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CURSOS PRESENCIAIS

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Fundamentos, Tecnologias e Aplicações

Objetivo

O objetivo do curso é apresentar os fundamentos, tecnologias, aplicações e perspectivas de veículos autônomos em nível de metodologias, processos, ferramentas e padrões que contribuam para o domínio sistemas de transporte inteligentes. Serão apresentadas as principais tecnologias de sensores e atuadores, algoritmos de localização, mapeamento e planejamento, inteligência artificial, processamento de imagem e vídeo, arquiteturas heterogêneas, plataformas da NVIDIA, projeto e implementação.

Público Alvo

O curso destina-se aos profissionais de nível técnico ou superior que atuam ou desejam atuar nas áreas de desenvolvimento, manutenção, assistência técnica e atividades ligadas aos sistemas automotivos que se interessem em aprofundar na área de veículos autônomos. Além disto, são bem vindos os professores, pesquisadores e estudantes de engenharia elétrica, engenharia de controle e automação, engenharia de computação, ciência da computação, sistemas de informação, engenharia automotiva, engenharia mecânica, técnico em eletrônica, técnico em informática e técnico em mecânica.

03 e 04 de outubro de 2019

Anfiteatro da UNIP – Rua Dr. Bacelar, 1212 – Vila Clementino – São Paulo – SP

Dr. Max Mauro Dias Santos possui mais de 20 anos de experiência na indústria e academia. Atualmente é Professor do DAELE (Departamento de Eletrônica) da UTFPR-PG (Ponta Grossa) onde atua como Professor dos cursos de Graduação em Engenharia Eletrônica, Mestrado em Engenharia Elétrica e Mestrado em Ciência da Computação. É membro sênior da IEEE. Foi coordenador e professor do Curso de Especialização em Automação e Controle de Processos Industriais e atualmente é professor do Curso de Especialização em Sistemas Embarcados para Indústria Automotiva na UTFPR-CT (Curitiba). É coordenador de projetos de P&D com as seguintes instituições: FCA (Fiat Chrysler Automobiles) (OEM), OpenCadd (Tier-1), Chiptronic (Tier-1), CNPq (Edital Universal – Faixa C) e Renault & Fundação Araucária, sendo um total de cinco projetos vigentes em que envolve cerca de 5 professores, 10 mestrandos e 10 graduandos. Foi professor em mais de 18 cursos de Especialização em Computação e Engenharia Elétrica. Trabalhou no GM Tech Center da General Motors do Brazil em SCS/SP, atuando diretamente no grupo de Electrical, Control, Software and Infotainment (ECS&I) na função de Engenheiro de Produto Sênior para Chassis Electronics (DRE-CE), Electrical Architect (EA) e Vehicle Software Integration Engineer (VSIE) (2010-2012). Atua como docente em cursos de Extensão e Especialização para AEA (Associação Brasileira de Engenharia Automotiva) e SAE Brasil. Possui livros em português pela Editora SARAIVA (Redes Industriais e Redes Automotivas). Trabalhou na Volvo Powertrain (VPT) em Product Development / Control Systems na função de Engenheiro Desenvolvimento Produto Sênior (2009-2010) onde exerceu atividades de desenvolvimento de sistemas de controle em hardware/software para powertrain para VTC, VBC e VCE. Possui a seguinte formação acadêmica: Graduação em Engenharia Industrial Elétrica pelo Instituto Católico de Minas Gerais (1993); Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (1996); Doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2004) e Pós-Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de Aveiro – Portugal (2005/2006). Trabalhou na IBM Brasil e IBM USA como Engenheiro de Automação onde desenvolveu e implantou o Sistema Elétrico SCADA denominado por EMS (Energy Management System – STAGG System) (1997-1999). Foi pesquisador convidado do IRCCyN e professor convidado da Ecole Centrale de Nantes – ECN (2008) ambos em Nantes na França. Atuou como professor e pesquisador em diversas Universidades Centro Universitário do Leste de Minas Gerais – UnilesteMG (1998-2009), Universidade Vale do Rio Doce – UNIVALE-MG (1999-2000), Universidade Vale do Itajaí – UNIVALI-SC (2000-2002), Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC-SC), Universidade do Planalto Catarinense – UNIPLAC (2001-2003) e Faculdades Integradas de Caratinga – FIC-MG (2005). Fundador e coordenou o Grupo de Pesquisas em Sistemas em Tempo Real – STR (2002-2009) onde liderou os projetos SisAuto (Edital 016/2006) e Flex-by-Wire (Edital 03/2007) financiados pelo FAPEMIG. Projetos RedeAuto-FIAT (2005-2006) e participou do Projeto Advansys da FEUP / Porto – Portugal (2005-2006); Participou do do Projeto CLEOPATRE da Universidade de Nantes – França (2003-2004). Sócio Fundador da Associação Brasileira de Veículos Elétricos (ABVE).É consultor e instrutor nas áreas de redes industriais e redes automotivas de diversas empresas como ITAIPU Binacional, C.E.S.A.R, Marcopolo, RCS, USIMINAS, ACESITA, FORD, AEA, SAE Brasil, AUTOTRAC, Ciclo Engenharia, GRABER, Chiptronic, Veltec entre outras. Classificado em 1º lugar como Professor Convidado para o Institut de Recherche en Communications et Cybertnétique de Nantes – IRCCYN (03/2008). Tem interesse em pesquisas para as seguintes áreas: a) Sistemas Eletroeletrônicos Automotivos; b) Sistemas de Transporte Inteligentes; c) Sistemas Veiculares Eletrificados e d) Automação Industrial.

• Introdução
Motivação
Fundamentos, características e oportunidades de veículos autônomos
Níveis de automatização: BASt, NHTSA e SAE
Sistemas veiculares automáticos, adaptativos e autônomos
• Sistema de Assistência Avançada ao Condutor (ADAS – Advanced Driver Assistance System)
Introdução
Características, propriedades e classificação de sistemas ADAS
Sensores e atuadores
Nível SAE, vantagens e limitações de automatização.
Funcionalidades e segurança de sistemas ADAS
• Veículos Autônomos
Arquitetura
Sensores e Atuadores
Características e funcionalidades de: Câmera, LIDAR, IMU, Radar e Ultrassom
Dados de sensores: Câmera, Detector Visão, Detector Faixas, Detector Radar, LIDAR e Inertial Measurement Unit
Fusão de dados de sensores
• Algoritmos de Localização, Mapeamento e Planejamento
SLAM – Simultaneous and Localization Mapping – Métodos e comparação
A * Algorithm – Algoritmo de planejamento do caminho
• Inteligência Artificial
Fundamentos
Principais algoritmos
Machine Learning, Deep Learning e Reinforcement Learning
Aplicações em veículos autônomos
• Tecnologias
Processamento de Sinais, Imagens e Vídeos
Infraestrutura para suporte a veículos autônomos
Heterogenous Mixture of Multicore – CPU, GPU, DSPs, FPGA e ASIC
Plataformas da NVIDIA – TX1, TX2 e PX2
Projeto e implementação de aplicativos visando: desempenho, eficiência, consumo de energia, confiabilidade, confiabilidade, segurança e assim por diante.
Simuladores

A realização do curso está condicionada a um número mínimo de participantes. Em caso de falta de quórum, o treinamento poderá ser reagendado ou cancelado pela AEA e, nesse caso, o participante poderá optar por reaver o valor investido ou realizar outro curso da grade. Caso haja cancelamento, o participante será notificado no prazo de cinco dias úteis da data de realização do curso.

Cancelamento: A solicitação de cancelamento deverá ser efetuada por meio do e-mail: cursos@aea.org.br com até 03 dias de antecedência da data de realização do curso. Após esta data só aceitaremos substituições. Caso o cancelamento não seja feito neste período, a inscrição será cobrada.

Outras Informações: Estão inclusos no valor da inscrição o material didático, welcome-coffee e coffee-breaks que serão servidos em dois intervalos diários. Os custos de transporte, almoço e hospedagem dos participantes não estão inclusos na inscrição.

Estacionamento Pareaqui
Rua: Guapiaçu, 363 – Vila Clementino – São Paulo – SP – Cep: 04024-020
Tarifa diferenciada: R$ 20,00 Obs. Para ter acesso a estas tarifas é necessário informar no momento da entrega do veiculo que o condutor participará do Curso AEA