se centra en el diseño avanzado de middleware para sistemas distribuidos, enfatizando la configuración de QoS y mecanismos de descubrimiento dinámico en aplicaciones aeroespaciales y vehículos autónomos. El programa aborda áreas fundamentales como la arquitectura de software embebido, comunicaciones deterministas, integración de módulos en entornos eVTOL/UAM y validación de protocolos basados en estándares como IEEE 802.1Q y ISO 26262. Se aplican métodos de modelado y simulación que incluyen HIL y SIL, además del análisis de tolerancia a fallos y gestión de recursos en tiempo real, cruciales para operar bajo restricciones certificables.
Las capacidades de laboratorio permiten realizar pruebas de integración de middleware con monitoreo de rendimiento y latencia, asegurando la trazabilidad y conformidad con normativa aplicable internacional de seguridad funcional, ciberseguridad y compatibilidad electromagnética. El alineamiento con estándares como DO-178C, ARP4754A y protocolos específicos para sistemas distribuidos facilita la formación para roles técnicos en diseño software de aviónica, ingeniería de sistemas, integración de middleware, validación funcional y soporte en certificación aeroespacial.
3.500 €
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.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de programación (C++, Python), sistemas operativos, redes de computadoras. Se valoran conocimientos previos en sistemas embebidos. Dominio del inglés técnico (lectura y comprensión).
1.1 AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS: visión general, alcance y ecosistema
1.2 Arquitectura de AUTOSAR Adaptive: Execution Management, Software Components y servicios
1.3 Fundamentos de ROS 2: nodos, topics, services, actions y lifecycle
1.4 DDS como middleware: QoS, descubrimiento, RTPS y seguridad
1.5 Diseño e integración: estrategias de interoperabilidad entre AUTOSAR Adaptive y ROS 2
1.6 Descubrimiento, configuración dinámica y gestión de cambios en middleware
1.7 Calidad de Servicio (QoS) en ROS 2 y DDS para entornos automotrices
1.8 Seguridad y cumplimiento básico: autenticación, cifrado, integridad y hardening de middleware
1.9 Herramientas y flujos de desarrollo: AUTOSAR Builder, ROS 2 tooling, DDS Profiler/Tracer
1.10 Caso práctico: diseño de un escenario mínimo de comunicación entre un módulo AUTOSAR Adaptive y un nodo ROS 2 usando DDS
2.1 Contexto y fundamentos de AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS: propósito, alcance y beneficios para la automoción
2.2 Arquitecturas y componentes principales: AUTOSAR Adaptive Platform, ROS 2 y DDS como backbone de datos
2.3 Modelo de comunicación y API: publishers/subscribers, topics, servicios y DDS QoS
2.4 Descubrimiento y gestión de recursos: discovery de servicios y dominios, auto-configuración
2.5 Calidad de Servicio (QoS): políticas de confiabilidad, latencia, durabilidad y deadlines
2.6 Interoperabilidad y puentes: integración entre ROS 2 y AUTOSAR Adaptive usando DDS como espacio de datos común
2.7 Entornos de desarrollo y herramientas: IDEs, simuladores, pruebas, contenedorización y pipelines de CI/CD
2.8 Seguridad y resiliencia en middleware: autenticación, autorización, cifrado y gestión de actualizaciones
2.9 Gobernanza, estándares y ciclo de vida: MBSE/PLM, ISO 26262, AUTOSAR Adaptive y trazabilidad
2.10 Caso clínico: go/no-go con matriz de riesgos para una integración inicial ROS 2 y AUTOSAR Adaptive
3.1 Introducción a la Arquitectura de Middleware en AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS
3.2 Fundamentos de QoS y descubrimiento para middleware automotriz
3.3 Modelos de comunicación: publish/subscribe, request/response y servicios
3.4 Componentes clave: DDS, ROS 2 y AUTOSAR Adaptive en la capa de middleware
3.5 Arquitecturas de middleware: centralizada, distribuida y híbrida
3.6 Patrones de integración y decoupling entre dominios de software
3.7 Seguridad y resiliencia en middleware: autenticación, cifrado y tolerancia a fallos
3.8 Instrumentación y telemetría: métricas de rendimiento, trazabilidad y monitorización
3.9 Desafíos de interoperabilidad y certificación en entornos automotrices
3.10 Caso práctico: diseño de una topología de middleware para un sistema de control en vehículo
4.1 Introducción a las Plataformas Adaptativas: conceptos, alcance y terminología clave
4.2 AUTOSAR Adaptive: visión general, componentes y runtime
4.3 ROS 2: fundamentos de comunicación, nodos, topics y publishers/subscribers
4.4 DDS: Data Distribution Service, modelos de datos y discovery
4.5 Middleware para sistemas distribuidos: funciones, servicios y orquestación
4.6 QoS en ROS 2 y DDS: políticas de entrega, confiabilidad, durabilidad y recursos
4.7 Descubrimiento de servicios: mecanismos de registro y auto-configuración
4.8 Interoperabilidad entre AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS
4.9 MBSE y PLM para Middleware: modelado, trazabilidad y control de cambios
4.10 Casos de uso y primeros ejercicios: diseño de un pipeline de comunicación entre plataformas
5.1 Introducción a AUTOSAR Adaptive: Fundamentos y conceptos clave.
5.2 Fundamentos de ROS 5: Arquitectura y componentes esenciales.
5.3 Introducción a DDS (Data Distribution Service): Principios y funcionalidades.
5.4 Comparativa: AUTOSAR Adaptive, ROS 5 y DDS: Similitudes y diferencias.
5.5 Arquitectura de referencia para sistemas embebidos: Uso de AUTOSAR Adaptive, ROS 5 y DDS.
5.6 Mecanismos de comunicación en AUTOSAR Adaptive: Modelos y servicios.
5.7 ROS 5: Diseño de nodos y topics para la comunicación de datos.
5.8 DDS: Conceptos de Publicación/Suscripción y descubrimiento.
5.9 Implementación práctica: Configuración básica de AUTOSAR Adaptive, ROS 5 y DDS.
5.10 Estudio de caso: Aplicación de AUTOSAR Adaptive, ROS 5 y DDS en sistemas embebidos.
6.1 Conceptos Fundamentales de Middleware: AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
6.2 Importancia y Beneficios de la Calidad de Servicio (QoS).
6.3 Mecanismos de Descubrimiento en Sistemas Distribuidos.
6.4 Arquitecturas de Comunicación: Pub/Sub y Client/Server.
6.5 Introducción a la Estructura de AUTOSAR Adaptive.
6.6 Visión General de ROS 2: Conceptos y Arquitectura.
6.7 Fundamentos de DDS: Protocolo y Arquitectura.
6.8 Comparativa: AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
6.9 Casos de Uso y Aplicaciones en la Industria.
6.10 Herramientas y Entornos de Desarrollo.
7.1 Introducción a AUTOSAR Adaptive: Fundamentos y Conceptos Clave.
7.2 ROS 2: Arquitectura, Conceptos y Principios Fundamentales.
7.3 DDS: Introducción a Data Distribution Service y sus Componentes.
7.4 Comparativa: AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS – Similitudes y Diferencias.
7.5 Arquitectura de Middleware: Conceptos Generales y Diseño.
7.6 Calidad de Servicio (QoS) en AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
7.7 Mecanismos de Descubrimiento en AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
7.8 Herramientas y Entornos de Desarrollo para AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
7.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Típicas y Ejemplos Prácticos.
7.10 Fundamentos de Ciberseguridad en AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
8.1 Introducción a AUTOSAR Adaptive: Fundamentos y Arquitectura.
8.2 Introducción a ROS 8: Conceptos, Arquitectura y Diseño.
8.3 Introducción a DDS: Conceptos, Arquitectura y Diseño.
8.4 El Papel del Middleware en Sistemas Distribuidos.
8.5 Fundamentos de Calidad de Servicio (QoS) en Middleware.
8.6 Mecanismos de Descubrimiento en Middleware.
8.7 Desafíos y Consideraciones en el Diseño de Middleware.
8.8 Herramientas y Entornos de Desarrollo para AUTOSAR Adaptive, ROS 8 y DDS.
8.9 Tendencias Futuras en Middleware para Sistemas Embarcados.
8.10 Casos de Estudio: Aplicaciones de Middleware en la Industria.
9.1 Introducción a AUTOSAR Adaptive: Arquitectura y componentes clave.
9.2 Fundamentos de ROS 9: Diseño, nodos, tópicos y servicios.
9.3 Conceptos esenciales de DDS: Arquitectura, editores y suscriptores.
9.4 Comparativa: AUTOSAR Adaptive, ROS 9 y DDS.
9.5 Middleware: Definición, importancia y tipos.
9.6 Calidad de Servicio (QoS): Conceptos y parámetros básicos.
9.7 Descubrimiento: Mecanismos y protocolos de descubrimiento.
9.8 Interacción y comunicación entre AUTOSAR Adaptive, ROS 9 y DDS.
9.9 Casos de uso iniciales y ejemplos prácticos.
9.10 Herramientas y entornos de desarrollo.
10. 1 Introducción a AUTOSAR Adaptive: Conceptos fundamentales y arquitectura.
10. 2 Fundamentos de ROS 2: Arquitectura, nodos, mensajes y comunicación.
10. 3 Introducción a DDS: Protocolos, conceptos clave y funcionalidades.
10. 4 Comparativa: AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS en sistemas embebidos.
10. 5 Protocolos de comunicación: TCP/IP, UDP y otras opciones relevantes.
10. 6 Modelado de datos en AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
10. 7 Herramientas y entornos de desarrollo para AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
10. 8 Instalación y configuración de entornos de trabajo.
10. 9 Primeros pasos: Creación de aplicaciones básicas en AUTOSAR Adaptive, ROS 2 y DDS.
10. 10 Casos de uso: Aplicaciones de ejemplo y ejemplos prácticos.
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