Qualcomm® Dragonwing™ QRB2210은 로봇공학 및 IoT 애플리케이션을 위해 설계된 비용 효율적인 저전력 프로세서입니다.
쿼드코어 Cortex-A53 CPU, 2D/3D 그래픽을 지원하는 Qualcomm® Adreno™ 702 GPU, 듀얼 이미지 신호 프로세서, 독립형 DSP, 그리고 Wi-Fi, Bluetooth® 무선 기술, GNSS를 포함한 강력한 연결 옵션을 통합했습니다. QRB2210은 Yocto Linux와 Debian OS를 탑재한 Upstream Linux에서 실행됩니다.
Arduino Uno Q를 사용하면 QRB2210을 개발하고 평가할 수 있습니다. 이 플랫폼은 XForms Common Environment(XFCE) 데스크톱과 Linux 커널 v6.16을 사용하는 가볍고 리소스 효율적인 OS인 Debian OS를 지원합니다. TensorFlow Lite가 통합되어 엣지 AI에 최적화되어 있어 CPU 및 GPU를 통한 효율적인 온디바이스 추론이 가능하며, 리소스가 제한된 환경에 이상적입니다.
잇점
컴팩트하고 전력 효율적인 디자인
소형, 전력 효율적인 프로세서 - 열 제약, 배터리 구동, 공간 제약이 있는 장치에 최적화되었습니다. 전력 및 열 방출 요구 사항이 까다로운 로봇 및 IoT 장치를 지원하도록 설계되었습니다.
이기종 컴퓨팅
최대 2.0GHz로 클록된 쿼드 코어 Arm® Cortex®-A53 CPU, 845MHz로 실행되는 Adreno 702 GPU 및 듀얼 코어 DSP 프로세서를 탑재한 QRB2210은 2D/3D 렌더링, AI 추론, 멀티미디어 처리를 포함한 효율적인 그래픽 및 컴퓨팅 워크로드를 지원합니다.
동급 최고의 카메라 기능
Dragonwing QRB2210 프로세서는 듀얼 ISP를 통해 탁월한 이미지 품질과 해상도를 제공하며, 두 대의 카메라(듀얼 13MP 또는 싱글 25MP 센서)를 동시에 지원하여 제로 셔터 랙(ZSL)으로 초당 30프레임의 촬영을 지원합니다. 저조도 성능과 선명도를 위해 설계된 QRB2210은 다중 프레임 노이즈 감소, 전자식 손떨림 보정, 전방 불량 화소 보정 기능을 갖추고 있습니다.
개발자 친화적
Arduino Uno Q는 QRB2210 프로세서의 개발 및 평가를 용이하게 합니다. 이 플랫폼은 Yocto Linux와 Debian Trixie 13을 지원합니다. Debian Trixie 13은 XForms Common Environment(XFCE) 데스크톱과 Linux 커널 v6.16을 사용하여 안정성과 광범위한 하드웨어 지원을 제공하는 가볍고 리소스 효율적인 OS입니다.
더 많은 내용을 보시려면 Arduino Q 링크를 참고하세요.
Qualcomm Dragonwing QRB2210 블록 다이어그램
Specification
| Chipsets | Qualcomm Dragonwing QRB2210 |
| SKU | QRB2210 |
| CPU | 64-bit Quad-core ARM Cortex-A53 Qualcomm® Kryo™ 2.0 GHz |
| GPU | Qualcomm® Adreno™ 702 @ 845 MHz OpenGL ES 3.1, Vulkan 1.1 OpenCL 2.0 3D graphics accelerator with 64‑bit addressing |
| Memory | 2x16-bit LPDDR4X @ 1804 MHz 1x32-bit LPDDR3 @ 933 MHz |
| Addressable Memory | Up to 4GB non-pop |
| DSP | Dual DSP Core supports: Low-power, always-on processing Audio Signal Processing Lightweight AI Inference tasks Qualcomm Aqstic™ smart speaker amplifier Qualcomm® aptX™ Voice Audio |
| Display Support | 1 x HD+ (720 × 1680) @ 60 Hz 1 x 4-lane DSI D-PHY 1.2 port, up to 1.5 Gbps |
| Video Decode | 1080p 8-bit @ 30 fps Formats: H.264, H.265, VP9 |
| Video Encode | 1080p 8-bit @ 30 fps Formats: H.264 and H.265 |
| Camera | 18-bit (Dual ISP) 2x ISP (13 MP + 13 MP or 25 MP) @ 30 fps ZSL 2x 4-lane MIPI-CSI D-PHY 1.2 @ 2.5 Gbps or C-PHY 1.0 @ 10 Gbps |
| USB | USB 3.1 Type-C/Micro USB |
| Other I/O | 102x GPIO, 27x LPI GPIO 10x QUP* ports (support UART, I2C, I3C, SPI) 9x PWM 2x I2C dedicated interfaces for Camera |
| Storage | eMMC 5.1 SD 3.0 |
| W-iFi/BT/WAN/GNSS (optional) | 802.11a/b/g/n/ac, BT 5.0, GNSS |
| OS | Upstream Linux with Yocto support, Debian |
| Package | 12 mm × 12.4 mm × 0.91 mm; 0.4 mm pitch |
| Temp. Range (Tj) | -30ºC to 95ºC |
| Longevity | May 2032** |
특징
- 소형, 전력 효율적인 디자인 – 열 제약, 배터리 구동, 공간 제한이 있는 장치에 최적화되었습니다.
- 쿼드코어 ARM Cortex-A53 CPU(최대 2.0GHz) – 가벼운 AI, 제어 및 컴퓨팅 작업을 위한 효율적인 처리.
- Adreno 702 GPU – 그래픽 및 비전 가속을 위해 OpenGL ES 3.1, OpenCL 2.0 및 Vulkan 1.1을 지원합니다.
- 듀얼 13 MP 이미지 신호 프로세서(ISP) – 실시간 이미지 처리 기능이 있는 최대 2개의 카메라를 지원합니다.
- 추론 - AI 모델은 GPU와 CPU에서 실행될 수 있습니다.
- Always-on Qualcomm® Hexagon™ DSP – 저전력 센서 융합 및 음성/오디오 처리가 가능합니다.
- 디스플레이 지원 – 최대 1080p @ 60fps 디스플레이를 위한 MIPI-DSI 출력으로 임베디드 UI 및 시각화에 이상적입니다.
- 선택 가능한 통합 연결 기능(장치 연결 가능) – Wi-Fi 5(802.11ac), Bluetooth 5.0, GNSS(GPS, GLONASS, BeiDou, Galileo), USB 3.1, eMMC 5.1, SD 3.0.
함께하는 칩
PMIC
PM4125, PM8008
Wi-Fi/BT
WCN3980 (Wi-Fi 5, BT 5, FM), WCN3950 (Wi-Fi 5, BT 5, FM), WCN3910 (Wi-Fi 4, BT 5,FM)
GNSS
WGR7640
사용 사례
엣지 AI 및 비전 애플리케이션
- DIY 스마트 카메라 - 집이나 직장 모니터링을 위해 사람이나 사물을 실시간으로 감지하고 추적합니다.
- 대화형 디스플레이 - 키오스크, 전시 또는 간판에 대한 제스처나 포즈 인식을 통해 사용자에게 응답합니다.
- 증강 현실 효과 - 듀얼 카메라 입력을 사용하여 배경 분할 및 실시간 시각 효과를 구현합니다.
- 시각적 검사 - 장치 내 이미지 분석을 사용하여 표면 결함이나 정렬 불량을 감지합니다.
- 스마트 키오스크 - 카메라 입력, UI, 엣지 로직을 결합하여 대화형 공공 인터페이스를 제공합니다.
로봇공학 및 지능형 제어
- 자율 주행 봇 - 실내 공간을 탐색하고, 장애물을 피하고, 차량 내 비전을 통해 경로를 계획합니다.
- 제스처 기반 로봇공학 - 대화형 경험을 위해 손과 신체 움직임을 사용하여 로봇을 제어합니다.
- 비전 가이드 팔 - 객체 감지 및 카메라 피드백을 기반으로 로봇 팔의 움직임을 조정합니다. 얼굴 인식 액세스 - 방문자를 식별하고 가장자리에서 즉시 작업을 트리거합니다.
스마트 홈 및 빌딩 자동화
- 얼굴 인식 액세스 - 방문자를 식별하고 엣지에서 즉시 작업을 실행합니다.
- 음성 및 제스처 인터페이스 - 조명, 블라인드 등을 자연스럽고 핸즈프리로 제어할 수 있습니다.
- 스마트 홈 허브 - 더 빠른 자동화를 위해 센서 데이터를 로컬에서 수집하고 처리합니다.
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