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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.
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