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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

Nombre de participants


Prix par participant

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