Plan du cours

Introduction aux logiciels pour VE et Embedded Systems

  • Présentation de l'architecture logicielle des VE
  • Composants clés des systèmes embarqués dans les VE
  • Défis logiciels propres à la mobilité électrique

Systèmes de contrôle pour véhicules électriques

  • Conception de logiciels pour le contrôle du moteur et la gestion de l'énergie
  • Intégration des logiciels du système de gestion des batteries (BMS)
  • Surveillance et diagnostic de l'état du système

Traitement en temps réel et Data Management

  • Implémentation de l'acquisition et du traitement de données en temps réel
  • Fusion de données provenant de plusieurs capteurs
  • Assurer un contrôle à faible latence dans les environnements dynamiques

Conduite autonome et intégration de l'IA

  • Utilisation de l'apprentissage automatique pour la perception et la prise de décision
  • Intégration des algorithmes d'IA avec les systèmes embarqués
  • Tests et validation des fonctions autonomes

Sécurité logicielle avancée et conformité

  • Application de l'ISO 26262 pour la sécurité fonctionnelle
  • Assurer la cybersécurité dans les systèmes de VE connectés
  • Développement d'architectures logicielles tolérantes aux pannes

TP : Construction d'un système de contrôle de VE basique

  • Configuration d'un environnement logiciel embarqué
  • Programming algorithmes de contrôle pour le fonctionnement du moteur
  • Tests et débogage du système de contrôle

Meilleures pratiques pour le développement de logiciels pour VE

  • Maintenir la qualité et l'efficacité du code
  • Collaborer au sein d'équipes d'ingénierie multidisciplinaires
  • Documenter et tester les composants logiciels

Tendances et innovations futures en matière de logiciels pour VE

  • IA de nouvelle génération pour les véhicules électriques entièrement autonomes
  • Intégration avec l'IoT et l'infrastructure intelligente
  • Maintenance prédictive à l'aide d'analyses basées sur l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en programmation de systèmes embarqués
  • Connaissance du développement de logiciels automobiles
  • Compréhension des systèmes de traitement et de contrôle en temps réel

Public cible

  • Développeurs de logiciels travaillant sur des applications pour véhicules électriques
  • Ingénieurs en systèmes embarqués dans le secteur automobile
  • Spécialistes de l'IA axés sur la technologie des véhicules électriques autonomes
 14 Heures

Nombre de participants


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