Struttura del corso

Introduzione al Software VE e ai Sistemi Embedded

  • Panoramica dell'architettura del software VE
  • Componenti chiave dei sistemi embedded nelle VE
  • Sfide software specifiche per la mobilità elettrica

Sistemi di Controllo per Veicoli Elettrici

  • Progettazione del software per il controllo del motore e la gestione dell'energia
  • Integrazione del software del sistema di gestione delle batterie (BMS)
  • Monitoraggio e diagnostica per la salute del sistema

Elaborazione in Tempo Reale e Gestione dei Dati

  • Implementazione dell'acquisizione e dell'elaborazione dei dati in tempo reale
  • Fusione dei dati da multi sensori
  • Garanzia di un controllo a bassa latenza in ambienti dinamici

Guida Autonoma e Integrazione AI

  • Utilizzo dell'apprendimento automatico per la percezione e il processo decisionale
  • Integrazione degli algoritmi AI con i sistemi embedded
  • Test e validazione delle funzioni autonome

Sicurezza Avanzata del Software e Conformità Normativa

  • Applicazione dell'ISO 26262 per la sicurezza funzionale
  • Garanzia della cybersecurity nei sistemi VE connessi
  • Sviluppo di architetture software fault-tolerant

Laboratorio Pratico: Creazione di un Sistema di Controllo VE di Base

  • Configurazione di un ambiente software embedded
  • Programmazione degli algoritmi di controllo per l'operatività del motore
  • Test e debug del sistema di controllo

Best Practice per lo Sviluppo del Software VE

  • Manutenzione della qualità e dell'efficienza del codice
  • Collaborazione in team di ingegneria multidisciplinari
  • Documentazione e test dei componenti software

Tendenze Futuristiche e Innovazioni nel Software VE

  • AI di nuova generazione per veicoli elettrici completamente autonomi
  • Integrazione con l'IoT e le infrastrutture intelligenti
  • Manutenzione predittiva tramite analisi guidate da AI

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Esperienza in programmazione di sistemi embedded
  • Conoscenza dello sviluppo software per l'automotive
  • Comprensione della gestione del processing in tempo reale e dei sistemi di controllo

Pubblico di riferimento

  • Sviluppatori software che lavorano su applicazioni per veicoli elettrici (EV)
  • Ingegneri di sistemi embedded nel settore automobilistico
  • Specialisti in AI che si occupano della tecnologia autonoma per veicoli elettrici (EV)
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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