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Diplomado en VIO y Localización Robusta en Zonas GNSS-Denegadas

Sobre nuestro Diplomado en VIO y Localización Robusta en Zonas GNSS-Denegadas

El Diplomado en VIO y Localización Robusta en Zonas GNSS-Denegadas profundiza en el diseño y la implementación de sistemas de navegación autónoma que operan eficientemente en entornos donde las señales GNSS (GPS, GLONASS, Galileo) son inexistentes o degradadas. Se centra en la integración de tecnologías de Visual-Inertial Odometry (VIO), SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), y otras técnicas de sensores fusionados (IMU, cámaras, LiDAR) para proporcionar una localización precisa y continua, utilizando algoritmos robustos contra fallos y perturbaciones.

El curso proporciona experiencia práctica en el uso de software de simulación, desarrollo de algoritmos, y experimentación con hardware en plataformas como drones y vehículos terrestres. Se aborda la calibración de sensores, la estimación de la pose, la construcción de mapas, y el desarrollo de estrategias de navegación que garantizan la autonomía en escenarios desafiantes, cumpliendo con los estándares de seguridad y fiabilidad requeridos en aplicaciones críticas. La formación prepara para roles como ingeniero de robótica, especialista en navegación autónoma, investigador en percepción y desarrollador de sistemas embebidos.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): VIO, localización robusta, GNSS denegado, navegación autónoma, fusión de sensores, SLAM, calibración de sensores, estimación de pose, robótica, drones.

Diplomado en VIO y Localización Robusta en Zonas GNSS-Denegadas
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 08-05-2026
  • Fecha de inicio: 18-06-2026
  • Plazas disponibles: 2

920 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio de la Localización Robusta y VIO en Entornos GNSS-Denegados

  • Comprender y aplicar algoritmos avanzados para la navegación y el posicionamiento en ausencia de señales GNSS.
  • Dominar las técnicas de Localización Robusta, incluyendo el uso de sensores inerciales (IMU) y otros sistemas de apoyo.
  • Implementar y optimizar algoritmos de Visual Inertial Odometry (VIO) para la estimación precisa de la trayectoria y la orientación.
  • Analizar y mitigar los efectos de las perturbaciones y errores en entornos GNSS-denegados, como obstrucciones, interferencias y ciberataques.
  • Desarrollar habilidades prácticas en la integración y el ajuste de sensores y sistemas para la navegación en escenarios desafiantes.
  • Aplicar técnicas de filtrado y fusión de datos para mejorar la precisión y la fiabilidad de la localización.
  • Evaluar y comparar diferentes soluciones de localización robusta en función de su rendimiento y adaptabilidad.
  • Diseñar y construir prototipos de sistemas de navegación para entornos GNSS-denegados, con énfasis en la robustez y la seguridad.
  • Interpretar y aplicar las regulaciones y estándares relevantes para la navegación en contextos militares y civiles.
  • Aprender a utilizar herramientas de simulación y software especializado para el diseño y la validación de sistemas de navegación.

1. **Navegación Autónoma: VIO y Localización Fiable en Ambientes GNSS Adversos**

  • Dominar los fundamentos de la Navegación Autónoma utilizando técnicas de Visión Inercial Odometría (VIO).
  • Comprender los sistemas de navegación basados en Sensores Inerciales (IMU) y su papel crucial en la localización.
  • Analizar la arquitectura y funcionamiento de los Sistemas de Navegación Global por Satélite (GNSS).
  • Identificar y mitigar las vulnerabilidades de los sistemas GNSS ante ambientes adversos, como interferencias y obstrucciones.
  • Implementar algoritmos avanzados para la fusión de datos de múltiples sensores, mejorando la fiabilidad de la localización.
  • Aplicar técnicas de filtrado y estimación (Filtro de Kalman y sus variantes) para la corrección y el refinamiento de la posición.
  • Desarrollar estrategias de navegación robustas en escenarios desafiantes, incluyendo áreas urbanas y entornos con cobertura GNSS limitada.
  • Evaluar el rendimiento de diferentes sistemas de navegación y seleccionar las soluciones más adecuadas para diversas aplicaciones.
  • Aprender sobre las últimas tendencias en investigación y desarrollo en el campo de la navegación autónoma y la localización fiable.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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.

4. **Exploración Profunda de la Navegación Visual-Inercial y su Resiliencia en Escenarios Sin Señal GPS**

4. **Exploración Profunda de la Navegación Visual-Inercial y su Resiliencia en Escenarios Sin Señal GPS**

  • Comprender los fundamentos de la navegación visual-inercial, incluyendo la integración de sensores inerciales (IMU) y cámaras.
  • Estudiar los principios de la fusión de datos sensorio-visuales para la estimación precisa de la pose y el mapeo simultáneo (SLAM).
  • Analizar los algoritmos clave para la navegación visual-inercial, como el filtro de Kalman extendido (EKF) y el filtro de partículas.
  • Explorar técnicas avanzadas para la calibración de sensores y la corrección de errores en la navegación.
  • Evaluar el rendimiento y la precisión de los sistemas de navegación visual-inercial en diferentes entornos y condiciones.
  • Identificar y abordar los desafíos asociados con la navegación visual-inercial en escenarios sin señal GPS, como la deriva y la acumulación de errores.
  • Investigar estrategias de resiliencia para mejorar la robustez de los sistemas de navegación visual-inercial frente a fallas de sensores y cambios en el entorno.
  • Estudiar las aplicaciones de la navegación visual-inercial en diversos campos, incluyendo robótica, vehículos autónomos y exploración espacial.
  • Aprender a simular y evaluar sistemas de navegación visual-inercial utilizando herramientas y software especializados.
  • Profundizar en casos de estudio y ejemplos prácticos de implementación de la navegación visual-inercial en escenarios sin GPS.

5. **Técnicas Avanzadas de VIO y Localización: Navegación Precisa en Entornos Desafiantes GNSS**

  • Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de los sistemas de navegación inercial (VIO) y su integración con sistemas GNSS.
  • Dominar las técnicas avanzadas de procesamiento de datos de sensores, incluyendo la fusión de información de múltiples fuentes para mejorar la precisión y robustez de la navegación.
  • Aprender a utilizar herramientas y algoritmos para la detección y corrección de errores en los sistemas VIO y GNSS, como la calibración de sensores, la estimación de la deriva y la mitigación de la interferencia.
  • Explorar las estrategias para la navegación en entornos desafiantes, como áreas urbanas densas, cañones, entornos interiores y condiciones de baja disponibilidad de señal GNSS.
  • Adquirir conocimientos sobre las tecnologías de localización alternativas, como la visión por computador, los sensores de movimiento y las señales de radiofrecuencia, y su integración con los sistemas VIO y GNSS.
  • Desarrollar habilidades para evaluar y optimizar el rendimiento de los sistemas de navegación, incluyendo la precisión, la fiabilidad y la disponibilidad, utilizando métricas y pruebas estándar.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos a casos de estudio y proyectos prácticos, como la navegación de vehículos autónomos, la cartografía en tiempo real y la monitorización de estructuras.
  • Conocer las últimas tendencias y desarrollos en el campo de la navegación VIO y GNSS, incluyendo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la miniaturización de los sensores.
  • Entender los aspectos de seguridad y protección de datos relacionados con la navegación y la localización, incluyendo la autenticación, el cifrado y la detección de fraudes.
  • Familiarizarse con las regulaciones y normativas aplicables a los sistemas de navegación y localización, así como con las implicaciones éticas y sociales de su uso.

6. **Optimización del Rendimiento de Sistemas de Posicionamiento en Entornos GNSS-Desafiados**

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.

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en VIO y Localización Robusta en Zonas GNSS-Denegadas

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.

Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.

  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

1.1 Fundamentos de la Navegación en Entornos GNSS-Denegados
1.2 Sensores para Localización Robusta: IMU, Cámaras y Lidar
1.3 Principios de la Fusión Sensor: Kalman Filter y Filtros Avanzados
1.4 VIO: Estimación Visual-Inercial y sus Componentes
1.5 Alineación de Sistemas Inerciales y Calibración de Sensores
1.6 Representación y Gestión de Datos en Navegación
1.7 Implementación Práctica de Algoritmos de Localización Robusta
1.8 Evaluación y Análisis de Rendimiento en Simulaciones
1.9 Análisis de Fallos y Robustez en Sistemas de Navegación
1.10 Aplicaciones y Casos de Estudio en Entornos GNSS-Denegados

2. 2 Fundamentos de la Navegación Autónoma VIO: Sensores y Principios Clave
3. 2 Introducción a Entornos GNSS Adversos: Desafíos y Consideraciones
4. 3 Procesamiento de Datos Visuales: Técnicas y Algoritmos
5. 4 Estimación Inercial: Filtros de Kalman y Modelado
6. 5 Fusión Visual-Inercial: Integración y Calibración de Sensores
7. 6 Implementación de VIO: Software, Hardware y Plataformas
8. 7 Evaluación del Rendimiento: Métricas y Análisis de Resultados
9. 8 Estrategias de Resiliencia: Adaptación y Redundancia
20. 9 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Ejemplos
22. 20 Tendencias Futuras: Investigación y Desarrollo en VIO

3.3 Sensores inerciales: IMU, giroscopios, acelerómetros y su funcionamiento
3.2 Navegación inercial: Integración y estimación de la posición
3.3 Técnicas de filtrado: Kalman Filter y su aplicación
3.4 Visión artificial: Cámaras, algoritmos de detección y seguimiento visual
3.5 Fusión de datos inerciales y visuales: SLAM
3.6 Mapas visuales y su construcción: Creación de mapas en entornos GNSS-denegados
3.7 Estrategias de navegación: Control de rumbo y trayectoria
3.8 Análisis de errores y mitigación: Calibración y corrección de errores
3.9 Implementación de sistemas: Hardware y software para la navegación visual-inercial
3.30 Aplicaciones prácticas: Robótica móvil, drones y vehículos autónomos

4.4 Introducción a la Resiliencia VIO: Fundamentos y Conceptos Clave
4.2 Sensores y Hardware en Sistemas VIO: Selección y Calibración
4.3 Algoritmos de Fusión Sensor: Implementación y Ajuste Fino
4.4 Estimación de la Pose con VIO: Técnicas y Desafíos
4.5 Cartografía Simultánea y Localización (SLAM) Visual-Inercial
4.6 Robustez y Adaptabilidad en Entornos Adversos
4.7 Análisis de Fallos y Recuperación ante Pérdida de Señal GPS
4.8 Pruebas y Validación de Sistemas VIO
4.9 Integración en Plataformas de Navegación: Desarrollo Práctico
4.40 Casos de Estudio: Aplicaciones de la Resiliencia VIO en la Navegación Naval

5.5 Introducción a VIO: Fundamentos y Componentes Clave
5.5 Sensores Inerciales: IMU y su Rol en la Navegación
5.3 Cámaras y Procesamiento de Visión: Técnicas de Visión por Computadora
5.4 Calibración y Sincronización: Alineando los Sensores para Mayor Precisión
5.5 Estimación del Movimiento: Algoritmos de Visual Odometry
5.6 Fusión de Datos: Integrando Información Inercial y Visual
5.7 Filtros de Estado: Kalman Filter y sus Aplicaciones en VIO
5.8 Mapas Visuales: Creación y Uso para Localización
5.9 Implementación Práctica: Desarrollo de un Sistema VIO
5.50 Evaluación y Ajuste: Optimización del Rendimiento en Entornos GNSS-Denegados

6.6 Fundamentos de la Optimización en Entornos GNSS-Desafiados
6.2 Técnicas de Filtrado y Fusión de Datos para Mayor Precisión
6.3 Ajuste Fino de Sensores Inerciales (IMU) y Cámaras
6.4 Calibración Avanzada de Sistemas VIO
6.5 Reducción del Error en la Estimación de la Pose
6.6 Diseño de Algoritmos de Localización Robustos
6.7 Consideraciones de Hardware y Software para la Optimización
6.8 Evaluación del Rendimiento y Métricas Clave
6.9 Implementación Práctica y Pruebas en Entornos Reales
6.60 Adaptación a Diferentes Escenarios y Aplicaciones

7.7 Fundamentos de VIO: Principios y Componentes Clave
7.2 Sensores Inerciales: IMUs y su Integración
7.3 Cámaras y Visión Computacional: Estructura de la Escena
7.4 Calibración de Sensores: Optimización del Sistema VIO
7.7 Estimación del Movimiento: Filtros de Kalman y Técnicas Avanzadas
7.6 Correspondencia Visual: Características y Descriptores
7.7 Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM) Visual-Inercial
7.8 Implementación Práctica: Desarrollo de un Sistema VIO
7.9 Evaluación y Análisis de Rendimiento en Entornos GNSS-Denegados
7.70 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de la Navegación VIO

8.8 Introducción a los Sistemas de Navegación VIO: Fundamentos y Componentes Clave
8.8 Sensores Inerciales (IMU): Principios, Calibración y Aplicaciones
8.3 Cámaras Visuales: Tipos, Características y Selección para VIO
8.4 Algoritmos de Estimación Visual: Extracción de Características y Matching
8.5 Filtro de Kalman Extendido (EKF) y Otros Filtros: Integración de Datos Sensoriales
8.6 Calibración de Sistemas VIO: Proceso y Técnicas
8.7 Implementación de VIO: Software, Hardware y consideraciones de Diseño
8.8 Pruebas y Validación de Sistemas VIO: Evaluación del Rendimiento
8.8 Consideraciones de Diseño para Entornos GNSS-Denegados
8.80 Estudio de Casos: Ejemplos de Aplicación de Sistemas VIO en la Navegación

  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Proyectos tipo capstones

  • Localización VIO: Algoritmos SLAM; filtrado Kalman; fusión sensor; evaluación rendimiento.
  • Resiliencia GNSS: Detección fallos; estimación incertidumbre; estrategia reconfiguración.
  • Entornos Desafiantes: Pruebas; análisis sensibilidad; optimización rendimiento.

  • Localización VIO: Algoritmos SLAM; filtrado Kalman; fusión sensor; evaluación rendimiento.
  • Resiliencia GNSS: Detección fallos; estimación incertidumbre; estrategia reconfiguración.
  • Entornos Desafiantes: Pruebas; análisis sensibilidad; optimización rendimiento.

  • VIO & GNSS-Denied Navigation: Robust localization using visual-inertial odometry.
  • Advanced VIO Techniques: Precise navigation in challenging GNSS environments.
  • Resilient Navigation Systems: Developing solutions for GPS-denied scenarios.

  • VIO Robustez: Implementación de algoritmos VIO; fusión de datos IMU y visuales.
  • Localización Precisa: Estimación de posición y orientación; adaptación a fallos GNSS.
  • Simulación: Creación de entornos simulados; pruebas en escenarios GNSS-denegados.
  • Evaluación: Análisis de rendimiento VIO; comparación con sistemas GPS.

  • VIO Robustez: Desarrollo y validación de algoritmos VIO para ambientes GNSS denegados.
  • Localización Precisa: Implementación de técnicas avanzadas para mejorar la precisión en navegación.
  • Sistemas Integrados: Diseño y construcción de sistemas VIO resilientes.
  • Pruebas y Validación: Simulaciones y pruebas en escenarios desafiantes.

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único: 10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

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