Aborda el análisis avanzado de datos dinámicos en competición automovilística mediante telemetría, integrando áreas esenciales como dinámica vehicular, modelos predictivos, análisis de señales, optimización de desempeño y control de tracción. El programa profundiza en el uso de métodos HIL/SIL para validar sistemas de adquisición de datos, herramientas de DAQ en tiempo real, y la aplicación de algoritmos de correlación para mejorar la precisión del laptime, apoyándose en frameworks propios de MATLAB/Simulink, CAN bus y protocolos industriales de transferencia de datos rápidos.
Las capacidades de laboratorio incluyen simulación en loop cerrado, análisis de vibración y acústica, además de garantizar la trazabilidad y seguridad mediante estándares técnicos y normativas aplicables internacionalmente, como las que rigen la integridad y fiabilidad de sistemas embebidos en vehículos de alta competición. La formación habilita profesionales para roles especializados en ingeniería de datos, gestión de telemetría, estrategia de pista, análisis de rendimiento y desarrollo de software de control. La incorporación de estas competencias facilita la optimización técnica en ambientes altamente competitivos.
1.580 €
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: Se sugiere un conocimiento fundamental en aerodinámica, sistemas de control y estructuras aeronáuticas. Se requiere un dominio del idioma Inglés o Español con un nivel B2+ o C1. Ofrecemos programas de nivelación (bridging tracks) para aquellos que necesiten fortalecer sus conocimientos previos.
1.1 Fundamentos de Telemetría Time Attack: adquisición, procesamiento y visualización de datos
1.2 Configuración de sensores y canales: GPS, acelerómetros, velocidad, telemetría de motor y temperatura
1.3 Análisis de tiempos por vuelta: sectorización, curvas y gestión de consistencia
1.4 Benchmarking y metas de rendimiento: referencias por pista, coche, neumáticos y condiciones
1.5 Preparación y optimización del setup: correlación entre ajustes y tiempos
1.6 Técnicas de correlación de tiempos: correlación, regresión y causalidad
1.7 Calidad de datos y limpieza: filtrado, tratamiento de outliers y lag/ gaps
1.8 Modelos predictivos y simulaciones: estimación de tiempos y escenarios hipotéticos
1.9 Estrategias de mejora continua: ciclos de prueba, validación y documentación
1.10 Casos de estudio: decisiones de optimización basadas en telemetría en Time Attack
2.1 Fundamentos y Optimización de Tiempos: objetivos, métricas y ciclo de mejora
2.2 Configuración de sensores y adquisición de datos para Time Attack
2.3 Conceptos de telemetría: variables clave de rendimiento por vuelta
2.4 Recolección, limpieza y normalización de datos de telemetría
2.5 Métricas por vuelta: tiempo, velocidad, frenada, aceleración y trayectoria
2.6 Análisis de trayectoria y línea ideal: apex, entrada y salida
2.7 Técnicas de optimización de tiempos por vuelta: frenos, tramo y salida
2.8 Herramientas básicas de visualización y análisis de datos
2.9 Calibración de sensores y validación de datos para consistencia
2.10 Plan de mejora continuo: revisión de datos y plan de pruebas
3.1 Dominio de Telemetría Time Attack: Propósito, alcance y beneficios
3.2 Arquitecturas de captación de datos: sensores, logs y streaming
3.3 Configuración de pista y calibración de equipos de telemetría
3.4 Muestreo, resolución temporal y sincronización entre dispositivos
3.5 Integridad de datos, manejo de pérdidas y tasas de llenado
3.6 Preprocesamiento de señales: filtrado, escalado y normalización
3.7 Validación de datos: consistencia, backfilling y QA
3.8 Herramientas clave y flujos de trabajo: software, formatos y pipelines
3.9 Seguridad, privacidad y cumplimiento en telemetría de competición
3.10 Caso práctico: diseño e implementación de un pipeline de telemetría para Time Attack
4.1 Dominio de la Telemetría Time Attack: fundamentos, configuración y métricas
4.2 Arquitectura de datos de telemetría para Time Attack
4.3 Instrumentación y sensores clave en la pista
4.4 Normalización de unidades, escalas y formatos de datos
4.5 Muestreo, latencia y sincronización entre sensores
4.6 Pipelines de recolección y almacenamiento de telemetría
4.7 Calidad de datos: detección de anomalías y manejo de valores perdidos
4.8 Visualización efectiva de telemetría en tiempo real
4.9 Seguridad, integridad y cumplimiento de datos de telemetría
4.10 Caso práctico: implementación de un pipeline de telemetría para Time Attack
5.1 Introducción a la Telemetría: Conceptos clave y sistemas
5.2 Recolección y procesamiento de datos: Sensores y adquisición
5.3 Análisis de datos básicos: Velocidad, aceleración, fuerzas G
5.4 Optimización de la trayectoria: Líneas de carrera ideales
5.5 Selección de marchas y puntos de frenado
5.6 Ajustes de configuración del vehículo
5.7 Herramientas de software y plataformas
5.8 Casos prácticos de optimización
5.9 Interpretación de gráficos y visualización de datos
5.10 Fundamentos de correlación de datos
6.1 Fundamentos de la Telemetría en Time Attack: Sensores y Sistemas
6.2 Introducción a los Datos: Tipos y Formatos
6.3 Software de Telemetría: Exploración de Plataformas
6.4 Recopilación de Datos en Pista: Configuración y Calibración
6.5 Conceptos Clave: Líneas de Carreras, Puntos de Frenado
6.6 Ejemplos Prácticos: Casos de Estudio Iniciales
6.7 Glosario de Términos: Abreviaturas y Jerga de Telemetría
6.8 Herramientas y Software: Preparación para el Análisis
6.9 Importación y Visualización de Datos: Primeros Pasos
6.10 Análisis de Datos Básicos: Aceleración, Velocidad, Fuerzas G
7.1 Introducción a la telemetría en Time Attack
7.2 Recopilación y configuración de datos
7.3 Análisis básico de datos: aceleración, frenado, velocidad
7.4 Optimización de trazadas y puntos de frenado
7.5 Selección de neumáticos y presiones óptimas
7.6 Ajuste de suspensión y balance del coche
7.7 Análisis del rendimiento del motor y transmisión
7.8 Mejoras en la aerodinámica y su impacto
7.9 Herramientas y software de telemetría
7.10 Ejercicios prácticos y casos de estudio
DO-160: plan de ensayos ambientales (vibración, temperatura, EMI, rayos) y mitigación.
DO-160: plan de ensayos ambientales (vibración, temperatura, EMI, rayos) y mitigación.
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.
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