Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Struttura del corso
Introduzione ai sensori per veicoli autonomi
- Panoramica dell'architettura dei veicoli autonomi
- Il ruolo dei sensori nella tecnologia di guida autonoma
- Sfide e limiti della percezione basata sui sensori
Sensori LiDAR nei veicoli autonomi
- Come funziona il LiDAR: principi e applicazioni
- Elaborazione dei dati LiDAR e mappatura 3D
- Punti di forza e limiti del LiDAR nei sistemi di guida autonoma
Sensori Radar e Ultrasonici
- Radar per il rilevamento di oggetti ed l'evitamento delle collisioni
- Interpretazione dei segnali radar e effetto Doppler
- Sensori ultrasonici per la navigazione a bassa velocità
Telecamere e Sistemi Computer Vision
- Tipi di telecamere utilizzate nei veicoli autonomi
- Tecniche di elaborazione delle immagini per il riconoscimento di oggetti
- Applicazioni di deep learning nella percezione visiva
Sensor Fusion e Data Integration
- Introduzione alle tecniche di sensor fusion
- Combinazione dei dati LiDAR, radar e telecamere per una maggiore precisione
- Filtro di Kalman e approcci di deep learning alla sensor fusion
Elaborazione in tempo reale e processo decisionale autonomo
- Latenza e vincoli in tempo reale nella percezione autonoma
- Elaborazione dei dati dei sensori per la navigazione ed l'evitamento degli ostacoli
- Case study: Tesla, Waymo e altri leader del settore
Test e calibrazione dei sensori per veicoli autonomi
- Metodi per la calibrazione dei sensori e la correzione degli errori
- Test delle prestazioni dei sensori in diversi ambienti
- Ottimizzazione del posizionamento dei sensori per una maggiore percezione del veicolo
Tendenze future nella sensoristica per veicoli autonomi
- Tecnologie emergenti dei sensori nelle auto a guida autonoma
- Progressi basati sull'AI nell'analisi dei dati dei sensori
- Il futuro dei sistemi di percezione per veicoli completamente autonomi
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Una comprensione dei sistemi e dell'elettronica automobilistica
- Esperienza con linguaggi di programmazione come Python o MATLAB
- Conoscenze di base sui sistemi di controllo ed elaborazione del segnale
Destinatari
- Ingegneri che lavorano allo sviluppo di veicoli autonomi
- Automotive professionisti interessati all'integrazione dei sensori
- Specialisti IoT che esplorano le applicazioni dei sensori nella mobilità intelligente
21 ore