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培训背景
仿真是开发、验证和确认高度自动化车辆在各种场景、环境、系统配置和驾驶员特征下行为的关键技术。越来越多的工程师在日常工作中使用这种强大的技术来解决多维度和跨学科的问题。模拟主要用于由于规模、数量和复杂性或对环境的影响而无法进行传统实验（在受控条件下）的情况。软件定义车辆 (SDV) 日益增加的产品复杂性及其与数字孪生 (DT) 的映射也导致了仿真领域的深度供应链。要驾驭这个数据生态系统，不仅仅是了解技术本身，更重要的是能够自信地评估模拟模型、方法和流程，了解其局限性并优化业务影响和所使用资源之间的关系。
您将学到
以应用为导向的证书课程旨在从最新和未来的技术角度进行高度自动化和自动驾驶汽车的模拟驱动开发。在我们的在线课程中，我们将现场专家讲座与实践练习相结合，涵盖从创建逼真的数字 3D 环境、传感器和 ADAS 技术、驾驶功能到自动驾驶车辆的验证和认证的所有内容。该课程以 ASAM OpenX 等标准化项目为基础，涵盖开源软件方法，以简化参与者进入技术领域的过程。解锁新的职业机会，扩展您的知识，并从我们 20 多位顶级讲师精编的跨学科和最新专业知识中受益。
适合学员
该证书课程面向对虚拟车辆开发和自动化系统有基本了解的申请人。该课程适合想要在 ADAS 和 AD 模拟领域获得进一步资格的专业人士、职业改变者或决定致力于此岗位的新人。该课程为参与者提供了广泛的、面向应用的知识基础。
培训模块
- 场景&驾驶功能 （课时：30小时）
1. 场景设计
1.1 静态场景与动态场景的区别
1.2 使用工具与方法设计静态场景
1.3 基于地图信息搭建场景
1.4 场景参数化与自动化生成
1.5 场景仿真与可视化
2. 交通模拟/代理模型
2.1 交通模拟基础
2.2 代理模型的角色与类型
2.3 行为建模
2.4 交互设计
2.5 设计与实现代理模型
3. ADAS 模拟
3.1 ADAS 系统概述
3.2 ADAS 功能仿真要求
3.3 仿真环境的搭建及步骤
3.4 ADAS 仿真的自动化运行，结果分析及优化。
3.5 案例研究
3.6 ADAS 仿真结果分析与优化
4. 基于 MATLAB 平台的系统建模、参数化和仿真需求
4.1 管理模型文件、数据和设置，以及与版本控制系统的集成
4.2 实现模型的模块化和重用。
4.3 仿真自动化
4.4 仿真部署
5. 联合仿真
5.1 联合仿真的架构与组件
5.2 实现联合仿真的技术与工具
5.3 联合仿真案例研究
6. 自动驾驶软件
6.1 自动驾驶软件架构
6.2 关键软件组件与功能
6.3 软件开发与测试流程
6.4 安全与可靠性考虑
7. 自动驾驶人工智能
7.1 AI 在自动驾驶中的应用
7.2 机器学习与深度学习基础
7.3 AI 模型训练与验证
7.4 AI 模型的集成与测试
7.5 AI 决策系统的设计与实现
7.6 AI 系统的挑战与前景
8. 案例展示与讨论
9. 虚拟测试&认证 （课时：16小时）
9.1 汽车测试策略和基于仿真的 V&V
9.2 驾驶模拟器技术 I
9.3 驾驶模拟器技术 II
9.4 测试 vs. 模拟
9.5 功能安全
9.6 案例展示与讨论
培训模式
- 证书课程（模块 1-4）兼读制10个月课程；约 120 个实时互动在线培训小时（在线培训网址：https://www.grcc.vip/）
- 单模块（1、2、3 或 4）兼读制2个月课程；约 30 个小时的实时在线培训 (在线培训网址：https://www.grcc.vip/）
每次培训课程结束后，学员可回看全程培训课程视频。未能按时参加实时培训课程的学员，也可通过回看全程培训课程视频进行学习。培训结束后，学员可选择加入GRCC求职招聘群，有机会即时获得招聘最新信息！
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