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Temario del curso
Introducción a los sensores en vehículos autónomos
- Descripción general de la arquitectura de los vehículos autónomos
- Función de los sensores en la tecnología de conducción autónoma
- Retos y limitaciones de la percepción basada en sensores
Sensores LiDAR en vehículos autónomos
- Principios y aplicaciones del funcionamiento del LiDAR.
- Procesamiento de datos obtenidos por el LiDAR y creación de mapas 3D.
- Ventajas e inconvenientes del uso del LiDAR en sistemas de conducción autónoma.
Radar y sensores ultrasónicos
- Uso del radar para la detección de objetos y prevención de colisiones.
- Interpretación de señales de radar y efecto Doppler.
- Sensores ultrasónicos en la navegación a bajas velocidades.
Cámaras y sistemas de visión por computadora
- Tipos de cámaras utilizadas en vehículos autónomos.
- Técnicas de procesamiento de imágenes para el reconocimiento de objetos.
- Aplicaciones del aprendizaje profundo en la percepción visual.
Fusión de sensores e integración de datos
- Introducción a las técnicas de fusión de sensores.
- Combinación de datos del LiDAR, radar y cámaras para obtener mayor precisión.
- Métodos como el filtrado de Kalman y el aprendizaje profundo aplicados a la fusión de sensores.
Procesamiento en tiempo real y toma de decisiones autónomas
- Latencia y restricciones temporales en la percepción autónoma.
- Análisis de datos de sensores para la navegación y evasión de obstáculos.
- Casos prácticos: Tesla, Waymo y otros líderes del sector.
Pruebas y calibración de sensores en vehículos autónomos
- Métodos para la calibración de sensores y corrección de errores.
- Evaluación del desempeño de los sensores en distintas condiciones ambientales.
- Optimización de la ubicación de los sensores para mejorar la percepción del vehículo.
Tendencias futuras en detección para vehículos autónomos
- Nuevas tecnologías de sensores para coches autónomos.
- Avanzos impulsados por la inteligencia artificial en el análisis de datos provenientes de los sensores.
- El futuro de los sistemas de percepción totalmente autónomos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre sistemas automotrices y electrónica
- Experiencia con lenguajes de programación como Python o MATLAB
- Fundamentos en controladores y procesamiento de señales
Público objetivo
- Ingenieros dedicados al desarrollo de vehículos autónomos.
- Profesionales del sector automotriz interesados en la integración de sensores.
- Especialistas en IoT que estudien las aplicaciones de sensores en movilidad inteligente.
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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