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Plan du cours
Introduction aux logiciels et systèmes embarqués pour véhicules électriques
- Aperçu de l'architecture logicielle des véhicules électriques
- Composants clés des systèmes embarqués dans les véhicules électriques
- Défis logiciels spécifiques à la mobilité électrique
Systèmes de contrôle pour véhicules électriques
- Conception de logiciels pour la commande du moteur et la gestion de l'énergie
- Intégration logicielle des systèmes de gestion de batterie (BMS)
- Surveillance et diagnostic de l'état du système
Traitement en temps réel et gestion des données
- Mise en œuvre de l'acquisition et du traitement des données en temps réel
- Fusion de données provenant de multiples capteurs
- Garantie d'un contrôle à faible latence dans des environnements dynamiques
Conduite autonome et intégration de l'IA
- Utilisation de l'apprentissage automatique pour la perception et la prise de décision
- Intégration d'algorithmes d'IA avec des systèmes embarqués
- Tests et validation des fonctions autonomes
Sécurité logicielle avancée et conformité
- Application de la norme ISO 26262 pour la sécurité fonctionnelle
- Garantie de la cybersécurité des systèmes de véhicules électriques connectés
- Développement d'architectures logicielles tolérantes aux pannes
Travaux pratiques : Construction d'un système de contrôle basique pour véhicule électrique
- Configuration d'un environnement de développement de logiciels embarqués
- Programmation d'algorithmes de commande pour le fonctionnement du moteur
- Tests et débogage du système de contrôle
Meilleures pratiques pour le développement de logiciels pour véhicules électriques
- Maintien de la qualité et de l'efficacité du code
- Collaboration au sein d'équipes d'ingénierie multidisciplinaires
- Documentation et tests des composants logiciels
Tendances futures et innovations dans les logiciels pour véhicules électriques
- Nouvelle génération d'IA pour les véhicules électriques entièrement autonomes
- Intégration avec l'IoT et les infrastructures intelligentes
- Maintenance prédictive grâce à l'analytique pilotée par l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en programmation de systèmes embarqués
- Connaissances en développement de logiciels automobiles
- Compréhension du traitement en temps réel et des systèmes de contrôle
Public cible
- Développeurs de logiciels travaillant sur des applications pour véhicules électriques
- Ingénieurs en systèmes embarqués du secteur automobile
- Spécialistes en IA se concentrant sur la technologie des véhicules électriques autonomes
14 Heures