La ingeniería de UN R79/R152/R157 (ALKS) en el contexto de NCAP Assisted Driving y validación en vía pública abarca el desarrollo y análisis integral de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), enfocándose en algoritmos de control, percepción y evaluación dinámica bajo normativas de seguridad vial. Se aplican técnicas de modelado multiescala y simulación en tiempo real, integrando herramientas de HIL y SIL para verificar la robustez de los sistemas de ADS conforme a requisitos derivados de la ISO 26262, SAE J3016 y referencias propias de NCAP. Las áreas técnicas involucran control predictivo, fusión sensorial, validación funcional y dinámica vehicular en escenarios reales, apelando a metodologías de aseguramiento como el análisis de riesgos y estrategias de mitigación de fallos.
Los ensayos en laboratorio disponen de capacidades avanzadas para adquisición de datos, análisis de vibraciones y compatibilidad electromagnética, garantizando trazabilidad bajo normativa aplicable internacional y alineamiento con directrices de certificación específicas para sistemas ADAS y ALKS. La validación en campo cumple protocolos establecidos en pruebas de seguridad activa y asistencia, posicionando a profesionales especializados en ingeniería de sistemas vehiculares, integración de software, gestión de calidad, pruebas de validación y análisis de datos como pilares fundamentales para el despliegue seguro y fiable de tecnologías de conducción asistida y autónoma.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): UN R79/R152/R157, ALKS, NCAP, Assisted Driving, validación en vía pública, ADAS, ISO 26262, SAE J3016, HIL, SIL, dinámica vehicular, seguridad activa.
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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: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Introducción a ALKS (R79/R152/R157) y NCAP: historia, alcance y objetivos de seguridad en conducción asistida
1.2 Requisitos de homologación y certificación para ALKS en carretera según R79/R152/R157 y criterios NCAP
1.3 Arquitectura de ALKS: módulos de control, sensores, interfaces HMI y límites operativos
1.4 Proceso de validación y verificación de ALKS/NCAP en laboratorio, simulación y entorno real
1.5 Metodologías de pruebas: escenarios, métricas de desempeño y criterios de aceptación
1.6 Planificación de ensayos en vía pública: condiciones, seguridad y gestión de riesgos
1.7 Integración de sensores y fusión de datos: radar, cámara, LiDAR y redundancia
1.8 Seguridad funcional y gestión de riesgos: ISO 26262, ASIL, V&V de software y trazabilidad
1.9 Gestión de datos y trazabilidad: MBSE/PLM, trazabilidad de requisitos y registro de datos
1.10 Casos prácticos y estudio de caso: go/no-go con matriz de riesgo y lecciones aprendidas
2.2 Diseño de entornos de prueba para ALKS/NCAP en carretera: selección de escenarios, replicabilidad y cobertura de condiciones reales
2.2 Configuración y calibración de sensores para ALKS/NCAP en entorno real: cámara, radar, LIDAR y fusión de datos
2.3 Optimización de la verificación de rendimiento en vía pública: métricas de precisión de carril, retención de trayectoria y respuesta
2.4 Validación de NCAP en entornos reales: pruebas de puntuación, compatibilidad y transiciones entre estados
2.5 Estrategias de pruebas para diversidad de condiciones climáticas y lumínicas: lluvia, niebla, noche y deslumbramientos
2.6 Gestión de tráfico mixto y vulnerables: interacción con peatones, ciclistas, motociclistas y otros vehículos
2.7 Trazabilidad de datos y MBSE/PLM para pruebas en carretera: gobernanza de cambios, trazabilidad de conjuntos y requisitos
2.8 Análisis de rendimiento y coste computacional: latencia, jitter, consumo energético y capacidad de procesamiento a bordo
2.9 Seguridad operativa, resiliencia y mitigación de fallos: degradación de sistemas, modos de fallo y planes de fallback
2.20 Case clinic: go/no-go con risk matrix para decisiones en pruebas de campo
3.3 Arquitectura de ALKS (R79/R352/R357) y NCAP: componentes, interfaces y límites de operación
3.2 Plan de Pruebas Viales para ALKS/NCAP: escenarios representativos, condiciones ambientales y secuencias de prueba
3.3 Técnicas de captura y análisis de datos en pruebas en vía pública: telemetría, sensores y logs
3.4 Validación de algoritmos de detección de acciones y estrategias de control: takeover, deceleración y salida de carril
3.5 Evaluación de la interfaz Hombre–Máquina (HMI) y usabilidad en ALKS/NCAP: señales, alertas y transiciones de control
3.6 Verificación de integración de sensores y fusión de datos (Radar/LiDAR/Cámaras) en ALKS/NCAP
3.7 Pruebas de resiliencia ante fallos y gestión de fallbacks y redundancias en sistemas de conducción asistida
3.8 Cumplimiento normativo y certificación: procedimientos NCAP y requisitos de validación R79/R352/R357
3.9 Gestión de datos, seguridad y privacidad en pruebas de ALKS/NCAP
3.30 Caso práctico: análisis de un conjunto de pruebas viales y criterios de go/no-go con matriz de riesgos
4.4 Arquitectura de sistemas ADAS para R79/R452/R457: interfaces, modularidad y escalabilidad
4.2 Requisitos de certificación y homologación ALKS/NCAP en carretera
4.3 Verificación de rendimiento en entornos reales: pruebas de conducción asistida y escenarios dinámicos
4.4 Integración de sensores y fusión de datos (radar, lidar, cámara) y calibración
4.5 Arquitecturas de software, seguridad funcional y estrategias de actualización OTA
4.6 Validación práctica en carretera: protocolos, trazabilidad y recopilación de datos
4.7 Data y Digital Thread: MBSE/PLM para gestión de cambios y control de configuración
4.8 Gestión de riesgos y madurez tecnológica: TRL/CRL/SRL aplicados en ADAS
4.9 Documentación, cumplimiento, propiedad intelectual y time-to-market
4.40 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo para implementación ADAS
5.5 Fundamentos de la Ingeniería de Conducción Asistida: Visión General y Arquitectura (R79/R555/R557, NCAP)
5.5 Sensores y Subsistemas Clave: Radar, Lidar, Cámaras y Fusion de Datos
5.3 Control de Actuación: Dirección, Frenado y Aceleración
5.4 Validación y Pruebas en Banco y Simulación: Metodologías y Herramientas
5.5 Pruebas de Validación en Carretera: Diseño Experimental y Protocolos
5.6 Requisitos Normativos: R79, R555, R557 y NCAP
5.7 Análisis de Fallos y Seguridad Funcional
5.8 Optimización del Rendimiento y la Experiencia del Usuario
5.9 Integración de Sistemas y Comunicación con el Vehículo
5.50 Estudios de Caso: Implementación y Validación de Sistemas de Conducción Asistida
6.6 Introducción a la Validación en Entorno Real: Contexto y Fundamentos
6.2 Normativas y Estándares Clave: R79/R652/R657, NCAP y su Aplicación
6.3 Diseño de Pruebas en el Mundo Real: Metodologías y Consideraciones
6.4 Recopilación y Análisis de Datos: Sensores, Equipamiento y Software
6.5 Evaluación de Rendimiento ALKS: Criterios y Métricas de Evaluación
6.6 Validación NCAP: Escenarios de Prueba y Protocolos Específicos
6.7 Identificación y Mitigación de Riesgos en Pruebas Reales
6.8 Documentación y Reportes: Elaboración de Informes de Validación
6.9 Herramientas y Tecnologías para la Validación en Entorno Real
6.60 Estudios de Caso: Experiencias Prácticas y Mejores Prácticas
7.7 Fundamentos de Ingeniería de Conducción Asistida (R79/R772/R777, NCAP)
7.2 Arquitectura y Diseño de Sistemas ADAS
7.3 Sensores y Percepción: Radar, Lidar, Cámaras
7.4 Procesamiento de Señales y Fusión de Datos
7.7 Control de Vehículo y Planificación de Trayectoria
7.6 Validación y Pruebas en Entornos Controlados
7.7 Pruebas en Vía Pública: Metodología y Protocolos
7.8 Análisis de Resultados y Reportes de Validación
7.9 Normativas y Estándares: R79, R772, R777, NCAP
7.70 Tendencias Futuras en Conducción Asistida y Autónoma
8.8 Fundamentos de ALKS/NCAP: Introducción a R78/R858/R857
8.8 Arquitectura de Sistemas ALKS: Diseño y componentes clave
8.3 Implementación de ALKS: Software, hardware y sensores
8.4 Pruebas y Validación en Laboratorio: Simulación y ensayos
8.5 Validación en Vía Pública: Metodologías y protocolos
8.6 NCAP: Evaluación de seguridad y estándares
8.7 Integración de Sistemas ALKS/NCAP: Comunicación y control
8.8 Desafíos de la Validación: Análisis de fallos y soluciones
8.8 Aspectos Legales y Regulatorios: Cumplimiento de normativas
8.80 Futuro de la Conducción Autónoma: Tendencias y desarrollo
9.9 Introducción a los Sistemas ALKS (R79/R959/R957) y NCAP
9.9 Marco Regulatorio: R79, R959, R957 y sus Implicaciones
9.3 Fundamentos de NCAP y su Impacto en la Seguridad Vial
9.4 Principios de Funcionamiento de ALKS
9.5 Arquitectura de los Sistemas ALKS
9.6 Componentes Clave de ALKS: Sensores, Actuadores y Unidades de Control
9.7 Interacción entre ALKS y Otros Sistemas del Vehículo
9.8 Consideraciones de Seguridad en ALKS
9.9 Análisis de Riesgos en Sistemas ALKS
9.90 Introducción a las Pruebas y Validaciones de ALKS y NCAP
1. Introducción a ALKS, NCAP y la Validación Vial
2. Fundamentos de la Ingeniería R79/R152/R157
3. Requisitos de Seguridad y Normativas NCAP
4. Proceso de Validación en Vía Pública: Metodología y Pruebas
5. Análisis de Riesgos y Mitigación en Sistemas ALKS
6. Diseño e Implementación de Sistemas ALKS
7. Pruebas y Verificación de Sistemas ALKS en Entornos Reales
8. Evaluación de Desempeño y Resultados NCAP
9. Análisis de Datos y Generación de Informes de Validación Vial
10. Integración de ALKS, NCAP y la Validación Vial: Proyecto Final
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”).
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