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Programa do Curso

Introdução aos Sensores em Veículos Autônomos

  • Visão geral da arquitetura de veículos autônomos
  • O papel dos sensores na tecnologia de condução autônoma
  • Desafios e limitações da percepção baseada em sensores

Sensores LiDAR em Veículos Autônomos

  • Como funciona o LiDAR: princípios e aplicações
  • Processamento de dados do LiDAR e mapeamento 3D
  • Pontos fortes e limitações do LiDAR em sistemas autônomos

Sensores de Radar e Ultrassônicos

  • Radar para detecção de objetos e evitação de colisões
  • Interpretação de sinais de radar e efeitos Doppler
  • Sensores ultrassônicos para navegação em baixa velocidade

Sistemas de Câmera e Visão Computacional

  • Tipos de câmeras usadas em veículos autônomos
  • Técnicas de processamento de imagem para reconhecimento de objetos
  • Aplicações de aprendizado profundo na percepção visual

Fusão de Sensores e Integração de Dados

  • Introdução às técnicas de fusão de sensores
  • Combinação de dados de LiDAR, radar e câmera para maior precisão
  • Filtragem de Kalman e abordagens de aprendizado profundo para fusão de sensores

Processamento em Tempo Real e Tomada de Decisão Autônoma

  • Latência e restrições em tempo real na percepção autônoma
  • Processamento de dados dos sensores para navegação e evitação de obstáculos
  • Estudos de caso: Tesla, Waymo e outros líderes da indústria

Testes e Calibração de Sensores em Veículos Autônomos

  • Métodos de calibração dos sensores e correção de erros
  • Avaliação do desempenho dos sensores em diferentes ambientes
  • Otimização do posicionamento dos sensores para aprimorar a percepção do veículo

Tendências Futuras na Sensing de Veículos Autônomos

  • Tecnologias emergentes de sensores em carros autônomos
  • Avanços impulsionados por IA na análise de dados de sensores
  • O futuro dos sistemas de percepção de veículos totalmente autônomos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento sobre sistemas automotivos e eletrônica
  • Experiência com linguagens de programação como Python ou MATLAB
  • Conhecimento básico de sistemas de controle e processamento de sinais

Público-Alvo

  • Engenheiros que trabalham no desenvolvimento de veículos autônomos
  • Profissionais do setor automotivo interessados na integração de sensores
  • Especialistas em IoT explorando aplicações de sensores em mobilidade inteligente
 21 Horas

Número de participantes


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