aborda el diseño y evaluación de sistemas de asistencia al piloto en vehículos autónomos y semiautónomos, donde la gestión de la confianza, la sobre-confianza y el handover son críticos para la seguridad operacional. Este campo integra conocimientos avanzados de dinámica y control, ergonomía cognitiva, sistemas ADAS, y técnicas de simulación basadas en HIL y SIL, apoyándose en modelos predictivos para anticipar comportamientos humanos y garantizar la robustez en transiciones automáticas y manuales conforme a normativas de sistemas críticos.
Los laboratorios especializados ofrecen plataformas para pruebas de adquisición de datos, análisis de fatiga y EMC, alineando las soluciones con la normativa aplicable internacional y estándares como ARP4754A y ARP4761, garantizando trazabilidad en la certificación y evaluación de seguridad. Los especialistas formados pueden desempeñarse en roles como ingeniero de sistemas, analista de seguridad funcional, especialista en integración HMI y consultor en autonomía vehicular, contribuyendo a la evolución segura y eficiente de la aviación asistida y autónoma.
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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.
## ¿Qué Aprenderás en Ingeniería de Interacción Humano-Vehículo: Handover, Confianza y Sobre-confianza en Nivel 2-4?
Aquí tienes una descripción de los temas clave que dominarás:
1. **Comprender la Dinámica de la Transferencia de Control (Handover):**
* Examinar las complejidades del traspaso de control entre el sistema de conducción automatizado y el conductor humano.
* Analizar los factores que influyen en la eficacia y seguridad de la transición, como el tiempo de respuesta, la claridad de la información y las interfaces de usuario.
* Evaluar diferentes estrategias de handover y sus implicaciones en la seguridad y la experiencia del usuario en niveles de automatización 2-4.
2. **Analizar la Confianza y la Sobre-confianza en Sistemas Automatizados:**
* Investigar cómo la confianza del conductor en la tecnología afecta su comportamiento y desempeño.
* Identificar los riesgos asociados con la sobre-confianza y cómo puede llevar a una toma de decisiones deficiente y a una disminución del estado de alerta.
* Estudiar métodos para calibrar la confianza del conductor y evitar la sobre-confianza, incluyendo la retroalimentación del sistema y el diseño de la interfaz de usuario.
3. **Diseñar y Evaluar Interacciones Humano-Vehículo (HMI):**
* Aplicar principios de diseño centrado en el usuario para crear interfaces intuitivas y efectivas.
* Desarrollar y evaluar HMIs que faciliten una transferencia de control segura y eficiente.
* Utilizar herramientas de simulación y pruebas para evaluar el rendimiento de la HMI y la respuesta del conductor en escenarios complejos.
4. **Comprender los Factores Humanos y su Impacto en la Seguridad:**
* Analizar los errores humanos, la fatiga, la distracción y otros factores que pueden afectar la seguridad en la conducción automatizada.
* Desarrollar estrategias para mitigar los riesgos asociados con los factores humanos, como sistemas de monitoreo del conductor y alertas de seguridad.
* Investigar el impacto de la cultura y las actitudes de los conductores en la aceptación y adopción de tecnologías de conducción automatizada.
5. **Explorar la Validación y la Verificación de Sistemas Automatizados:**
* Aprender los métodos de prueba y validación utilizados para garantizar la seguridad y fiabilidad de los sistemas de conducción automatizada.
* Evaluar el desempeño del sistema en diferentes escenarios y condiciones, incluyendo situaciones de emergencia y entornos complejos.
* Comprender las regulaciones y estándares de la industria relacionados con la seguridad de la conducción automatizada.
Requisitos recomendados: Sólida base en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. Dominio del inglés (B2+/C1). Se ofrecen opciones de apoyo (bridging tracks) para cubrir posibles brechas de conocimiento.
1.1 Módulo 1: Confianza, Handover y Niveles 2-4 — fundamentos de confianza, sobre-confianza y límites operativos
1.2 Handover entre humano y sistema en navegación: criterios de transferencia, señales de alerta y roles
1.3 Dinámicas de confianza durante operaciones navales: seguimiento, variabilidad y mitigación de pérdidas de confianza
1.4 Diseño de procesos de handover: flujos, interfaces, checks y validación en niveles 2-4
1.5 Métricas de confianza y sobre-confianza: indicadores cuantitativos y cualitativos, dashboards y alertas
1.6 Factores contextuales en entornos marinos: oleaje, visibilidad, comunicaciones y su efecto en la confianza
1.7 Gestión de información y trazabilidad MBSE/PLM: rastro de cambios, control de versiones y data thread
1.8 Riesgos tecnológicos y readiness: TRL/CRL/SRL aplicados a H-V en navegación
1.9 Certificaciones, cumplimiento, IP y time-to-market en sistemas H-V
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para escenarios de Handover Nivel 2-4
2.1 Confianza y Handover en buques autónomos: definición de niveles 2-4, roles de operador y sistema, y protocolo de transferencia de control
2.2 Dominio del Handover y Gestión de Confianza: establecimiento de umbrales de confianza, control compartido y reversibilidad
2.3 Análisis de Handover y Dinámicas de Confianza: métricas de confianza, indicadores de sobreconfianza y respuesta ante errores
2.4 Estrategias de Handover en entornos operativos: patrulla, escolta y maniobra en espacios estrechos
2.5 Handover y Gestión de Confianza en condiciones adversas: baja visibilidad, ruido de sensores y resiliencia del sistema
2.6 Confianza en sistemas multi-vehículo: coordinación entre buque conductor, USV y drones de apoyo
2.7 Data & Digital Thread: MBSE/PLM para cambio de control y trazabilidad de transferencias de autoridad
2.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL para control humano–máquina; ciberseguridad y fiabilidad
2.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market: normativas de sistemas autónomos navales, certificación de software y hardware
2.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgos aplicada a escenarios de handover en operaciones navales
3.1 Handover: fundamentos de Ingeniería de Interacción Humano-Vehículo en Niveles 2-4
3.2 Confianza y Sobre-Confianza en sistemas de automatización: definiciones, riesgos y límites
3.3 Dominio del Handover: criterios de intervención, autonomía operativa y responsabilidades
3.4 Gestión de Confianza durante el Handover: monitorización de señales, calibración de confianza y comunicación
3.5 Análisis de Handover: métricas de rendimiento, incidentes y aprendizaje para mejora continua
3.6 Handover en entornos Nivel 2-4: escenarios de misión, complejidad y resiliencia operativa
3.7 Confianza y Control en la H-V: distribución de control entre humano y máquina
3.8 Dinámicas de Confianza en Handover: evolución de confianza, fatiga, carga de trabajo y adaptabilidad
3.9 Evaluación y herramientas: simulación, MBSE/PLM, criterios de aceptación y validación
3.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para Handover y Gestión de Confianza en Niveles 2-4
4.1 Confianza, Handover y Niveles 2-4: fundamentos y marco conceptual de la interacción humano-vehículo en navegación
4.2 Handover en sistemas navales: procesos, roles y criterios para la transferencia de control entre operador y sistema
4.3 Modelos de confianza en navegación: métricas, umbrales y señales de alerta para niveles 2-4
4.4 Sobre-confianza y fallos de handover: prevención, mitigación y diseño de redundancias
4.5 Dinámicas de interacción: distribución de responsabilidad entre humano y vehículo durante misiones marítimas
4.6 Estrategias de entrenamiento para dominio de handover y gestión de confianza en simuladores y escenarios reales
4.7 Gestión de confianza en entornos de mando y control: arquitectura de información y comunicación de fallos
4.8 Evaluación de madurez tecnológica (TRL/CRL) para sistemas de interacción humano-vehículo en navegación
4.9 Seguridad, certificaciones y ética en handover, confianza y operación naval autónoma
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para decisiones de transferencia de control
5. 1 Introducción a la Interacción Humano-Vehículo (IHCV) y los Niveles de Automatización 5-4
5. 2 El Concepto de Handover: Definición, Tipos y Factores Críticos
5. 3 Confianza en Sistemas Automatizados: Factores que la Influyen y su Medición
5. 4 El Papel de la Sobre-Confianza en la IHCV: Riesgos y Consecuencias
5. 5 Análisis de Escenarios de Handover en Niveles 5-4: Diseño y Evaluación
5. 6 Estrategias para la Gestión de la Confianza en el Handover: Diseño de Interfaces
5. 7 Handover y Control: Diseño de Sistemas para una Transición Segura
5. 8 Modelado y Simulación de la IHCV: Predicción del Comportamiento Humano
5. 9 Evaluación de la Usabilidad y la Experiencia del Usuario en el Handover
5. 10 Estudios de Caso: Análisis de Incidentes Relacionados con Handover y Confianza
6. 1 Introducción a la Ingeniería de Interacción Humano-Vehículo (HMI) en Sistemas de Conducción Autónoma (ADS)
6. 2 Definición de Handover: Tipos y escenarios en Niveles 2-4
6. 3 El Rol de la Confianza: Confianza calibrada, Sobre-confianza y desconfianza en el conductor
6. 4 Niveles de Automatización (SAE J3066): Un análisis profundo
6. 5 Handover: El proceso crítico de transferencia de control
6. 6 Factores Humanos: Impacto en la aceptación y desempeño del Handover
6. 7 El Diseño del HMI: Consideraciones clave para la seguridad y la usabilidad
6. 8 Estrategias de Mitigación: Abordando los desafíos del Handover y la confianza
6. 9 Métricas de Rendimiento: Evaluación del Handover y la confianza del usuario
6.10 Estudios de caso: Análisis de incidentes y buenas prácticas en Handover y Confianza
7. 1 Introducción a la Ingeniería de Interacción Humano-Vehículo (HMI) en Sistemas de Conducción Autónoma (Niveles 2-4)
7. 2 Definición y Tipos de Handover: Transferencia de Control en Vehículos Autónomos
7. 3 Confianza Humana en Sistemas de Conducción Autónoma: Factores y Modelos
7. 4 Sobre-Confianza y Sus Implicaciones en la Seguridad Vial
7. 5 Handover: Diseño y Protocolos para una Transferencia de Control Segura
7. 6 Gestión de la Confianza en el Conductor: Estrategias y Métricas
7. 7 Análisis de los Factores Humanos que Impactan en el Handover
7. 8 Handover en Diferentes Entornos: Carreteras, Ciudades y Condiciones Adversas
7. 9 Diseño de Sistemas de Handover para Minimizar el Riesgo de Sobre-Confianza
7. 10 Evaluación de la Efectividad de los Sistemas de Handover: Pruebas y Validación
8. 1 Fundamentos de la Ingeniería de Interacción Humano-Vehículo (IH) en Vehículos Autónomos.
8. 2 Definición y Conceptos Clave: Handover, Confianza, Sobre-Confianza.
8. 3 Niveles de Automatización (SAE 8-4) y sus Implicaciones en la IH.
8. 4 El Papel Crucial del Handover: Transferencia Segura del Control.
8. 5 Factores que Influyen en la Confianza del Usuario: Diseño y Experiencia.
8. 6 Riesgos Asociados a la Sobre-Confianza: Detección y Mitigación.
8. 7 Introducción a los Desafíos y Oportunidades de la IH en la Conducción Autónoma.
8. 8 Metodologías de Investigación en IH: Evaluación de Diseño y Validación.
8. 9 Ética y Seguridad en la Conducción Autónoma: Consideraciones Importantes.
8. 10 Visión General del Curso y Objetivos Específicos del Módulo.
9.1 Definición de Handover en Sistemas de Conducción Automatizada (Niveles 9-4)
9.2 Tipos de Handover: Solicitar, Ejecutar, Fallido
9.3 El Papel de la Confianza en la Interacción Humano-Vehículo
9.4 Factores que Influyen en la Confianza: Diseño, Desempeño, Experiencia
9.5 Concepto de Sobre-Confianza y sus Riesgos
9.6 Niveles de Automatización SAE (9-4): Características y Desafíos
9.7 El Impacto de la Handover en la Seguridad Vial
9.8 Marco Legal y Regulatorio Relacionado con la Automatización
9.9 Ejemplos Prácticos y Estudios de Caso de Handover
9.10 Herramientas y Métodos para el Análisis de Handover
10.1 Introducción a la Interacción Humano-Vehículo (HMI) en Sistemas de Conducción Automatizada (Nivel 2-4)
10.2 Definición y Tipos de Handover en Sistemas de Conducción
10.3 Niveles de Automatización (SAE J3016): Un Análisis Profundo
10.4 Fundamentos de la Confianza en Sistemas Automatizados
10.5 El Papel de la Sobre-Confianza y sus Consecuencias
10.6 Factores que Influyen en la Confianza y el Handover
10.7 Diseño de Interfaz de Usuario (UI) para un Handover Efectivo
10.8 Prácticas Recomendadas para la Gestión del Handover
10.9 Evaluación de Riesgos y Estrategias de Mitigación
10.10 Caso de Estudio: Análisis de incidentes relacionados con el Handover
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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