電子發燒友網報道（文/李甯遠）工業機器人發展到現在，細分的種類不在少數，目前最為常見的是Delta機器人、SCARA機器人、多關節機器人以及新興的協作機器人。随着國内制造業升級，相當多此前工業機器人未曾涉足的場景開始湧現自動化改造需求。在這些新的改造需求裡，大都和多關節機器人與協作機器人有關。這些名稱不同應用場景不同的工業機器人，說到底仍然是一種多關節機械手或多自由度的機器裝置。

既然是多關節機械手或多自由度的機器裝置，那麼就離不開伺服驅動。不管工業機器人如何發展如何與其他技術結合，它的伺服驅動決定了它最基礎的運動能力。低成本通用的伺服驅動就不多提了，這個市場上産品太多太多，隻要能滿足基本的控制要求就行，剩下的就是打價格戰。換作現在開始起量的多關節多自由度機器人，它對驅動能力的要求更考驗驅控芯片的整體性能。

單芯片仍然是國内做工業機器人關節驅動最常見的方案，在這裡STM32G4是一個備受大家認可的選擇。STM32G4系列作為一個混合信号MCU，自帶了DSP和FPU指令。

（圖源：ST）

ST的各個系列想必大家已經不陌生了，主流系列都有适配機器人關節驅動的産品。而STM32G4系列170 MHz的32位Arm Cortex-M4内核不僅支持DSP指令與FPU，還配置了ART Accelerator、CCM-SRAM程序執行加速器以及數學運算加速器這三款硬件加速器。

這裡拎一款G4系列高性能的MCU來看。STM32G473xC屬于G4系列裡的高配型，除了支持所有Arm單精度數據處理指令和所有數據類型，還配置了内存保護單元（MPU）以确保應用程序的安全性。

高配版除了嵌入了更大容量的高速存儲器（512KB閃存與128KB SRAM），ST還在這個系列裡加入了多種保護機制，如讀出保護、寫入保護、安全存儲區域和專有代碼讀出保護。功能強大的指令集與存儲的嵌入，極大加快處理能力。這些顯然還不夠，STM32G473xC還提供了五個快速12bit ADC、七個比較器、六個運算放大器、七個DAC、一個内部電壓基準緩沖器、一個低功耗RTC、兩個三個通用32位定時器、三個專用于電機控制的16位PWM定時器、七個通用16位定時器和一個16位低功耗定時器。所有的配置，都隻為了一個目标——精準的電機控制。

F4系列可能比G4系列更為機器人工程師熟知。作為ST旗下高性能MCU的代表系列，在國内外很多機器人應用中都已經證明了它自身出色的實力。在以前機器人芯片應用較為保守的階段，F4系列無疑是口碑與性能俱佳的選擇。

F4系列同樣采用了Arm Cortex-M4内核，而且同樣帶有DSP與FPU指令，與G4系列不同的是它采用了ST的NVM工藝。在最高180 MHz的工作頻率下通過閃存執行時其處理性能達到225 DMIPS/608 CoreMark，用ST自己的話來描述這一性能是這樣的，“這是迄今所有基于Cortex-M内核的微控制器産品所達到的最高基準測試分數”。

STM32F469xx是F4系列裡高端産品，除開更高的主頻，它嵌入的高速存儲器中，閃存就高達2 MB，SRAM則高達384 KB，這還不算上備份SRAM。F4本身優異的性能就能勝任關節驅動，如果機器人對功能可拓展性要求更高，那麼用F4加上FPGA組成異構架構也是常見的做法。

XILINX集成ARM處理器軟件可編程性與FPGA硬件可編程性的Zynq-7000在多軸控制上可以說風頭正勁。不想做DSP加FPGA這麼麻煩的話這個方案就是最好的選擇，隻要廠商“不差錢”。

（圖源：XILINX）

Zynq-7000集成了雙核ARM Cortex-A9處理器與28nm可編程邏輯，比起傳統的分立式處理器和FPGA系統，在功耗和性能上都有大的提升。根據XILINX給出的數據，ARM Cortex-A9比同類SoC處理性能上快25%，FPGA邏輯比同類競争架構快66%，而功耗則比同類方案低了50%以上。

采用CoreSight技術的雙核A9支持單精度與雙精度浮點，運行速率高達1GHz，拔群的性能與低功耗的結合罕有對手。存儲器系統也是大得吓人，且不說集成式的存儲控制器，光512KB的高速緩存已經夠大了，片上的256KB存儲又容納了整個實時操作系統。

這類器件中處理系統和可編程邏輯之間的互連是極其關鍵的。Zynq-7000使用了AMBA開放标準互聯端口，PS與PL之間帶寬高達100Gb/s，且64位AXI ACP端口為附加的軟處理器實現了增強的硬件加速性能和緩存一緻性。為了實現大量并行信号的處理，Zynq-7000中有着超過2020個DSP模塊。

如果對視覺的要求沒有那麼高，Zynq-7000s也不失為一個沒有那麼貴的選擇。單核ARM Cortex-A9處理器加上28nm可編程邏輯，對于多軸控制也足夠了。

随着國内工業機器人廠商的增多，機器人廠商都開始尋求最适合自己的主控芯片，這不僅要考慮性能，功能，還有成本等多方面因素。所以以前保守的廠商現在也都願意嘗試一下不同的芯片。今天列出的僅僅是機器人關節驅動芯片裡的兩個為人熟知的系列，在這個應用領域裡，還大有優秀的産品值得挖掘。

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