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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