es un campo crítico para el desarrollo de sistemas autónomos en entornos no estructurados como minería, agrícola y construcción, donde la integración de percepción, fusión sensorial, IA, Sistemas Embebidos y control adaptativo es esencial para garantizar operaciones seguras y eficientes. El enfoque técnico abarca desde algoritmos de localización y navegación robusta hasta la simulación avanzada mediante HIL y SIL, junto con el desarrollo de modelos dinámicos para plataformas autónomas que operan en terrenos irregulares, optimizando la interacción con sistemas de movilidad todo terreno y comunicaciones inalámbricas de baja latencia.
Las capacidades de laboratorio incluyen prueba de integridad funcional en tiempo real, análisis de vibraciones y EMC, y validación bajo normativa aplicable internacional en materia de seguridad funcional y ciberseguridad. Se garantiza trazabilidad acorde a estándares de calidad y safety, apoyando el alineamiento con procedimientos y certificaciones vigentes específicos para maquinaria pesada autónoma. Esta especialización forma profesionales como ingenieros de control autónomo, especialistas en seguridad funcional, ingenieros de sistemas embebidos, analistas de datos telemétricos y expertos en integración de IA.
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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: Conocimientos sólidos en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. Dominio del español o inglés a nivel B2+ o C1. Ofrecemos cursos de nivelación (bridging tracks) para cubrir posibles lagunas de conocimiento.
1.1 Fundamentos de Autonomía Off-Highway: definición, alcance y beneficios
1.2 Arquitecturas de sistemas autónomos Off-Highway: capas, módulos y interfaces
1.3 Percepción en entornos no estructurados: sensores (LIDAR, radar, cámaras, ultrasonido) y fusión
1.4 Localización, mapeo y SLAM para terrenos desafiantes
1.5 Planificación de ruta y control de movimiento en entornos no estructurados
1.6 Gestión de energía y control térmico en vehículos autónomos Off-Highway
1.7 Seguridad, fiabilidad y ciberseguridad en sistemas autónomos Off-Highway
1.8 Integración operativa entre minería, agricultura y construcción: interoperabilidad de plataformas
1.9 Validación, simulación y pruebas en entornos Off-Highway: MBSE, datos de simulación y métricas
1.10 Casos de estudio y ejercicios prácticos para fundamentos de autonomía Off-Highway
2.1 Panorama de la Ingeniería Off-Highway: definición, alcance y objetivos
2.2 Dominio de Aplicaciones: Minería, Agricultura y Construcción
2.3 Entornos no estructurados y sus retos operativos
2.4 Arquitecturas de sistemas autónomos Off-Highway: distribuida vs centralizada
2.5 Sensores, percepción y fusión de datos para entornos no estructurados
2.6 Navegación, localización y mapeo en Off-Highway (SLAM)
2.7 Seguridad, fiabilidad y resiliencia en sistemas autónomos
2.8 MBSE, PLM y gestión de requisitos para Off-Highway
2.9 Consideraciones éticas, sostenibilidad y impacto social
2.10 Casos de estudio y evaluación de aprendizaje: minería, agricultura y construcción
3.1 Arquitectura de Sistemas Autónomos Off-Highway: capas, módulos, interfaces y principios de modularidad
3.2 Percepción y sensores para entornos no estructurados: selección, calibración y fusión de datos robusta
3.3 Localización y mapeo en terrenos desestructurados: SLAM, mapas de ocupación y odometría
3.4 Planificación de rutas y control de movimiento: algoritmos, evitación de obstáculos y seguridad operativa
3.5 Gestión de energía y control de potencia: baterías, gestión térmica y eficiencia en maquinaria
3.6 Diseño para entornos extremos: protección, sellado, vibración, polvo y variaciones de temperatura
3.7 Seguridad funcional, fiabilidad y mantenimiento: diagnóstico, redundancia y pruebas de durabilidad
3.8 Desarrollo de software y verificación MBSE/PLM: requisitos, simulación, HIL y trazabilidad
3.9 Cumplimiento normativo y certificación para Off-Highway autónomo: ISO 25339, ISO 33849, IEC 63508, WP.29
3.10 Caso práctico: go/no-go y matriz de riesgos para proyectos Off-Highway
4.1 Fundamentos de la autonomía Off-Highway: conceptos, niveles de automatización y aplicaciones 4.2 Arquitecturas de sistemas autónomos Off-Highway: sensores, actuadores, computación y software 4.3 Percepción y localización en entornos no estructurados: fusión de sensores, SLAM y rechazo de GNSS 4.4 Planificación de misión y control de movimiento: rutas, seguimiento de trayectoria y gestión de obstáculos 4.5 Representación y modelado del entorno Off-Highway: mapas, semántica y gestión de incertidumbre 4.6 Seguridad funcional, fiabilidad y gestión de fallos: redundancias, diagnósticos y mitigación de riesgos 4.7 Integración de subsistemas y MBSE para Off-Highway: arquitectura modular y trazabilidad 4.8 Gestión de energía y térmica en sistemas autónomos Off-Highway: batería, disipación y eficiencia 4.9 Pruebas, validación y métricas de desempeño: simulación, pruebas en laboratorio y en campo 4.40 Casos de uso y aplicaciones: minería, agricultura y construcción
5.1 Fundamentos de Sensores: Tipos, Principios y Aplicaciones en Entornos Off-Highway
5.2 Sensores LiDAR: Operación, Modelado 3D y Procesamiento de Datos
5.3 Visión por Computadora: Cámaras, Procesamiento de Imágenes y Análisis de Escenas
5.4 Sensores de Radar: Tecnología, Alcance, Resolución y Aplicaciones
5.5 Sensores Inerciales (IMU) y GNSS: Navegación, Orientación y Posicionamiento
5.6 Fusión Sensorial: Técnicas y Algoritmos para la Integración de Datos
5.7 Procesamiento de Señales para la Reducción de Ruido y Mejora de la Calidad
5.8 Detección y Seguimiento de Objetos en Entornos Dinámicos
5.9 Modelado del Terreno y Mapas 3D para la Navegación
5.10 Desafíos y Soluciones en Entornos No Estructurados: Polvo, Lluvia y Vibraciones
6.1 Contexto y Tendencias en Autonomía Off-Highway: Minería, Agricultura y Construcción.
6.2 Definición y Alcance de la Autonomía en Entornos No Estructurados.
6.3 Componentes Clave de los Sistemas Autónomos Off-Highway.
6.4 Arquitecturas de Sistemas Autónomos: Hardware y Software.
6.5 Sensores y Percepción: LiDAR, Cámaras, Radar y Sensores Inerciales.
6.6 Procesamiento de Señales y Fusión de Datos Sensoriales.
6.7 Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM) en Entornos Desestructurados.
6.8 Planificación de Trayectorias y Control de Movimiento.
6.9 Seguridad Funcional y Ciberseguridad en Sistemas Autónomos.
6.10 Consideraciones Éticas y Regulatorias en la Autonomía Off-Highway.
7.1 Introducción a la Percepción en Entornos Off-Highway: Desafíos y Requisitos Específicos
7.2 Tipos de Sensores: LiDAR, Cámaras, Radares y Sensores Inerciales para Ambientes Difíciles
7.3 Selección y Calibración de Sensores: Factores Ambientales y Rendimiento en Condiciones Adversas
7.4 Procesamiento de Señales y Filtrado: Reducción de Ruido y Optimización de Datos Sensoriales
7.5 Fusión de Sensores: Técnicas de Combinación de Datos para una Percepción Robusta
7.6 Modelado del Entorno: Creación de Mapas y Representaciones 3D del Terreno y Obstáculos
7.7 Detección y Clasificación de Objetos: Identificación de Elementos Clave en Escenarios Off-Highway
7.8 Localización y Navegación: Sistemas de Posicionamiento y Orientación en Entornos Sin GPS
7.9 Evaluación del Rendimiento: Métricas y Pruebas para Sistemas de Percepción en Campo
7.10 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Desafíos en Minería, Agricultura y Construcción
8.1 Visión General de la Autonomía Off-Highway: Contexto, Necesidad y Tendencias
8.2 Aplicaciones Clave: Minería, Agricultura y Construcción
8.3 Entornos No Estructurados: Desafíos y Peculiaridades
8.4 Arquitectura General de un Sistema Autónomo Off-Highway
8.5 Sensores y Percepción: Lidars, Cámaras, GPS, IMU
8.6 Procesamiento de Datos y Fusión Sensorial
8.7 Planificación de Trayectorias y Control de Movimiento
8.8 Actuadores y Plataformas Robóticas Off-Highway
8.9 Seguridad y Consideraciones Regulatorias Iniciales
8.10 Ética, Impacto Social y Futuro de la Autonomía Off-Highway
9. 1 Sensores y Percepción: LiDAR, cámaras, radar, IMU y su integración.
9. 2 Procesamiento de Señales y Filtrado: Técnicas para la mejora de datos sensoriales.
9. 3 Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM): Algoritmos clave para la navegación.
9. 4 Planeación de Trayectorias en Terrenos Irregulares: Algoritmos de búsqueda y optimización.
9. 5 Control de Vehículos en Entornos Dinámicos: Control predictivo y adaptativo.
9. 6 Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: Aplicaciones en la navegación.
9. 7 Sistemas de Fusión de Datos: Integración de múltiples sensores para la robustez.
9. 8 Pruebas y Validación en Simuladores y Entornos Reales: Estrategias y herramientas.
9. 9 Normativas y Estándares de Seguridad en Entornos Off-Highway.
9. 10 Estudio de Casos: Aplicaciones prácticas en minería, agricultura y construcción.
10.1 Fundamentos de la Robótica Off-Highway: Definición y Contexto
10.2 Aplicaciones en Minería, Agricultura y Construcción
10.3 Componentes Clave de los Sistemas Autónomos: Sensores, Actuadores, Control
10.4 Arquitecturas de Hardware y Software para Entornos Off-Highway
10.5 Navegación y Localización en Entornos No Estructurados
10.6 Sistemas de Percepción: Sensores y Procesamiento de Datos
10.7 Control de Movimiento y Planificación de Trayectorias
10.8 Introducción a la Seguridad y Normativas en Robótica Off-Highway
10.9 Tendencias Actuales y Futuras en la Industria
10.10 Casos de Estudio: Ejemplos de Implementación Exitosa
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