Visão Geral

O Curso Introdução aos Carros Autônomos apresenta os fundamentos tecnológicos, arquiteturais e conceituais que viabilizam veículos capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e operar sem intervenção humana. O curso aborda desde os níveis de automação veicular até sensores, software, inteligência artificial, sistemas embarcados, segurança funcional e desafios regulatórios, oferecendo uma visão integrada do ecossistema de veículos autônomos.

Objetivo

Após realizar este Curso Introdução aos Carros Autônomos, você será capaz de:

• Compreender os níveis de automação veicular definidos pela SAE
• Identificar os principais componentes de um carro autônomo
• Entender o papel de sensores, atuadores e sistemas embarcados
• Explicar como IA, visão computacional e machine learning são aplicados
• Reconhecer desafios de segurança, ética e regulamentação
• Avaliar arquiteturas básicas de software para veículos autônomos

Publico Alvo

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• Estudantes de engenharia, ciência da computação e áreas correlatas
• Profissionais de tecnologia interessados em sistemas embarcados e IA
• Engenheiros de software, dados e automação
• Pesquisadores e entusiastas de mobilidade inteligente
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Pre-Requisitos

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• Lógica de programação básica
• Noções introdutórias de matemática e física
• Conhecimento básico de sistemas computacionais
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Autonomous Vehicles Overview

1. History and evolution of autonomous vehicles
2. Benefits and challenges of self-driving cars
3. Industry landscape and major players

Module 2: Levels of Vehicle Automation

1. SAE automation levels (0 to 5)
2. Driver assistance vs full autonomy
3. Human-machine interaction

Module 3: Sensors and Perception Systems

1. Cameras and computer vision
2. LiDAR and radar systems
3. Sensor fusion concepts

Module 4: Localization and Mapping

1. GPS and IMU fundamentals
2. HD maps and SLAM basics
3. Localization challenges

Module 5: Decision Making and Planning

1. Path planning fundamentals
2. Behavior planning
3. Obstacle avoidance

Module 6: Control and Actuation

1. Vehicle dynamics basics
2. Steering, throttle, and braking control
3. Feedback and control loops

Module 7: Artificial Intelligence in Autonomous Driving

1. Machine learning and deep learning applications
2. Neural networks for perception
3. Real-time inference constraints

Module 8: Safety, Ethics, and Regulation

1. Functional safety and redundancy
2. Ethical dilemmas in autonomous systems
3. Legal and regulatory aspects