Visão Geral

O curso Automotive Sensor Integration aborda de forma prática e aprofundada os princípios, arquiteturas e técnicas necessárias para integração de sensores em sistemas automotivos modernos. Com foco em aplicações de ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) e veículos autônomos, o treinamento cobre desde fundamentos de sensores (radar, lidar, câmeras, ultrassom, IMU, GNSS) até técnicas avançadas de fusão sensorial, sincronização de dados e validação em ambientes reais.

Os participantes irão compreender como diferentes sensores operam em conjunto para percepção do ambiente, tomada de decisão e controle do veículo, além de aprenderem sobre padrões da indústria, middleware automotivo e requisitos de segurança funcional (ISO 26262).

Objetivo

Após realizar este curso Automotive Sensor Integration, você será capaz de:

• Compreender os principais sensores automotivos e seus princípios de funcionamento
• Projetar arquiteturas de integração sensorial para sistemas ADAS
• Implementar técnicas de sincronização e calibração de sensores
• Aplicar algoritmos de sensor fusion (early, late e deep fusion)
• Integrar sensores utilizando middleware automotivo (AUTOSAR, ROS2)
• Avaliar desempenho e confiabilidade de sistemas sensoriais
• Implementar estratégias de validação e testes em cenários reais
• Compreender requisitos de segurança funcional aplicados à integração de sensores

Publico Alvo

• Engenheiros automotivos
• Engenheiros de sistemas embarcados
• Desenvolvedores de software automotivo
• Especialistas em ADAS e veículos autônomos
• Profissionais de P&D em mobilidade inteligente
• Integradores de sistemas

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de eletrônica
• Noções de sistemas embarcados
• Lógica de programação (C, C++ ou Python)
• Fundamentos de redes automotivas (CAN, LIN, Ethernet)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Automotive Sensors

1. Overview of automotive sensing systems
2. Role of sensors in ADAS and autonomous driving
3. Sensor classification and characteristics

Module 2: Radar Systems

1. Radar fundamentals and signal processing
2. Automotive radar architectures
3. Object detection and tracking

Module 3: LiDAR Systems

1. LiDAR principles and types
2. Point cloud processing
3. 3D environment mapping

Module 4: Camera and Vision Systems

1. Image acquisition and processing
2. Computer vision basics
3. Object detection and classification

Module 5: Ultrasonic Sensors

1. Distance measurement principles
2. Parking and short-range applications
3. Limitations and integration challenges

Module 6: GNSS, IMU and INS Integration

1. GNSS positioning fundamentals
2. IMU sensors and motion tracking
3. Sensor fusion for localization

Module 7: Sensor Fusion Techniques

1. Data synchronization and timestamping
2. Kalman Filter and Extended Kalman Filter
3. Multi-sensor fusion architectures

Module 8: Automotive Middleware Integration

1. AUTOSAR architecture for sensor integration
2. ROS2 communication framework
3. Data pipelines and real-time processing

Module 9: Calibration and Synchronization

1. Sensor calibration techniques
2. Time synchronization methods
3. Extrinsic and intrinsic calibration

Module 10: Validation and Testing

1. Simulation environments (CARLA, LGSVL)
2. Real-world testing strategies
3. Performance metrics and KPIs

Module 11: Functional Safety and Standards

1. ISO 26262 fundamentals
2. Safety requirements for sensor systems
3. Fault detection and redundancy

Module 12: Industry Use Cases and Projects

1. ADAS use cases (ACC, AEB, Lane Keeping)
2. Autonomous driving scenarios
3. Final project: multi-sensor integration system