Unidad de Control Electrónico (ECU) - Vector Práctico
Las Unidades de Control Electrónico (ECU) son componentes esenciales en los vehículos modernos, encargados de controlar y gestionar diversos sistemas como el rendimiento del motor, el frenado y las redes de comunicación.
Este curso práctico en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros automotrices y técnicos de nivel intermedio que desean adquirir experiencia práctica en la prueba, simulación y diagnóstico de ECUs utilizando herramientas de Vector como CANoe y CANape.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender el rol y la función de las ECUs en sistemas automotrices.
- Configurar y configurar herramientas de Vector como CANoe y CANape.
- Simular y probar la comunicación de ECU en redes CAN y LIN.
- Analizar datos y realizar diagnósticos en ECUs.
- Crear casos de prueba y automatizar flujos de trabajo de pruebas.
- Calibrar y optimizar ECUs utilizando enfoques prácticos.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Bastantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a las ECUs y Herramientas Vector
- Visión general de las ECUs y su rol en vehículos modernos
- Introducción a las herramientas CANoe y CANape
- Instalación y configuración de la cadena de herramientas Vector
Configuración y Simulación de Redes ECU
- Comprensión de los protocolos de comunicación CAN, LIN y FlexRay
- Configuración y simulación de redes de comunicación en CANoe
- Prueba de ECUs con entornos de red simulados
Diagnóstico y Análisis
- Ejecución de diagnósticos ECU con CANoe
- Análisis e interpretación del tráfico de la red
- Identificación y resolución de problemas comunes en ECUs
Automatización de Pruebas
- Creación y gestión de casos de prueba automatizados
- Integración de flujos de trabajo de pruebas automatizadas
- Ejecución y evaluación de resultados de prueba
Calibración y Optimización
- Introducción a los conceptos de calibración de ECUs
- Uso de CANape para ajuste en tiempo real de parámetros
- Optimización del rendimiento y comportamiento de la ECU
Aplicaciones Prácticas y Casos de Estudio
- Escenarios prácticos de prueba y validación de ECUs
- Casos de estudio de la industria automotriz
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de sistemas automotrices y ECUs
- Familiaridad con protocolos de comunicación como CAN o LIN
- Experiencia con herramientas de software en diagnósticos automotrices
Público Objetivo
- Ingenieros automotrices
- Desarrolladores de sistemas embebidos
- Técnicos que trabajan con ECUs automotrices
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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- Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
- Implementar algoritmos para detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
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- Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por inteligencia artificial en vehículos autónomos.
- Analizar los marcos y políticas legales globales que regulan los vehículos de conducción autónoma.
- Examinar la responsabilidad civil y la rendición de cuentas ante accidentes con vehículos autónomos.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la estructura y función de los powertrains de EV.
- Analizar diferentes químicas de baterías y sus aplicaciones en EV.
- Implementar técnicas de gestión de baterías para mejorar el rendimiento y la seguridad.
- Evaluar la eficiencia energética en diversas configuraciones de EV.
Introducción a los vehículos autónomos: conceptos y aplicaciones
14 HorasEste entrenamiento en vivo impartido por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigido a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos fundamentales, las tecnologías y las aplicaciones de los vehículos autónomos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
- Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
- Analizar los diferentes niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
- Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
- Obtener experiencia práctica con simulaciones de vehículos autónomos.
Fusión de Datos Multisensor para la Navegación Autónoma
21 HorasEsta formación impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a especialistas avanzados en fusión de sensores e ingenieros de IA que deseen desarrollar algoritmos de fusión multisensor y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y los desafíos de la fusión de datos multisensor.
- Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
- Integrar datos provenientes de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
- Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
- Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido de los sensores y la alineación de datos.
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21 HorasEsta formación impartida por instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales automotrices y especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los vehículos autónomos, cubriendo LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de datos sensoriales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
- Analizar datos de sensores para la percepción vehicular en tiempo real y la toma de decisiones.
- Implementar técnicas de fusión de datos sensoriales para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
- Optimizar la ubicación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.
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- Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
- Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
- Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
- Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
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