integra disciplinas avanzadas como la visión computacional, fusión sensorial, control predictivo y sistemas ADAS para habilitar maniobras complejas como lane change, convoying y asistencia de nivel 3 de autonomía. Este ámbito involucra modelado dinámico, algoritmos de planificación de trayectoria y validación mediante simulación hardware-in-the-loop (HIL) y software-in-the-loop (SIL), apoyándose en metodologías de ingeniería de sistemas (MBSE) y en normativas internacionales de seguridad funcional para sistemas de transporte automatizado.
Los laboratorios especializados cuentan con bancos de prueba para adquisición de datos en ambientes controlados, análisis de EMC y robustez ante interferencias electromagnéticas, así como pruebas ambientales basadas en normativa aplicable internacional equivalente a ISO 26262 para vehículos autónomos. La trazabilidad en safety y cybersecurity se garantiza conforme a estándares de integración y verificación funcional. Las oportunidades profesionales derivadas comprenden roles como ingeniero de sistemas embebidos, especialista en validación y verificación, analista de seguridad funcional, desarrollador de algoritmos de control y coordinador de certificación normativa.
4.500 €
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.
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: Conocimientos básicos de programación (Python, C++), algoritmos y estructuras de datos. Se valora experiencia con ROS (Robot Operating System). Dominio del idioma Inglés (B2/C1) para la comprensión de documentación técnica y participación en el curso.
1.1 Panorama de la Autonomía Nivel 3 en carreteras: alcance, límites y escenarios de aplicación
1.2 Cambio de carril automatizado: detección, fusión de sensores y toma de decisiones
1.3 Conducción en convoyes autónomos: sincronización, comunicación entre vehículos y gestión de espacio
1.4 Asistencia en autopistas de Nivel 3: control de velocidad, seguimiento de carril y transiciones de supervisión
1.5 Arquitecturas de software y hardware para Autonomía Nivel 3: módulos, seguridad y mantenibilidad
1.6 Gestión de mapas HD y percepción ambiental: localización, occlusión y actualización de datos
1.7 Supervisión humana y transiciones de control: criterios de intervención y UX de supervisión
1.8 Métodos de prueba y validación: simulación, pruebas en carretera, métricas de rendimiento
1.9 Regulación, estándares y certificación: ISO 26262, SAE J3016, SOTIF, normas de tráfico
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para escenarios de Autonomía Nivel 3 en carretera
2.1 Fundamentos de la autonomía vial Nivel 3: Cambio de Carril, Conducción en Convoy y Asistencia
2.2 Requisitos de certificación y estándares para autonomía vial Nivel 3
2.3 Arquitecturas de control y software para Cambio de Carril, Conducción en Convoy y Asistencia Nivel 3
2.4 Sensores, fusión de datos y percepción para autonomía vial Nivel 3
2.5 Seguridad operativa, gestión de riesgos y resiliencia en Nivel 3
2.6 Integración de sistemas: hardware, software y comunicaciones para autonomía vial Nivel 3
2.7 Infraestructura y comunicaciones V2X e interoperabilidad con infraestructuras de carretera
2.8 Métodos de simulación, pruebas y verificación para Cambio de Carril, Conducción en Convoy y Asistencia Nivel 3
2.9 Regulación, ética, privacidad y responsabilidad en autonomía vial
2.10 Estudio de caso: go/no-go con matriz de riesgos para despliegue de autonomía vial Nivel 3
3.1 Principios de Cambio de Carril y Gestión de Huecos: fundamentos teóricos, percepción de huecos, márgenes de seguridad y dinámica de maniobras en autopista
3.2 Formación de Convoys en Autopistas: secuencias de vehículos, separación segura, sincronización de velocidad y roles dentro del convoy
3.3 Algoritmos de Decisión para Cambio de Carril: criterios de activación, evaluación de huecos en tiempo real y manejo de restricciones dinámicas
3.4 Control de Trayectoria para Cambio de Carril: modelado dinámico del vehículo, control suave de trayectoria y compensación ante perturbaciones
3.5 Fusión de Sensores para Cambio de Carril: integración de cámaras, radar y lidar, fusión de datos y manejo de incertidumbre
3.6 Comunicación V2V/V2I y Seguridad en Convoys: protocolos, latencia, cifrado y resiliencia ante fallos o ataques
3.7 Simulación y MBSE para Cambio de Carril y Convoy: escenarios de tráfico, verificación, validación y trazabilidad de requisitos
3.8 Requisitos de Certificación y Regulación para Nivel 3: estándares, pruebas de autopista y criterios de homologación de sistemas de conducción
3.9 Infraestructura de Apoyo a la Autonomía en Carreteras: mapas HD, señalización inteligente y interoperabilidad con sistemas de gestión vial
3.10 Caso Clínico: go/no-go con matriz de riesgos para maniobras de cambio de carril en convoy en autopista
4.1 Dominio del Cambio de Carril en autopistas para Nivel 3
4.2 Coordinación de Convoys: sincronización, comunicación y roles en el convoy
4.3 Asistencia en Autopistas Nivel 3: algoritmos, interfaces y límites
4.4 Modelado de escenarios de tráfico para Cambio de Carril y Convoy
4.5 Percepción y fusión de sensores para detección de carril y vehículos en proximidad
4.6 Planificación de trayectoria y gestión de ruta para Cambio de Carril y Convoy
4.7 Gestión de distancia, velocidad y seguridad en Convoys
4.8 Seguridad operativa: detección de fallos, redundancias y mitigación de riesgos
4.9 Validación y pruebas: simulación, ensayos en pista y KPIs
4.10 Caso práctico: go/no-go y matriz de riesgos para Cambio de Carril y Convoy Nivel 3
5.1 Fundamentos de la Navegación Autónoma en Carreteras
5.2 Sensores y Percepción: LiDAR, Radar, Cámaras y su Integración
5.3 Algoritmos de Fusión de Sensores y Modelado del Entorno
5.4 Planificación de Trayectoria: Conceptos y Algoritmos
5.5 Cambio de Carril: Estrategias, Algoritmos y Evaluación de Riesgos
5.6 Conducción en Convoy: Comunicación V5V, Formación y Mantenimiento de Distancia
5.7 Sistemas de Asistencia al Conductor Nivel 3: Funcionalidades y Limitaciones
5.8 Pruebas y Validación: Simulación, Entorno Real y Criterios de Aceptación
5.9 Aspectos Legales y Éticos de la Conducción Autónoma Nivel 3
5.10 Caso de Estudio: Implementación de Sistemas de Cambio de Carril y Conducción en Convoy en un Vehículo Autónomo.
6. 1 Conceptos Fundamentales de la Autonomía Nivel 3 en Carreteras
6. 2 Sensores y Sistemas de Detección para la Conducción Autónoma
6. 3 Arquitectura de los Sistemas de Control Avanzados
6. 4 Principios de Funcionamiento del Cambio de Carril Autónomo
6. 5 Introducción a la Conducción en Convoy: Tecnología y Beneficios
6. 6 Sistemas de Asistencia en Autopistas: Funciones y Aplicaciones
6. 7 Marco Regulatorio y Normativas para la Autonomía Nivel 3
6. 8 Análisis de Riesgos y Medidas de Seguridad en la Conducción Autónoma
6. 9 Principios de la Interacción Humano-Máquina (HMI) en Vehículos Autónomos
6. 10 Tendencias Futuras y Desafíos en el Desarrollo de la Conducción Autónoma Nivel 3
7.1 Fundamentos de la Autonomía Vehicular: Introducción a los sistemas de Nivel 3.
7.2 Sensores y Percepción: Cámaras, radares, lidar y su integración para la navegación.
7.3 Algoritmos de Cambio de Carril: Detección de carriles, planificación y ejecución.
7.4 Conducción en Convoy: Comunicación V2V, formación de convoyes y control de velocidad.
7.5 Sistemas de Asistencia al Conductor: Funciones de seguridad y monitorización del entorno.
7.6 Arquitectura del Sistema de Autonomía: Hardware y software, diseño y desarrollo.
7.7 Pruebas y Validación: Simulación, pruebas en carretera y cumplimiento normativo.
7.8 Aspectos Legales y Éticos: Responsabilidad, privacidad y seguridad vial.
7.9 Aplicaciones Prácticas: Casos de estudio de sistemas de cambio de carril y convoy.
7.10 Futuro de la Autonomía: Tendencias, desafíos y oportunidades en la conducción autónoma.
8.1 Fundamentos de la Percepción: Sensores y Sistemas de Visión.
8.2 Algoritmos de Planificación de Trayectoria para Cambio de Carril.
8.3 Lógica de Decisión y Reglas de Comportamiento en Carretera.
8.4 Formación y Control de Convoy: Protocolos y Comunicación.
8.5 Integración de Datos de Sensores y Mapas de Alta Definición.
8.6 Pruebas de Simulación y Validación de Cambio de Carril.
8.7 Principios de Seguridad y Resiliencia en Sistemas Autónomos.
8.8 Diseño de Sistemas de Control para Convoy: Estabilidad y Seguridad.
8.9 Introducción a la Legislación y Estándares de Nivel 3.
8.10 Análisis de Casos: Fallos y Aprendizaje en Cambio de Carril y Convoy.
9.1 Introducción a la Autonomía Vial: Definición y Niveles.
9.2 Sensores y Tecnologías Clave: LiDAR, Radar, Cámaras.
9.3 Sistemas de Procesamiento de Datos: Fusión de Sensores y Percepción.
9.4 Fundamentos de Control y Planificación de Trayectoria.
9.5 Principios de Cambio de Carril Seguro y Eficiente.
9.6 Introducción a la Conducción en Convoy (Platooning).
9.7 Asistencia en Autopistas: Características y Funcionalidades.
9.8 Marco Regulatorio y Estándares para la Autonomía Vial Nivel 3.
9.9 Ética y Seguridad en Vehículos Autónomos.
9.10 Introducción a la Práctica: Simulación y Entornos de Prueba.
10.1 Sensores LiDAR: Principios, funcionamiento y aplicaciones.
10.2 Sensores Radar: Tecnología, tipos y su integración.
10.3 Cámaras: Visión por computador, procesamiento de imágenes.
10.4 Sensores ultrasónicos: Funcionamiento y aplicaciones en vehículos autónomos.
10.5 Fusión de sensores: Algoritmos y técnicas de combinación de datos.
10.6 Localización y mapeo simultáneo (SLAM): Conceptos y algoritmos.
10.7 Percepción del entorno: Detección de objetos, clasificación y seguimiento.
10.8 Planificación de trayectorias: Algoritmos y estrategias para la conducción autónoma.
10.9 Control de vehículos: Sistemas de control de dirección, aceleración y frenado.
10.10 Simulación y validación de algoritmos de autonomía.
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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”).