Программирование высокоавтоматизированных транспортных средств и беспилотных автомобилей
Формат обучения
Вид образования
Повышение квалификации
Срок обучения
92 часа
О курсе
Категория слушателей
ведущие инженеры-программисты (Software Engineers), разработчики алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения
системные архитекторы в области автомобилестроения, специалисты по робототехнике и автономным системам
системные архитекторы в области автомобилестроения, специалисты по робототехнике и автономным системам
Характеристики курса
Вид образования
Повышение квалификации
Формат обучения
Срок обучения
Стоимость обучения
Онлайн
92 часа
990 000 рублей
Содержание курса
Архитектура ПО и вычислительные платформы автономных транспортных средств
- Обзор стек-архитектуры (ROS 2, Autoware, Apollo).
- Встраиваемые вычислительные системы (ЭБУ), требования к производительности и надежности.
- Межмодульное взаимодействие и коммуникационные протоколы (DDS, SOME/IP).
Система восприятия (Perception
- Обработка данных сенсоров (лидар, радар, камера): фильтрация, сегментация, кластеризация.
- Алгоритмы сенсорной фьюжн (Sensor Fusion) для построения модели окружающего мира.
- Детектирование и классификация объектов с использованием методов компьютерного зрения и глубокого обучения.
Планирование пути и принятие решений (Planning & Decision Making)
- Локальное и глобальное планирование траектории (Path Planning).
- Поведенческое планирование: разработка и реализация конечных автоматов (State Machines).
- Кооперативное и конкурентное взаимодействие с другими участниками дорожного движения.
Система управления (Control)
- Алгоритмы следования по траектории: PID, predictive control, модели предиктивного управления (MPC).
- Управление продольным и поперечным движением.
Безопасность, тестирование и валидация ПО
- Принципы функциональной безопасности (ISO 26262, SOTIF) при разработке ПО.
- Методы симуляционного (HIL, SIL) и реального тестирования.
- Анализ и интерпретация логов, отладка и профилирование кода.
Знания и навыки, которые вы получите
Разрабатывать и интегрировать программные модули для стека автономного вождения с использованием актуальных фреймворков
Применять методы машинного обучения и компьютерного зрения для задач детектирования и классификации объектов
Проектировать и реализовывать алгоритмы планирования траектории и принятия решений в реальном времени
Практическая работа со средством ROS 2 для разработки и симуляции робототехнических систем
Написание эффективного, документированного и тестируемого кода на C++ и Python в контексте автономного вождения
