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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