バッテリーや太陽光発電システムで駆動される、無人運用のビジョンIoTアプリケーションでは、超長時間の待機動作とリアルタイム制御可能な通信機能を同時に実現することが困難です。これは、屋外環境監視、一般セキュリティ、無人産業検査などの大規模展開を妨げる主要なボトルネックです。
こうした業界課題に対応するため、Rockchip社はAIoT向けビジョンアプリケーション向けにRV1106シリーズのビジョン処理SoCを発表しました。本チップはCPU、NPU、ISP、およびビデオコーデックエンジンを統合しており、低消費電力・低コストを実現した組込み型ビジョンAIデバイスに最適です。主な応用分野には、バッテリー駆動のセキュリティカメラ、農林業モニタリング、水利施設の監視、無人工業検査などがあります。

機能モジュール |
アーキテクチャ仕様および性能 |
エンジニアリング価値 |
CPUおよびMCU |
シングルコア32ビットARM Cortex-A7プロセッサ(NEONおよびFPU搭載)。命令キャッシュ32KB、データキャッシュ32KB、統合L2キャッシュ128KB、および16KBキャッシュを備えた独立したMCUを内蔵。公式マニュアルにはクロック周波数の記載がないが、一般的なSDK設定では1.2GHzである。非対称スケジューリングにより、メインアプリケーションはA7に、低消費電力リアルタイム割り込みはMCUに割り当てられる。スリープ中はA7を電源オフにし、MCUのみを動作させることができる。性能は電源ドメイン戦略に依存する。 |
AOV(Always-On Vision)による低消費電力スリープ・ウェイク機構をサポートし、システムの演算性能とバッテリー駆動時間のバランスを最適化する。 |
NPU |
INT4/INT8/INT16の混合量子化に対応したハードウェアニューラルネットワークアクセラレータ。TensorFlow、PyTorch、Caffe、TFLite、ONNX-NNからのモデル変換をサポート。理論ピーク性能は1 TOPS。実測性能はRV1106G2で約0.5 TOPSだが、RV1106G3ではフル1 TOPSを実現可能。推論性能はメモリ容量、帯域幅、およびモデルサイズに制限される。 |
人間検出、物体検出、顔認識のためのローカルエッジAIを実行します。ハードウェアアクセラレーションによりCPU負荷が低減され、クラウドコンピューティングの必要がなくなります。 |
Isp |
ハードウェアISPを搭載し、2つのMIPI-CSI/LVDS入力と1つのDVP入力をサポート、最大3台のカメラを接続可能です。画像処理機能にはHDR-MGE、3DNR/2DNR、3A(自動露出・自動ホワイトバランス・自動フォーカス)、LSC(レンズシェーディング補正)、デフォギング、歪み補正が含まれます。RV1106G2は最大500万画素(5M)/30fpsに対応、RV1106G3およびRV1106は最大800万画素(8M)/15fpsに対応します。フレームレートは、帯域幅、消費電力、およびエンコーディングパスによって制限されます。 |
複雑な照明条件下で画像を前処理し、エンコーディングおよびAI推論向けに高品質なYUVストリームを出力することで、ソフトウェアによる画像処理負荷を軽減します。 |
VENCビデオエンコーダ |
H.264ハイプロファイル、H.265メインプロファイル、JPEGをサポートするハードウェアエンコーディングエンジンで、6種類のレート制御モードと最大60Mbpsのビットレートに対応します。RV1106G2は500万画素(5M)/30fps、RV1106G3およびRV1106は最大800万画素(8M)/15fpsをサポートします。JPEGキャプチャは最大400万画素(4M)/60fpsに対応し、複数の出力ストリームを同時に出力可能です。 |
ハードウェアによる圧縮により、CPUリソースをマルチストリームのプレビュー表示、ローカル録画、イベントキャプチャなどのセキュリティ機能に割り当てられます。 |
RKIVEインテリジェントビデオエンジン |
GMM、Canny、CCL、オプティカルフロー、フィルタリング、モルフォロジー演算を備えた専用ハードウェアビジョン処理ユニット。動き検出および前景セグメンテーションはハードウェアで実行され、CPU使用率を最小限に抑えます。処理フレームレートはISPの出力制限に従います。 |
シーン変化検出および前景抽出をハードウェアで実装し、低消費電力AOV動作時の画像変化検出におけるCPU負荷を軽減します。 |
メモリサブシステム |
RV1106G2は、SIP内に1Gb(128MB)のDDR3Lを内蔵しています。
|
SIPソリューションにより、外部DDRデバイスおよびPCBのルーティングが不要となり、BOMコストを削減できます。BGA版は、複雑なアルゴリズムを実行するマルチカメラシステムおよび高度なビジョン機器に対応しています。 |
電力管理 |
複数の独立した電源ドメインをサポートしており、各電源ドメインの個別スイッチングや、複数のスリープ/ウェイクアップ要因への対応が可能です。データシートには公式の消費電力値は記載されていません。エンジニアリング測定では、フル機能動作時で約500 mW、AOVスタンバイ時で約40 mWとなっています。それ以前に提示されていた0.8 Wおよび0.1 Wという推定値は、量産試作機による実測値に置き換える必要があります。 |
リチウム電池および太陽光発電駆動製品向けの実行時評価をサポートし、低消費電力AOV動作における電源ドメイン切り替え戦略の策定を支援します。 |
パッケージ |
RV1106G2/G3は、12.3×12.3 mmのQFN128パッケージ(ピンピッチ0.35 mm、MSL3対応)を採用しています。一方、RV1106は14×11 mmのBGA313パッケージ(ボールピッチ0.6 mm)を採用しています。QFNパッケージの放熱性能は、底部のE-PADを完全にグランドに接続することに依存します。BGAパッケージは周辺機器の拡張性に優れていますが、QFNパッケージは小型である一方で、熱的余裕(サーマルヘッドルーム)がやや小さいという特徴があります。 |
RV1106G2/G3は、ドアベルや小型バッテリーカメラなど、小型化が求められる製品に適しています。一方、RV1106は、複数台のカメラを拡張可能な設計を想定した製品向けです。ハードウェアレイアウトでは、適切なグランディングと放熱対策を確保する必要があります。 |
一日中稼働可能な長時間スタンバイ機能は、AOV(Always on Video)、複数の独立した電源ドメイン、および高速ウェイクアップ機構に依存します。ハードウェア設計は、チップの絶対最大定格および推奨動作条件を厳密に遵守する必要があります。
AOVモードおよびマルチレベル電力スケジューリング:AOVは、連続した低フレームレート撮影とAIによるイベント検出を組み合わせることで、バッテリー駆動デバイスの継続監視要件を満たします。長時間の待機中は、MCUがセンサーおよび画像バッファを管理し、Cortex-A7およびNPUは深度スリープ状態に入ります。必要な電力ドメインのみが動作を維持し、1FPSでの低フレームレート撮影およびエンコードを実現します。人物、車両、またはその他の対象物が検出されると、ハードウェア割り込みによりチップ全体が起動し、システムは通常フレームレートでの記録およびAI推論へと切り替わります。
動作モード |
コア状態 |
典型的な電力 |
バッテリー性能(5200mAh) |
AOV待機時 |
RISC-V MCUは動作中/A7/NPUはスリープ中 |
約40mW(設計上の参考値) |
太陽光のない状況で約14日間(試作機における参考値) |
イベントによるウェイクアップ |
A7/NPUがフルスピードで動作し、通常フレームレートでのエンコードを実行 |
動的負荷 |
イベント発生頻度に依存 |
連続記録 |
すべてのモジュールが有効 |
動的電力 |
外部電源の使用を推奨 |
ビデオ入力インタフェースのハードウェアリソース:
画像前処理後、ISPはYUVデータを出力。VENCはデータシートに記載された全6種類のレート制御モードをサポート。
ブートストレージオプション:SPI Flash、eMMC 4.51、SD/MMC。ファームウェアはUSBまたはUART経由でダウンロード可能。
オンチップメモリ:256 KBの共有SRAM、8 KBのPMU-SRAM、20 KBのブートROM、8 KbitのOTP。
2 RKNNツールチェーンおよびモデル量子化デプロイ:NPUはINT4、INT8、INT16の混合量子化をサポートし、RKNN-Toolkit2がモデル変換を実行します。INT8は精度と速度のバランスを最適化し、INT4はモデルサイズを削減します。PaddleDetectionを用いた物体検出性能として25FPSは工学的試験結果です。デプロイには、RKNNモデルをDDRメモリプールにロードし、C/C++ API経由で推論インターフェースを呼び出す必要があります。
3 軽量ビジョンライブラリの最適化:組み込みシステムでは、GUIコンポーネントを削除した軽量版OpenCV-mobileライブラリを採用し、サイズ削減と起動高速化を実現しています。軽量ライブラリによる前処理とNPUによる推論を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャにより、CPU使用率を低減し、長時間待機動作を想定した電力予算に適合させています。
ステージ |
コアモジュール |
開発フレームワークまたはツール |
性能最適化 |
ハードウェア制約 |
画像のキャプチャ |
VI+MIPI-CSI/DVP |
MPP SDK |
ハードウェアパスをバインドしてメモリコピーのオーバーヘッドを低減 |
最大3つの同期センサ入力をサポート。RV1106G2は最大5MP/30FPSに対応。 |
画像強調 |
Isp |
ハードウェアレジスタの設定 |
HDRや3DNRなどのハードウェア画像加速機能を有効化 |
ISPハードウェアは、最大4つのセンサーを時分割多重化でサポート |
ビデオエンコーディング |
VENC |
MPP VENC API |
6種類のレート制御モードを設定し、スマートエンコーディングを有効化 |
最大エンコードビットレートは60 Mbps |
AI推論 |
NPU |
RKNN-Toolkit2 |
混合INT4/INT8/INT16量子化を採用 |
メモリリソースは、内蔵SIP DDRまたは外部DDRの構成によって制限される |
ビジョン処理 |
Cortex-A7 CPU |
OpenCV-mobile
|
不要なソフトウェアモジュールを削除し、システム負荷を低減 |
AOVスリープモードでは、CPUの電源を優先的にオフにする。 |
ハードウェアリソース:チップ内蔵の10/100MイーサネットMACおよびPHY(RMIIインターフェース)。SDIO 3.0インターフェースにより、外部Wi-FiおよびBluetoothモジュールを接続可能。また、USB 2.0 OTGも内蔵。周辺リソースには、I2Cインターフェース5本、SPIインターフェース2本、UARTインターフェース6本、I2S音声インターフェースが含まれる。
イーサネットは信頼性の高い有線バックボーンを提供する。SDIO経由で外部Wi-Fi 6およびBluetooth 5.2モジュールを接続することで、柔軟な無線設定が可能。ハートビート報告および自動再接続機能により、ネットワーク接続を常に維持する。
Smart Encoding 2.0は、適応的ビットレート調整をサポートする上位層SDKソフトウェアアルゴリズムです。従来のCBR(固定ビットレート)方式と比較して、帯域幅使用量およびストレージ要件を削減できます。
音声サブシステムには、ハードウェア音声コーデックが統合されており、2チャンネル24ビットADCおよび1チャンネルDACを備えています。典型的な信号対雑音比(SNR)は90dBで、差動入力およびシングルエンド入力の両方に対応したマイクロフォン入力がサポートされています。
組み込みLinuxシステムの構築にはBuildrootが用いられ、カーネルおよびアプリケーションサービスが最適化されます。また、OTAによるファームウェア更新もサポートしています。
このチップには、SHA-1、SHA-256、AES、DES、TDES、RSA、ECC、SM2アルゴリズムをサポートするハードウェア暗号化ユニットを備えた完全なハードウェアセキュリティエンジンが内蔵されており、さらに真性乱数生成器(TRNG)およびセキュアOTPも搭載されています。TrustZoneおよびセキュアブートにも対応しています。これらの機能により、ファームウェアの暗号化、セキュアな鍵ストレージ、およびプライバシー保護を目的としたセキュリティ製品におけるハードウェア/ソフトウェア間のセキュリティドメイン分離が実現されます。

主要要件 |
推奨されている構成 |
主要インターフェース |
ハードウェア制約 |
|
低消費電力IPカメラまたはスマートドアベル |
長時間スタンバイ対応AOVおよびナイトビジョン |
RV1106G2
|
MIPI-CSI
|
最大500万画素/30fps |
産業用光学バーコードスキャナー |
高速キャプチャおよびトリガー式取得 |
RV1106G3
|
MIPI-CSI、UART、GPIO |
最大800万画素/15fps |
スマート小売・スマート棚 |
複数カメラによるビジョン分析 |
RV1106 BGAパッケージ
|
デュアルMIPI-CSI
|
厳格なDDR電源設計を必要とします |
車内ドライバー・モニタリング・システム(DMS)またはダッシュカメラ |
広温度範囲での動作 |
RV1106G3 |
MIPI/DVP、イーサネット、USB OTG |
周囲温度:-20~85℃;接合部温度:125℃以下 |
当社はRV1106をベースとしたPCBAハードウェア設計およびカスタマイズ可能な完全なビジョンソリューションを提供しています。これには回路図および基板(PCB)設計、部品選定、低レベルドライバーの適応、アルゴリズムの移植およびデバッグ、およびシステム全体の統合が含まれます。チップ選定、ハードウェア設計、ソフトウェア移行、パフォーマンス最適化、あるいはカスタマイズプロジェクトに関するご質問がございましたら、技術サポートまでお気軽にお問い合わせください: [email protected]
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