智能硬件开发如何选择低功耗MCU

本文将市场上典型的低功耗MCU系列进行了比较，分析得出基于ARM. Cortex M0+内核的MCU系列最适合穿戴式医疗设备的开发。设备开发者当密切关注其发展动向，结合现有的市场需求、产品体系的构建和升级换代的规划等因素进行合理分析，抉择出适合自身产品的MCU型号。继而针对特殊医疗监测任务的需求，为MCU系统制定最优化的低功耗策略，从而开发出价格亲民、性能优越的设备。

　　根据穿戴式医疗设备低成本、高性能、高集成度和续航时间长的特点，对比了当前主流的低功耗微控制器（MCU）系列，分析得出ARM Cortex M0+内核的MCU系列适合该领域的产品开发。在功耗水平、运算性能、外设集成和产品成本等方面，进一步将各大半导体公司基于Cortex M0+内核的MCU系列展开参数对比，为穿戴式医疗设备的MCU选型提供指南。

　　近年来穿戴式医疗设备的市场需求在快速增长，将成为拉动经济增长的一个创新型产业。根据艾媒（iiMedia Research）公布的《2012-2013中国移动医疗市场年度报告》显示，在2012年我国移动医疗市场规模达到18.6亿元，其中穿戴式医疗设备占4.2亿元，较上一年增长20%。预计到2017年底，我国穿戴式医疗设备的市场规模将接近50亿元，在未来十年内呈现急速增长的态势。随着市场需求的增长和产品的普及，穿戴式医疗设备正在往低成本、高性能、续航时间长和体积小的方向发展，这就对设备的控制核心——微控制器（MCU）提出了更苛刻的要求。可穿戴的趋向使得设备所选用的MCU必须具有低成本、低功耗、高运算能力、高集成度的特质，否则将会被市场和用户淘汰。

　　1 穿戴式医疗设备的简介

　　穿戴式医疗设备将非介入式生理信号检测技术融合到日常穿戴衣物、器件当中，具有简易便携、长时间监测的优点。这类设备可随时随地长时间监测人体生理状况，已经广泛应用于慢性疾病监测、家庭护理保健、睡眠质量监测等方面，有利于实现慢性、隐性疾病的早发现、早诊断、早治疗。

　　1.1 穿戴式医疗设备的应用

　　在市场和用户的追捧热潮下，各种穿戴式医疗设备的解决方案和新产品层出不穷，功能和性能也在不断提升。例如我国的迈瑞公司推出的MC-6800型动态血压监测仪，仅需将充放气的袖带绑在用户手臂上，就能在各种状况下进行24 h无创性动态血压监测。美国Medtronic公司推出的血糖实时连续监测系统（CGMS）可以连续工作3d，仅需将检测探头贴在患者腹部，每10s会对皮下间质液里的葡萄糖浓度进行测量，并将获得的数据通过无线方式传送到接收器上。美国SPO Medical公司推出的PulseOx 6000型“血氧手指套”能长时间工作500 h，仅需套在手指上即可实时监测用户的血氧饱和度和心率，可靠性堪比体温计或血压计。这些产品都体现了区别于常规电子仪器的显著特征：①非介入地检测生理信号；②通过无线或有线的方式连接用户、医护人员和数据系统；③续航时间长；④安全可靠。

　　1.2 穿戴式医疗设备的需求分析

　　为了满足穿戴式医疗设备在功耗、性能、体积等方面的要求，所选用的MCU需要满足以下要求：①低成本；②高能效；③高休眠效率；④高集成度。在控制成本方面，可以考虑低功耗的8/16 bit单片机或基于ARM Cortex-M系列内核的32 bit单片机，这些芯片出货量巨大，批量价格一般比较低。在能效方面，应选用低运行功耗、高运算能力的MCU系列，低功耗可以提高续航能力，高运算能力有利于在片上运行复杂算法和数据处理。在休眠效率方面，应选择拥有灵活多样的休眠模式、超低休眠功耗、极短唤醒时间的MCU系列。在集成度方面，可选用那些外设丰富且性能优越的MCU系列，有利于减少体积尺寸、降低硬件成本和提高系统稳定性。

　　2 典型低功耗MCU系列的比较

　　各大半导体公司如Freescale、ST、NXP、SiliconLabs、Atmel 、TI、Microchip等，纷纷推出适用于穿戴式医疗设备的中低端MCU系列。表1和表2将16bit和32 bit典型的低功耗MCU系列展开对比，8 bitMCU不在比对列表中。这是因为8 bit MCU已经不适合穿戴式医疗设备的发展趋势，其市场也正被ARM Cortex-M系列内核的MCU蚕食。

　　表1重点比较了16 bit/32 bit内核的性能差别，32bit的内核在运算效率方面全面超越16 bit 的内核，意味着当穿戴式医疗设备需要在片上执行数据处理和复杂算法时，Cortex-M系列内核的32 bit MCU更具优势。表2则将典型的低功耗MCU展开能效对比，可以发现16 bit MCU在低功耗方面的优势已不明显，以低功耗著称的MSP430系列在运行功耗和休眠功耗方面跟Cortex-M系列32 bit内核的STM32L系列相差无几。而32 bit MCU在休眠状态下的唤醒时间也能做到了10 μs以下，在休眠效率、快速响应方面有良好表现。

　　表1 典型低功耗内核架构的性能对比

　　注：（1）内核性能的测试结果（CoreMark Scores）以EEMBC组织公布的数据为准。

　　表2 典型低功耗MCU的能效对比

　　注： （1） 对于表1的MCU系列具体型号的测试报告，所挑选的型号片上配置相近，Flash容量均为64 kB；

　　（2） 常温条件+25 oC，所有外设关闭，程序从Flash运行；MCU供电电压除了PIC24的3.3 V、Nano120的3.6 V之外，其他均为3.0 V；各型号的测试结果均为当前主频下的最佳配置；

　　（3） 休眠功耗的测试标准：片内主时钟和所有外设关闭，RTC打开，保留RAM。

　　综合表1和表2可见，Cortex-M系列内核的32 bitMCU在功耗水平上已经做到与传统8 /16 bit MCU相当，而在运算效率上优势明显，更适合那些对任务和算法有较高要求的穿戴式医疗设备。

　　3 基于Cortex-M0+内核的MCU选型分析

　　3.1 Cortex M系列内核的对比

　　Cortex-M系列中低功耗成员有M3、M0和M0+，是ARM公司针对那些对成本敏感、同时对能效有较高要求的应用而设计的。当传统的8/16 bit MCU在性能、功能上表现越来越乏力时，ARM公司于2009年推出了低成本、低功耗、高能效的Cortex-M0内核。Cortex-M0内核以优异的表现击败了传统的8bit MCU，成功杀入低端的MCU市场。在这契机下，ARM公司于2012年相应适宜地推出M0的升级版——M0+，在能效和功能上作进一步的优化和增设，以超低的能耗提供更快的任务处理能力。

　　从表1和2的数据可知，三者内核性能的排序为M3》M0+》M0，运行功耗的排序为M3》M0》M0+，即M0+内核的能效高于 M0，运算性能仅次于M3。由于M0+在价格方面比M3有优势，故更适合于执行低成本、高能效的任务。综合可知，那些对功耗有苛刻要求、运算处理任务较复杂、且需要控制成本的设备选择M0+内核的MCU最为合适。

　　3.2 基于Cortex M0+内核的主流MCU系列

　　各大MCU生产厂商结合自身的优势对Cortex-M0+内核加以整合优化，在功耗、性能和外设方面各有所长。表3列举了市场上M0+内核的主流MCU系列，并结合穿戴式医疗设备的需求进行分析。

　　表3 基于Cortex M0+内核的主流MCU系列

　　注：（1） ST公司和NXP公司都建立了涵盖Cortex-M系列所有内核的产品线，Cortex-M系列MCU的中国市场在2012年达到1.68亿美元，其中ST以35%的市场份额居于首位，而NXP位居第二占有32%；

　　（2） Silicon Labs于2013年收购了专攻低功耗领域的Energy Micro，之后推出的Zero Gecko系列吸取了以往EFM32系列超低功耗的优点。

　　上述Cortex M0+内核的MCU 系列可为穿戴式医疗设备开发者提供多种选择，而具体的MCU型号要根据设备的实际需求来决定。在同一系列里，MCU的最高主频、内核效率、功耗状况都是一致的，具体型号之间的差别在于片上资源。如表4所示，STM32L0系列分为3条主要的产品线，差异就体现在一些特殊的集成外设，如DAC、USB控制器和LCD控制器。恰当地选用这些高集成度的MCU有助于减少外部芯片的个数，可降低系统成本和功耗。因此，片上集成资源的种类、数量、功耗和性能，都是决定MCU选型的重要参考因素。

　　表4 STM32L0系列的3条产品线

　　3.3 MCU系统的低功耗策略

　　Cortex M0+内核的MCU 系列兼具低功耗、高性能和灵活的休眠模式，为穿戴式医疗设备的开发提供了优良的平台和电气基础。然而，如何在保持高性能的情况下，将任务的整体平均功耗降到最低，将是设备开发者的重要任务。MCU系统的低功耗策略决定了设备的性能和续航时间，策略的制定需要从以下四个方面入手：

　　（1） 合理地控制MCU的时钟系统，针对特定的任务，选择适合系统运行的时钟频率，迅速完成复杂的任务争取更多的休眠时间；

　　（2） 选择恰当的休眠模式和休眠时间；

　　（3） 进入休眠模式时， 将未用到的外设以及时钟关闭；

　　（4） 优化任务的时间片，将平均功耗降到最低。

图1 展示了基于表3的Zero Gecko系列设计的动态心电记录仪的低功耗策略，MCU系统任务的理论耗电流如图2所示。其中，MCU主要在三个模式之间切换：运行模式 1（EM0_1），运行模式2（EM0_2），深度睡眠模式（EM2）。平时MCU工作在EM2，高频时钟和外设关闭，耗电流为IEM2；当定时器发生中断时，MCU从EM2中唤醒，将进入EM0_1以f1主频高速运行，此时耗电流为IEM0_1，同时启动A/D进行心电信号采样，采样完毕后将数据暂存在 RAM中；如果缓存的数据量没有达到阈值，M