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Temario del curso

Introducción al software de vehículos eléctricos y sistemas embebidos

  • Descripción general de la arquitectura de software para vehículos eléctricos.
  • Componentes clave de los sistemas embebidos en vehículos eléctricos.
  • Desafíos de software únicos en la movilidad eléctrica.

Sistemas de control para vehículos eléctricos

  • Diseño de software para el control del motor y la gestión de energía.
  • Integración del software del sistema de gestión de baterías (BMS).
  • Monitoreo y diagnóstico para la salud del sistema.

Procesamiento en tiempo real y gestión de datos

  • Implementación de la adquisición y procesamiento de datos en tiempo real.
  • Fusión de datos provenientes de múltiples sensores.
  • Garantía de control de baja latencia en entornos dinámicos.

Conducción autónoma e integración de inteligencia artificial

  • Uso del aprendizaje automático para la percepción y la toma de decisiones.
  • Integración de algoritmos de inteligencia artificial con sistemas embebidos.
  • Pruebas y validación de funciones autónomas.

Seguridad avanzada del software y cumplimiento normativo

  • Aplicación de la norma ISO 26262 para la seguridad funcional.
  • Garantía de ciberseguridad en sistemas de vehículos eléctricos conectados.
  • Desarrollo de arquitecturas de software tolerantes a fallos.

Laboratorio práctico: construcción de un sistema básico de control para vehículos eléctricos

  • Configuración de un entorno de software embebido.
  • Programación de algoritmos de control para el funcionamiento del motor.
  • Pruebas y depuración del sistema de control.

Mejores prácticas para el desarrollo de software en vehículos eléctricos

  • Mantenimiento de la calidad y eficiencia del código.
  • Colaboración en equipos de ingeniería multidisciplinarios.
  • Documentación y pruebas de componentes de software.

Tendencias e innovaciones futuras en software para vehículos eléctricos

  • Inteligencia artificial de próxima generación para vehículos eléctricos completamente autónomos.
  • Integración con Internet de las cosas (IoT) e infraestructura inteligente.
  • Mantenimiento predictivo mediante análisis impulsados por inteligencia artificial.

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Experiencia en programación de sistemas embebidos.
  • Conocimientos en desarrollo de software automotriz.
  • Comprensión del procesamiento en tiempo real y sistemas de control.

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que trabajan en aplicaciones para vehículos eléctricos.
  • Ingenieros de sistemas embebidos en el sector automotriz.
  • Especialistas en inteligencia artificial enfocados en tecnología de vehículos eléctricos autónomos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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