Curso de Simulink® para Design de Sistemas Automotivos
Objetivo: Este treinamento é destinado a engenheiros de software que trabalham com tecnologia MBD, o treinamento irá abranger técnicas de modelagem para Automotive sistemas, Automotive normas, geração de código automático e modelo de construção de equipamento de teste e Audiência de verificação: developper Software para fornecedor automotivo
Programa do Curso
Fundamentos e princípios básicos
Usando o ambiente MATLAB®
Matemática essencial para sistemas de controle usando MATLAB®
Gráficos e Visualização
Programming usando MATLAB®
GUI Programming usando MATLAB® (opcional)
Introdução a Sistemas de Controle e Modelagem Matemática usando MATLAB®
Teoria de Controle usando MATLAB®
Introdução à modelagem de sistemas usando SIMULINK®
Simulink® internos (sinais, sistemas, subsistemas, parâmetros de simulação,…etc)
Stateflow para sistemas automotivos (Automotive aplicativo Body Controller)
Introdução ao MAAB (Conselho Consultivo Mathworks® Automotive)
Introdução ao AUTOSAR
Modelagem de SWCs AUTOSAR usando Simulink®
Simulink Caixas de ferramentas para sistemas automotivos
Simulação de Cilindro Hidráulico
Introdução ao SimDrivelin (modelos de embreagem, modelos Gera) (opcional)
Modelagem ABS (Opcional)
Modelagem para geração automática de código
Técnicas de verificação de modelo
Requisitos
Competências básicas de programação, conhecimentos de teoria do controlo
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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Simulink® para Design de Sistemas Automotivos - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
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14 HorasEste treinamento presencial conduzido por um instrutor em Brasil (online ou no local) é voltado para profissionais automotivos de nível avançado que desejam desenvolver habilidades na concepção, desenvolvimento e otimização de veículos elétricos, com foco em tecnologias de próxima geração e soluções de mobilidade sustentável.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar arquiteturas de VE eficientes e aerodinâmicas.
- Integrar trens motrizes e sistemas de bateria otimizados para energia.
- Apliquar conceitos inovadores de design para melhorar o desempenho.
- Desenvolver protótipos usando ferramentas avançadas de simulação.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos teóricos de algoritmos avançados de planejamento de trajetória.
- Implementar algoritmos como RRT*, A* e D* para navegação em tempo real.
- Otimizar o planejamento de trajetória para evitar obstáculos e operar em ambientes dinâmicos.
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- Compreender os fundamentos de IA e aprendizado profundo no contexto de veículos autônomos.
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Ao concluir este treinamento, os participantes serão capazes de:
- Identificar e avaliar os riscos de segurança associados aos sistemas de direção autônoma.
- Realizar análise de riscos e avaliação de riscos usando os padrões da indústria.
- Implementar métodos de validação e verificação de segurança para sistemas de AV.
- Aplicar padrões de segurança funcional, como ISO 26262 e SOTIF.
- Desenvolver estratégias de mitigação de riscos para os desafios de segurança de AV.
Visão Computacional para Veículos Autônomos
21 HorasEste treinamento presencial, conduzido por um instrutor (online ou no local), é voltado para desenvolvedores de IA e engenheiros de visão computacional de nível intermediário que desejam construir sistemas de visão robustos para aplicações de direção autônoma.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais de visão computacional em veículos autônomos.
- Implementar algoritmos para detecção de objetos, detecção de faixas e segmentação semântica.
- Integrar sistemas de visão com outros subsistemas de veículos autônomos.
- Aplicar técnicas de aprendizado profundo para tarefas avançadas de percepção.
- Avaliar o desempenho de modelos de visão computacional em cenários do mundo real.
Aspectos Éticos e Legais da Direção Autônoma
14 HorasEste treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor, em Brasil (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam explorar os dilemas éticos e as estruturas legais que envolvem veículos autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender as implicações éticas da tomada de decisão baseada em IA em veículos autônomos.
- Analisar as estruturas e políticas legais globais que regulamentam carros autônomos.
- Examinar a responsabilidade e a responsabilização em caso de acidentes com veículos autônomos.
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14 HorasEste treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam desenvolver habilidades no projeto, gerenciamento e integração de infraestrutura de carregamento de veículos elétricos com redes inteligentes, a fim de apoiar a mobilidade sustentável e a gestão de energia.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar estações de carregamento de veículos elétricos eficientes e escaláveis.
- Analisar o impacto da adoção generalizada de veículos elétricos na rede elétrica.
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- Implementar estratégias de carregamento inteligente para equilibrar a carga da rede.
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- Analisar diferentes químicas de baterias e suas aplicações em VE.
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- Obter experiência prática com simulações de veículos autônomos.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios básicos e os componentes dos veículos elétricos.
- Identificar os diferentes tipos de veículos elétricos e suas principais características.
- Reconhecer as vantagens e os desafios associados à adoção de veículos elétricos.
- Explicar os fundamentos da infraestrutura de carregamento de veículos elétricos.
- Analisar o impacto dos veículos elétricos na indústria automotiva e na sustentabilidade.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos e os desafios da fusão de dados multi-sensor.
- Implementar algoritmos de fusão de sensores para navegação autônoma em tempo real.
- Integrar dados de LiDAR, câmeras e RADAR para aprimoramento da percepção.
- Analisar e avaliar o desempenho do sistema de fusão em diversas condições.
- Desenvolver soluções práticas para redução de ruído de sensores e alinhamento de dados.
Tecnologias de Sensores em Veículos Autônomos
21 HorasEste treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é direcionado a engenheiros de nível intermediário, profissionais automotivos e especialistas em IoT que desejam compreender o papel dos sensores em carros autônomos, abrangendo LiDAR, radar, câmeras e técnicas de fusão de sensores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os diferentes tipos de sensores utilizados em veículos autônomos.
- Analisar dados de sensores para percepção e tomada de decisão em tempo real do veículo.
- Implementar técnicas de fusão de sensores para melhorar a precisão e a segurança do veículo.
- Otimizar o posicionamento e a calibração dos sensores para aprimorar o desempenho da condução autônoma.
Comunicação Veículo-tudo (V2X) para Carros Autônomos
21 HorasEste treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é voltado para engenheiros de rede de nível intermediário e desenvolvedores de IoT automotivo que desejam compreender e implementar tecnologias de comunicação V2X para veículos autônomos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais da comunicação V2X.
- Analisar os modelos de comunicação V2V, V2I, V2P e V2N.
- Implementar protocolos V2X como DSRC e C-V2X.
- Desenvolver simulações para ambientes de veículos conectados.
- Abordar os desafios de segurança cibernética e privacidade em redes V2X.