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Programa del Curso
Introducción a los Sensores de Vehículos Autónomos
- Descripción general de la arquitectura de vehículos autónomos
- El papel de los sensores en la tecnología de conducción autónoma
- Desafíos y limitaciones de la percepción basada en sensores
Sensores LiDAR en Vehículos Autónomos
- Cómo funciona el LiDAR: principios y aplicaciones
- Procesamiento de datos LiDAR y mapeo 3D
- Fortalezas y limitaciones del LiDAR en sistemas de conducción autónoma
Sensores de Radar y Ultrasonido
- Radar para la detección de objetos y la prevención de colisiones
- Interpretación de las señales de radar y efectos Doppler
- Sensores ultrasónicos para la navegación a baja velocidad
Cámara y Sistemas Computer Vision
- Tipos de cámaras utilizadas en vehículos autónomos
- Técnicas de procesamiento de imágenes para el reconocimiento de objetos
- Aplicaciones de aprendizaje profundo en la percepción visual
Sensor Fusion y Data Integration
- Introducción a las técnicas de fusión de sensores
- Combinación de datos de LiDAR, radar y cámara para una mayor precisión
- Enfoques de filtrado de Kalman y aprendizaje profundo para la fusión de sensores
Procesamiento en Tiempo Real y Toma de Decisiones Autónomas
- Latencia y restricciones de tiempo real en la percepción autónoma
- Procesamiento de datos de sensores para la navegación y la evitación de obstáculos
- Estudios de caso: Tesla, Waymo y otros líderes de la industria
Pruebas y Calibración de Sensores de Vehículos Autónomos
- Métodos para la calibración de sensores y la corrección de errores
- Prueba del rendimiento de los sensores en diferentes entornos
- Optimización de la ubicación de los sensores para una percepción mejorada del vehículo
Tendencias Futuras en la Percepción de Vehículos Autónomos
- Tecnologías emergentes de sensores en automóviles de conducción autónoma
- Avances impulsados por la IA en el análisis de datos de sensores
- El futuro de los sistemas de percepción de vehículos totalmente autónomos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los sistemas y la electrónica del automóvil
- Experiencia con lenguajes de programación como Python o MATLAB
- Conocimientos básicos de sistemas de control y procesamiento de señales
Público objetivo
- Ingenieros que trabajan en el desarrollo de vehículos autónomos
- Profesionales Automotive interesados en la integración de sensores
- Especialistas en IoT que exploran aplicaciones de sensores en la movilidad inteligente
21 Horas