语言,需要运行时环境和更多的资源,比如MicroPython或CircuitPython这样的轻量级版本才能运行在嵌入式设备上。对比用户引文中提到的C/C++代码示例(Arduino控制LED),Python在资源受限的传感器IC上的可行性会更低,所以可能需要妥协或变通方案。用户提供的引文[2]中提到的pinpong库是一个有用的切入点。它允许开发者用Python控制硬件,但实际上是封装了不同硬件的驱动。这提示将Python部署到传感器IC并非直接在IC上运行Python,而是通过接口(如UART或I2C)与运行Python的主控设备通信。这应该是一个关键点——区分直接在传感器IC上运行Python和通过主机控制传感器IC这两种模式。接下来需要思考具体部署方法。直接运行Python在传感器IC上通常是不可行的,除非IC支持MicroPython(如RP2040或ESP32系列),但这类片一般不是纯传感器IC,而是带处理能力的微控制器。对于传统传感器IC(如温度传感器IC、加速度计IC),它们通常只是从设备,需要通过接口协议由主控片驱动。这种情况下,应该将重点放在如何用Python编写的微控制器程序与传感器IC交互上。参考引文[1]关于硬件软件集成的方法:硬件连接(I2C/SPI)、代码编写(用Python库如smbus2)、测试等。可以考虑设计一个分层说明:如果传感器IC本身可编程(罕见),则需用厂商SDK编译Python到固件;否则用Python操作主控MCU与传感器通信。主流的开源硬件平台(如Arduino)支持Python调用,但依赖具体固件(MicroPython),而传统开发则更推荐C/C++。工具链方面,引文[3]提到的TensorFlowLite适用于资源受限设备的AI模型部署,可能用户将来会有扩展需求。对于Python在边缘设备的部署,TFLiteMicro和PyTorchMobile可以介绍为可选项。还要提到编译工具链,如将Python转换成C代码的Nuitka或MicroPython的交叉编译器。最后应该给用户具体的行动建议:确认传感器IC是否带微处理器;优先选择用Python控制主控MCU;参考pinpong库简化开发;对性能敏感的场景仍用C。生成的后续问题可以从工具对比(MicroPythonvsC)、优化、特殊平台展开,帮助用户深化学习。</think> 好的,将 Python 代码集成到传感器 IC (集成电路) 中通常涉及几个关键的考虑因素和技术路线。需要区分“直接集成”和“间接控制”。 ### 核心概念与挑战 1. **传感器 IC 的本质**:大多数传统的传感器 IC (如温度传感器 LM35、加速度计 ADXL345) 是**简单的感知元件**。它们通过标准的接口 (I2C, SPI, UART, GPIO, ADC/DAC) 输出电信号或数字数据。它们本身**不具备**运行复杂代码 (如 Python 解释器或虚拟机) 所需的计算能力、内存资源 (RAM, Flash) 和操作系统支持。 2. **Python 运行需求**:Python 是一种高级、解释型语言。直接执行 Python 代码需要一个: * **Python 解释器**:理解和执行 Python 指令。 * **运行时环境**:管理内存、文件系统 (如果需要)、线程等。 * **底层操作系统支持**:对于完整的 CPython,通常需要一个 POSIX 兼容的操作系统 (如 Linux)。 这些需求对于资源极其有限的传感器 IC 来说通常**无法满足**。 ### 将 Python 用于嵌入式传感系统的有效方法 虽然不能直接将 Python“烧录进”普通传感器 IC 运行,但可以在**嵌入式系统层面**利用 Python 来**控制和交互**这些传感器 IC。以下是如何实现: #### 方法 1:使用运行 Python 的微控制器作为“主控” * **方案**:使用一个资源相对丰富、能运行某种形式 Python 解释器的微控制器 (MCU) 或微处理器 (MPU) 作为系统的“大脑”或主控板。这个主控板通过硬件接口 (I2C, SPI, UART 等) 连接传感器 IC。 * **适用于主控的 Python 环境**: * **MicroPython**:专门为微控制器设计,高度精简的 Python 3 实现。非常流行,支持大量常见的嵌入式硬件平台 (如 ESP32, ESP8266, STM32, RP2040 等)。它提供了访问 GPIO、I2C、SPI、PWM、ADC 等底层硬件接口的库。 * **CircuitPython**:基于 MicroPython,由 Adafruit 主导开发,特别注重易用性、教育性和快速的开发迭代。设备连接后通常会显示为 USB 存储设备,便于代码编辑。同样支持多种硬件。 * **Zerynth**:为工业物联网设计,允许用 Python/C++ 编程微控制器,并内置连接云端的功能。 * **实现流程**: 1. **硬件连接**:根据传感器 IC 的数据手册 (datasheet),将其正确连接到运行 MicroPython/CircuitPython 主控板的相应引脚 (VCC, GND, SDA/SCL for I2C, MOSI/MISO/SCK for SPI, etc.)。 2. **安装环境**:将 MicroPython/CircuitPython 固件烧录到主控 MCU 上。 3. **编写 Python 代码**:在主控板上编写 Python 程序: * 使用内置库 (`machine` in MicroPython, `board`, `busio`, etc. in CircuitPython) 初始化与传感器 IC 的通信接口 (I2C, SPI 等)。 * 实现传感器 IC 的通信协议:发送配置命令、读取传感器数据寄存器。这需要仔细阅读传感器 IC 的 datasheet 了解其寄存器映射和通信时序。 * 处理读取到的原始数据 (可能需要转换计算)。 * 进行逻辑判断、数据存储 (可写到 SD 卡或内部 Flash)、与其他设备通信 (如 WiFi、蓝牙)、控制执行器等。 4. **部署与测试**:将 Python 代码复制到主控板文件系统中,测试功能。 * **优势**:开发相对快速、代码易读易写;适合原型开发、教育、快速部署 IoT 设备;有丰富的库 (虽然不如 PC 上的 Python 库多)。 * **劣势**:运行效率不如 C/C++;内存和执行速度受限 (虽然较传统 MCU 好很多);功能库较有限。 ```python # MicroPython 示例 (ESP32):读取 I2C 接口的 BMP280 温度气压传感器 import machine import time import bmp280 # 假设有现成的 MicroPython BMP280 库 # 初始化 I2C 总线 i2c = machine.I2C(scl=machine.Pin(22), sda=machine.Pin(21)) # 创建传感器对象 sensor = bmp280.BMP280(i2c) while True: temperature = sensor.temperature pressure = sensor.pressure print(f"温度: {temperature:.2f} °C, 气压: {pressure:.2f} hPa") time.sleep(1) ``` #### 方法 2:使用更强大的嵌入式 Linux 平台 (SBC) * **方案**:使用运行完整 Linux 操作系统 (如 Debian, Ubuntu Core, Yocto Linux) 的单板计算机 (SBC) 如 Raspberry Pi, BeagleBone, NVIDIA Jetson Nano。这些 SBC 拥有强大的 CPU、充裕的内存、通常带有标准操作系统接口。 * **实现流程**: 1. **硬件连接**:将传感器 IC 连接到 SBC 的 GPIO 引脚 (可能需电平转换) 或通过 USB 转接板 (如 I2C/SPI 转 USB 的 HAT/Shield)。或者使用自带传感器的扩展板。 2. **编写 Python 代码**:使用 PC 上几乎相同的 CPython 解释器和丰富的库 (如 `smbus2` for I2C, `spidev` for SPI, `RPi.GPIO`/`gpiod` for GPIO)。 3. **功能实现**:类似 MicroPython,但功能更强大 (可访问数据库、网络服务、图形界面、运行 AI 模型如用 TensorFlow Lite/PyTorch [^3] 进行边缘推理)。 * **优势**:拥有几乎完整的 PC 端 Python 能力;强大的计算和内存资源;丰富的库和开发工具 (如 PyCharm)。 * **劣势**:成本更高、功耗更大、体积更大;启动时间较长;不适合超小型或电池长期供电的极端场景。 ```python # Raspberry Pi (Linux) 示例:读取 I2C 接口的 ADS1015 ADC (模拟传感器需要先连接 ADC IC) import board import busio import adafruit_ads1x15.ads1015 as ADS from adafruit_ads1x15.analog_in import AnalogIn # 初始化 I2C 总线 i2c = busio.I2C(board.SCL, board.SDA) # 创建 ADC 对象 (ADS1015) ads = ADS.ADS1015(i2c) # 创建模拟输入通道 (比如接在通道0) chan = AnalogIn(ads, ADS.P0) print("ADC Value:", chan.value, "Voltage:", chan.voltage) ``` #### 方法 3:抽象层库 (如 PinPong) - 一次编写,多平台部署 * **方案**:使用类似 `pinpong`[^2] 这样的库。PinPong 在 Python 层面对不同硬件平台的主控板和常用传感器/执行器进行了抽象。 * **实现流程**: 1. **安装库**:在 Python 环境 (`pip install pinpong`) 或 MicroPython/CircuitPython 环境 (可能需要手动复制库文件) 中安装 pinpong。 2. **编写通用代码**:使用 PinPong 的统一 API 来初始化和控制传感器。 3. **选择目标平台**:在代码顶部导入并初始化对应的平台类 (`from pinpong.board import Board, Pin`),然后调用 `Board().begin()`。切换平台时只需修改导入和初始化行。 * **优势**:大大简化了跨硬件平台的迁移工作,提升了代码复用性;降低了对底层硬件具体细节的依赖。 * **劣势**:依赖于库对特定硬件的支持程度;可能牺牲一些底层性能优化或特殊功能;本质还是在 Method 12 的主控上运行 Python。 ```python # PinPong 示例:控制板载LED (兼容 Arduino Uno, Micro:bit, ESP32 等) from pinpong.board import Board, Pin # 核心导入 Board("uno").begin() # 平台选择:arduino uno # Board("m").begin() # 选择掌控板(ESP32) # Board("t").begin() # 选择树莓派(需额外组件) led = Pin(13, Pin.OUT) # 定义LED引脚,与具体开发板物理位置无关 while True: led.value(1) # 点亮LED led.value(0) # 熄灭LED ``` #### 方法 4:交叉编译或代码转换 (高级/少见) * **方案**:使用工具将 Python 代码转换成 C/C++ 代码 (`Nuitka`, `Cython` - 通常只针对性能瓶颈部分),或者使用专门针对小型嵌入式系统设计的、能产生精简 C 代码的编译器 (如 `Viper` 或 `micropython.micropython` 的冻结字节码)。对于支持定制逻辑的可编程传感器 IC (如某些带可编程内核的复杂传感器/ASIC),可能需要使用厂商提供的 SDK 和特定领域的语言 (如 Verilog/VHDL 或 C) 进行开发。 * **实现**:技术复杂,通常是开发工具链或优化阶段的一部分。 * **优势**:可能获得更高的性能或运行在更底层的设备上。 * **劣势**:开发和调试难度大;转换结果不一定完美;对于普通传感器 IC 不适用。 ### 关键步骤与注意事项 (无论哪种方法) 1. **明确传感器 IC 规格**:仔细阅读传感器 IC 的 **DataSheet (数据手册)**!理解其供电电压、接口类型 (I2C地址?SPI模式?)、通信协议、所需命令序列、数据格式、转换时间等。这是成功集成的基石。 2. **选择合适的硬件架构**:根据项目需求 (性能、功耗、成本、体积、开发周期) 选择适合的主控平台 (裸机 MCU + MicroPython? Linux SBC? FPGA + 硬核?)。 3. **搭建开发环境**:安装对应平台的 SDK、编译器、IDE、烧录工具、调试器。 4. **硬件设计**: * **原理图**:正确连接传感器 IC 和主控板。 * **PCB**:注意走线 (高速信号?)、电源滤波、去耦电容、信号完整性、接地。 5. **驱动开发**: * **裸机/MicroPython**:实现底层接口访问 (I2C/SPI 读写函数),然后封装为传感器操作函数 (如 `read_temperature()`)。注意处理中断 (如果传感器支持)。 * **Linux**:通常使用现成驱动 (`i2c-dev`, `spidev`) 和用户态库。 6. **应用逻辑实现**:在主控上实现所需功能 (数据采集、处理、控制、通信)。 7. **测试与调试**: * **硬件测试**:电压、信号波形 (示波器)、短路/断路。 * **单元测试**:测试单个传感器读取/单个函数。 * **集成测试**:整个系统功能测试。 * **现场测试**:真实环境测试。 8. **部署与维护**:烧录固件、现场安装、提供更机制。 ### 总结 * **“集成 Python 到传感器 IC” ≠ 在传感器 IC 上运行 Python。** * **最现实的方法**是将运行某种形式 Python 环境 (MicroPython, CircuitPython, CPython on Linux) 的**主控微控制器/处理器**作为核心,通过**标准硬件接口 (I2C/SPI/UART)** 去**读取和控制**传感器 IC。 * **MicroPython/CircuitPython 对于资源适中的 MCU 是理想选择,兼顾易用性和功能性。** * **Linux SBC + CPython 提供了最强大的功能和生态,适用于复杂应用。** * **抽象层库 (如 PinPong) 显著降低了多平台开发的复杂度。** * **数据手册 (Datasheet)、硬件设计和底层通信协议理解至关重要**。 * 在资源极其紧张或对实时性要求极高的场合,C/C++ 仍是嵌入式开发的主力语言。 ### 相关问题 1. **MicroPython 和 CircuitPython 在资源占用、性能和支持库方面有哪些主要区别?哪种更适合资源非常有限的传感器节点项目?** 2. 如何在 **Linux SBC** (如树莓派) 上使用 Python 通过 **SPI 接口**与一个需要特定时序控制命令的低级传感器 IC 进行通信?需要用到哪些库和步骤? 3. 如果我想使用 `pinpong`[^2] 库让一个用 Python 写的传感器读取程序在 **ESP32** 和 **Arduino Nano** 上都能运行,需要做哪些不同的准备和配置? 4. 对于需要在嵌入式设备上进行**实时数据处理**或运行 **TensorFlow Lite/PyTorch** 推理[^3]的场景,使用 Python (MicroPython/CPython) 相比 C++ 有哪些优势和劣势?有哪些有效的优化策略? 5. 当面对一款**全的、没有现成 Python 驱动**的传感器 IC 时,开发人员如何依据其数据手册 (Datasheet) 从零开始编写适用于 MicroPython 的驱动?关键步骤和遇到的常见难点是什么?
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