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Struttura del corso
Introduzione ai sensori nei veicoli autonomi
- Cenni sull’architettura dei veicoli autonomi
- Il ruolo dei sensori nella tecnologia di guida automatica
- Sfide e limitazioni legate alla percezione basata sui sensori
I sensori LiDAR nei veicoli autonomi
- Funzionamento del LiDAR: principi e applicazioni pratiche
- Elaborazione dei dati LiDAR e mappatura tridimensionale
- Punti di forza e limitazioni del LiDAR nei sistemi di guida autonoma
Il radar e i sensori ultrasonici
- Utilizzo del radar per il rilevamento degli oggetti e la prevenzione delle collisioni
- Interpretazione dei segnali radar e fenomeni legati all’effetto Doppler
- I sensori ultrasonici nella navigazione a basse velocità
Telecamere e sistemi di visione artificiale
- Tipologie di telecamere impiegate nei veicoli autonomi
- Tecniche di elaborazione delle immagini per il riconoscimento degli oggetti
- Applicazioni del deep learning nella percezione visiva
Fusione dei dati e integrazione tra i sensori
- Nozioni introduttive sulle tecniche di fusione dei dati
- Combinazione delle informazioni provenienti da LiDAR, radar e telecamere per una maggiore precisione
- Metodi basati sui filtri di Kalman e sul deep learning per la fusione dei dati
Elaborazione in tempo reale e decisioni autonome
- Latenza e vincoli legati all’elaborazione dei dati in tempo reale per la guida autonoma
- Utilizzo dei dati dei sensori nella navigazione e nell’evitamento degli ostacoli
- Casi di studio: Tesla, Waymo e altri leader del settore
Test e calibrazione dei sensori nei veicoli autonomi
- Metodologie per la calibrazione dei sensori e la correzione degli errori
- Verifiche delle prestazioni dei sensori in svariati ambienti operativi
- Ottimizzazione del posizionamento dei sensori per una migliore percezione ambientale del veicolo
Tendenze future nella tecnologia di rilevamento per i veicoli autonomi
- Novità in campo tecnologico riguardanti i sensori per la guida automatica
- Avanzamenti legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati dei sensori
- Il futuro dei sistemi di percezione autonoma nei veicoli completamente automatici
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei sistemi automobilistici e dell’elettronica automotive
- Esperienza nell’utilizzo di linguaggi di programmazione come Python o MATLAB
- Competenze base sui sistemi di controllo e sull’elaborazione del segnale
Destinatari
- Ingegneri impegnati nello sviluppo di veicoli autonomi
- Professionisti dell’automotive interessati all’integrazione dei sensori
- Specialisti dell’IoT che indagano sulle applicazioni dei sensori nella mobilità intelligente
21 ore