aborda procesos esenciales para garantizar la precisión intrínseca y extrínseca en sistemas de medición, tanto online como offline, aplicados en plataformas eVTOL y helicópteros. Esta disciplina integra conocimientos profundos en aerodinámica, dinámica de vuelo, sistemas FBW/AFCS, y utiliza métodos avanzados como HIL/SIL para validación en entornos controlados. La calibración se enfoca en la optimización de rigs específicos que permiten la evaluación de sensores MEMS e IMU, asegurando la fidelidad de datos críticos para el control de vuelo y navegación, en concordancia con modelos dinámicos y algoritmos de fusión sensorial desarrollados bajo estándares técnicos rigurosos.
Los laboratorios equipados con sistemas de adquisición de datos de alta velocidad, pruebas EMC, vibraciones y acústica, permiten realizar calibraciones con trazabilidad certificada conforme a normativa aplicable internacional, incluida la EASA CS-27/CS-29 y directrices para seguridad operacional. La práctica técnica se complementa con conocimientos en cumplimiento de DO-178C y ARP4754A, fundamentando la confiabilidad de sensores en entornos críticos. Profesionalmente, esta especialización es relevante para roles como ingeniero de validación, especialista en sistemas de aviónica, responsable de integridad de datos, y técnico en certificación aeronáutica.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Un entendimiento sólido de aerodinámica, control y estructuras es beneficioso. Se requiere un nivel de dominio del español o inglés equivalente a B2+ o C1. Se ofrecen bridging tracks (cursos de nivelación) para cubrir posibles lagunas en conocimientos previos.
1.1 Calibración intrínseca de sensores navales: fundamentos de sesgos y correcciones en sensores inerciales (IMU, giróscopos, acelerómetros), magnetómetros y sensores de velocidad; modelo de errores, calibración de escala, bias y no-ortogonalidad.
1.2 Calibración extrínseca de sensores: determinación de las transformaciones entre marcos de referencia (body, nav, global) y entre sensores (INS–GPS, sonar, radar, AIS); métodos de estimación de matrices de rotación y traslación y verificación cruzada.
1.3 Procesos en línea y fuera de línea para calibración de sensores: estrategias de calibración en tiempo real vs. calibraciones programadas; pipelines de datos, filtrado y actualización de parámetros.
1.4 Uso de rigs de calibración: configuración de rigs para pruebas en muelle y en simuladores; estandarización de setups, generación de señales de prueba y repetibilidad de mediciones.
1.5 Diseño experimental para calibración de sensores: planificación de experimentos, selección de trayectorias y condiciones ambientales para estimar parámetros con incertidumbre; análisis de identifiabilidad.
1.6 Evaluación de incertidumbre y métricas de rendimiento: métricas como sesgo, RMSE, error de escala, linealidad y jitter; construcción de budgets de incertidumbre y límites de aceptación.
1.7 Integridad de datos y trazabilidad: control de provenance, registros de calibración, certificados y documentación de software; gestión de cambios y versiones.
1.8 Normas y certificaciones aplicables: normas ISO/IEC 17025, ISO 5725, y prácticas de certificación en sistemas navales; consideraciones de cumplimiento y auditoría.
1.9 Documentación y buenas prácticas: plantillas de informe, planes de calibración, anexos de calibración y archivos de datos; aseguramiento de trazabilidad y reproducibilidad.
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para calibración de sensores navales, identificando criterios de aceptación, acciones correctivas y planes de contingencia.
2.1 Fundamentos de la calibración intrínseca y extrínseca para sensores navales
2.2 Diferencias y relaciones entre calibración intrínseca y extrínseca en sistemas de navegación
2.3 Estrategias de calibración en línea (online) vs fuera de línea (offline) para plataformas marítimas
2.4 Uso y diseño de rigs para calibración de sensores en buques y submarinos
2.5 Métodos de diseño experimental, muestreo de datos y reproducibilidad de pruebas
2.6 Modelos de error: sesgos, ganancia, ruido, drift y correlaciones entre ejes
2.7 Integración de calibración con sistemas de fusión de sensores (inercial, GPS/GNSS, sonar, radar)
2.8 Validación y verificación de calibración: métricas de rendimiento y pruebas de campo
2.9 Gestión de datos, trazabilidad, versionado y documentación de calibración
2.10 Casos prácticos y ejercicios de calibración intrínseca/extrínseca en entornos navales
3.1 Fundamentos y objetivos de la calibración de sensores en entornos navales
3.2 Tipos de sensores críticos para navegación y control en buques y plataformas
3.3 Calibración intrínseca: conceptos, modelos de sesgo y ganancia
3.4 Calibración extrínseca: referencias entre sensores y sistemas
3.5 Calibración en línea (online) vs fuera de línea (offline): flujos de trabajo y ventajas
3.6 Diseño y uso de rigs para calibración: rigs estáticos, dinámicos y de simulación
3.7 Técnicas de validación: verificación de precisión, trazabilidad y repetibilidad
3.8 Gestión de incertidumbre en calibración de sensores: estimaciones y normas
3.9 Integración de calibración con manejo de datos y mantenimiento predictivo
3.10 Caso práctico: desarrollo de un plan de calibración de sensores para un buque naval
4.1 Introducción a la Calibración de Sensores: alcance, objetivos y terminología
4.2 Calibración Intrínseca: fundamentos, modelos y técnicas principales
4.3 Calibración Extrínseca: referencias externas, alineación y escalado
4.4 Calibración en Línea vs Fuera de Línea: consideraciones de rendimiento y recursos
4.5 Configuración de Rigs de Calibración: diseño, instrumental y protocolos
4.6 Métricas de Rendimiento: precisión, sesgo, varianza y robustez
4.7 Procesos de Calibración Integrados: integración en operaciones y mantenimiento
4.8 Verificación y Validación de Calibraciones: pruebas de campo y simulaciones
4.9 Gestión de Datos y Trazabilidad: registro, versionado y cumplimiento
4.10 Casos Prácticos y Mejores Prácticas en Calibración de Sensores
5.1 Introducción a la Calibración de Sensores Navales: Fundamentos y Aplicaciones.
5.2 Sensores Intrínsecos: Principios de Funcionamiento y Calibración.
5.3 Sensores Extrínsecos: Diseño, Selección y Técnicas de Calibración.
5.4 Comparativa: Ventajas y Desventajas de las Técnicas Intrínsecas y Extrínsecas.
5.5 Factores Ambientales y su Impacto en la Calibración: Temperatura, Presión, Humedad.
5.6 Ejemplos Prácticos: Calibración de Sensores de Profundidad, Velocidad y Rumbo.
5.7 Metodología de Calibración Intrínseca: Procedimientos y Buenas Prácticas.
5.8 Metodología de Calibración Extrínseca: Procedimientos y Buenas Prácticas.
5.9 Estudio de Casos: Aplicaciones de la Calibración Intrínseca y Extrínseca en la Navegación.
5.10 Análisis de Resultados y Elaboración de Informes de Calibración.
6.1 Introducción a la Calibración: Definición, importancia y objetivos.
6.2 Principios de la Metrología: Unidades, patrones y trazabilidad.
6.3 Tipos de Sensores: Clasificación por función y principio de funcionamiento.
6.4 Sensores Intrínsecos: Características y aplicaciones específicas.
6.5 Sensores Extrínsecos: Diseño, funcionamiento y casos de uso.
6.6 Fuentes de Error en Sensores: Identificación y mitigación.
6.7 Estándares de Calibración: Normativas y buenas prácticas.
6.8 Instrumentación y Equipamiento: Herramientas básicas para la calibración.
6.9 Documentación y Registros: Importancia y formatos.
6.10 Introducción a los Rigs de Calibración: Conceptos básicos.
7.1 Fundamentos de la Calibración de Sensores: Principios y objetivos.
7.2 Sensores Intrínsecos: Análisis detallado y aplicación.
7.3 Sensores Extrínsecos: Metodologías y evaluación.
7.4 Comparativa: Ventajas y desventajas Intrínseco vs. Extrínseco.
7.5 Selección de la Técnica: Criterios para la elección adecuada.
7.6 Instrumentación y Equipamiento: Herramientas esenciales.
7.7 Ejercicios Prácticos: Aplicación de técnicas en escenarios reales.
7.8 Análisis de Datos: Interpretación de resultados de calibración.
7.9 Buenas Prácticas: Normativas y estándares de la industria.
7.10 Casos de Estudio: Aplicaciones exitosas y desafíos.
8.1 Fundamentos de la Calibración Intrínseca: Principios y Aplicaciones.
8.2 Técnicas Avanzadas de Calibración Intrínseca: Modelado y Compensación.
8.3 Calibración Extrínseca: Principios y Metodologías.
8.4 Alineación y Referencia en Calibración Extrínseca.
8.5 Comparativa: Intrínseco vs. Extrínseco, ventajas y desventajas.
8.6 Optimización del Proceso de Calibración: Estrategias y Herramientas.
8.7 Implementación Práctica: Estudios de Caso de Calibración.
8.8 Análisis de Errores y Mejora Continua en Calibración.
8.9 Documentación y Reporte de Calibración: Estándares y Mejores Prácticas.
8.10 Tendencias Futuras en Calibración de Sensores: Innovación y Desarrollo.
9.1 Fundamentos de la Calibración: Conceptos Clave y Terminología
9.2 Calibración Intrínseca: Principios, Métodos y Aplicaciones
9.3 Calibración Extrínseca: Enfoque, Técnicas y Ventajas
9.4 Introducción a los Rigs: Diseño, Configuración y Uso Básico
9.5 Selección de Sensores: Criterios y Consideraciones
9.6 Tipos de Errores en Sensores y Métodos de Mitigación
9.7 Prácticas de Calibración: Pasos Generales y Mejores Prácticas
9.8 Documentación de Calibración: Registros, Informes y Estándares
9.9 Ejemplos Prácticos: Aplicaciones en Entornos Marinos
9.10 Introducción a la Incertidumbre en la Calibración
10.1 Principios Fundamentales de la Calibración de Sensores
10.2 Sensores Intrínsecos: Definición y Metodologías
10.3 Sensores Extrínsecos: Definición y Metodologías
10.4 Comparativa: Intrínseco vs. Extrínseco
10.5 Selección del Método: Factores Clave
10.6 Aplicaciones de la Calibración Intrínseca
10.7 Aplicaciones de la Calibración Extrínseca
10.8 Instrumentación y Equipamiento para Calibración
10.9 Análisis de Datos y Evaluación de Resultados
10.10 Buenas Prácticas y Control de Calidad
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación