Diplomado en Vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas
¿Por qué este master?
El Diplomado en Vehículos Autónomos y Embarcaciones Eléctricas te sumerge en la revolución de la movilidad del futuro, explorando las tecnologías y desafíos de la conducción autónoma terrestre y marítima, así como la propulsión eléctrica en embarcaciones. Adquiere las habilidades para diseñar, implementar y gestionar sistemas innovadores en este campo en auge.
Ventajas diferenciales
- Enfoque integral: desde la percepción y control de vehículos autónomos hasta los sistemas de propulsión eléctrica en embarcaciones.
- Tecnologías clave: Lidar, radar, visión artificial, navegación inercial, baterías, sistemas de gestión de energía y motores eléctricos.
- Simulación y modelado: aprende a utilizar herramientas de simulación para validar y optimizar algoritmos y sistemas.
- Marco regulatorio y ético: conoce las normativas y consideraciones éticas relacionadas con la autonomía y la electrificación.
- Proyectos prácticos: aplica tus conocimientos en proyectos reales para desarrollar soluciones innovadoras.
¿A quién va dirigido?
- Ingenieros y técnicos que buscan especializarse en el diseño, desarrollo y mantenimiento de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Profesionales del sector automotriz y naval interesados en la transición hacia la movilidad sostenible y la electrificación del transporte.
- Emprendedores y startups que desean innovar en el mercado de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Investigadores y académicos que buscan profundizar sus conocimientos en las últimas tecnologías y tendencias del sector.
- Estudiantes de ingeniería y carreras afines que aspiran a una carrera en la vanguardia de la tecnología de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
Flexibilidad para tu aprendizaje
Diseñado para profesionales y estudiantes: modalidad online flexible, acceso a contenido 24/7 y soporte personalizado para tu progreso.
Objetivos y competencias
Diseñar e implementar sistemas de control para vehículos autónomos:
«Integrar planificación de rutas, percepción del entorno y actuadores del vehículo, garantizando seguridad y eficiencia en la navegación.»
Integrar sensores y actuadores para la percepción y control del entorno:
«Calibrar, configurar y optimizar la respuesta de sistemas integrados, garantizando la fiabilidad y seguridad operativa ante variaciones ambientales e interferencias.»
Desarrollar algoritmos de navegación y toma de decisiones para la autonomía:
Implementar planificación de rutas adaptable, considerando restricciones dinámicas (meteorología, tráfico) y optimizando consumo energético/tiempo, validando continuamente la ejecución con sistemas de monitorización y alertas tempranas.
Evaluar y optimizar el rendimiento energético de vehículos y embarcaciones eléctricas:
«Analizar datos de telemetría, identificar patrones de consumo y ajustar parámetros de conducción/navegación para maximizar la autonomía y eficiencia.»
Gestionar la seguridad y fiabilidad de sistemas autónomos y eléctricos:
Implementar redundancia y monitorización continua, analizando datos para predecir fallos y aplicar mantenimiento predictivo, minimizando el impacto en la operatividad.
Adaptar y aplicar normativas legales y éticas a vehículos autónomos y eléctricos:
«Interpretar leyes de tránsito y privacidad de datos, asegurando la seguridad vial y el respeto a la información del usuario.»
Plan de estudio - Módulos
- Fundamentos de la propulsión eléctrica marina: historia, ventajas y desventajas
- Sistemas de propulsión eléctrica: AC, DC, híbridos, configuraciones
- Motores eléctricos marinos: tipos, características, control y mantenimiento
- Variadores de frecuencia (VFD): principios de funcionamiento, control y aplicaciones
- Generadores eléctricos marinos: tipos, sistemas de excitación y regulación
- Sistemas de distribución eléctrica: barras, protecciones, redundancia y seguridad
- Almacenamiento de energía: baterías, supercondensadores, celdas de combustible
- Sistemas de control y automatización: PLC, SCADA, HMI, redes de comunicación
- Sistemas de navegación: sensores, algoritmos, pilotos automáticos y control dinámico
- Reglamentación y normativas: IMO, IEC, clasificación y seguridad
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- Introducción a los VAE y Embarcaciones Eléctricas: Tipos, Arquitecturas y Aplicaciones
- Fundamentos de la Conducción/Navegación Autónoma: Percepción, Planificación y Control
- Sistemas de Sensores: LiDAR, Radar, Cámaras, IMU, GPS/GNSS
- Arquitectura de Control: Unidades de Procesamiento, Buses de Comunicación, Sistemas Operativos en Tiempo Real
- Sistemas de Actuación: Motores Eléctricos, Sistemas de Dirección/Timón, Frenos
- Baterías y Sistemas de Gestión de Energía (BMS): Tipos, Características, Seguridad
- Redes de Comunicación Vehiculares/Marinas: CAN Bus, Ethernet, Inalámbricas
- Seguridad Funcional: Análisis de Riesgos, Diseño de Sistemas Seguros, Estándares (ISO 26262, IEC 61508)
- Ciberseguridad en VAE/EE: Amenazas, Vulnerabilidades, Medidas de Protección
- Regulaciones y Normativas: Legislación Vigente, Homologación, Certificación
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- Introducción a la conducción autónoma: niveles, beneficios y desafíos
- Arquitectura de un vehículo autónomo: percepción, planificación y control
- Sensores: LiDAR, radar, cámaras, ultrasonidos, IMU y GNSS
- Procesamiento de datos y fusión sensorial: algoritmos, filtrado y calibración
- Planificación de rutas y toma de decisiones: algoritmos de búsqueda y optimización
- Control del vehículo: actuadores, sistemas de dirección, frenado y aceleración
- Seguridad funcional: análisis de riesgos, diseño seguro y validación
- Ciberseguridad en vehículos autónomos: amenazas, vulnerabilidades y contramedidas
- Regulaciones y estándares: SAE, ISO y normativas específicas
- Pruebas y validación: simulación, pruebas en circuito cerrado y en vía pública
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- Introducción a los vehículos autónomos: historia, niveles de autonomía, casos de uso
- Arquitectura general de un vehículo autónomo: percepción, planificación, control
- Sensores: LiDAR, radar, cámaras, ultrasonidos, IMU, GNSS – principios de funcionamiento y limitaciones
- Sistemas de percepción: detección de objetos, clasificación, seguimiento, SLAM
- Planificación de rutas: algoritmos de búsqueda, optimización de trayectorias, evitación de obstáculos
- Control del vehículo: control de velocidad, dirección, frenado, sistemas de actuación
- Sistemas de propulsión: motores de combustión interna, eléctricos, híbridos – características y control
- Sistemas de alimentación: baterías, pilas de combustible, gestión de energía
- Comunicación V2X: protocolos, seguridad, aplicaciones
- Aspectos legales y éticos de la conducción autónoma: responsabilidad, seguridad, privacidad
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- Introducción a la arquitectura de sistemas inteligentes: capas, componentes, interfaces
- Sensores y actuadores: tipos, características, integración con el entorno
- Sistemas de control: PID, lógica difusa, control predictivo
- Algoritmos de navegación: SLAM, pathfinding, evitación de obstáculos
- Inteligencia artificial: aprendizaje automático, redes neuronales, visión artificial
- Planificación de misiones: definición de objetivos, restricciones y optimización
- Sistemas de localización y posicionamiento: GPS, IMU, odometría
- Percepción del entorno: procesamiento de datos, fusión sensorial, modelado del mundo
- Comunicación y conectividad: protocolos, redes, interoperabilidad
- Ética y seguridad en sistemas autónomos: responsabilidad, privacidad, protección de datos
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- Introducción a la conducción autónoma: Niveles, beneficios y desafíos
- Arquitectura de sistemas ADAS: Sensores, procesamiento y actuadores
- Sensores de percepción: Cámaras, LiDAR, radar y ultrasonido; principios y limitaciones
- Fusión de sensores: Técnicas, algoritmos y gestión de incertidumbre
- Localización y mapeo: SLAM, odometría visual y mapas HD
- Planificación de rutas y trayectorias: Algoritmos de búsqueda, optimización y control
- Control del vehículo: Modelado, control predictivo y estabilidad
- Seguridad funcional (ISO 26262): Conceptos, procesos y análisis de riesgos
- Ciberseguridad en la conducción autónoma: Amenazas, vulnerabilidades y contramedidas
- Regulación y ética: Implicaciones legales, responsabilidad y toma de decisiones
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- Introducción a los vehículos autónomos: historia, niveles de autonomía y aplicaciones
- Arquitectura de hardware: sensores (LiDAR, radar, cámaras), unidades de procesamiento, actuadores
- Arquitectura de software: percepción, planificación, control, comunicación
- Sistemas operativos en tiempo real (RTOS) y middlewares (ROS, AUTOSAR)
- Sistemas de control: control predictivo (MPC), control adaptable, control robusto
- Propulsión eléctrica: motores, inversores, baterías, gestión de energía
- Sistemas de navegación: GNSS, IMU, odometría, fusión de sensores
- Seguridad funcional: ISO 26262, análisis de riesgos, mitigación de fallos
- Ciberseguridad: amenazas, vulnerabilidades, hardening
- Aspectos regulatorios y éticos de los vehículos autónomos
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- Introducción a la Arquitectura Inteligente: Conceptos, beneficios y desafíos.
- Sensores y Actuadores: Tipos, características, integración y aplicaciones en sistemas de control.
- Sistemas de Control Inteligente: Lógica difusa, redes neuronales, algoritmos genéticos y aprendizaje automático.
- Arquitectura de Sistemas de Propulsión: Tipos, componentes, eficiencia y control.
- Sistemas de Propulsión Inteligente: Control adaptativo, optimización del consumo de energía y gestión de fallos.
- Redes de Comunicación: Protocolos, estándares, seguridad y redundancia en sistemas distribuidos.
- Modelado y Simulación: Herramientas, técnicas y validación de modelos para sistemas complejos.
- Automatización y Robótica: Aplicaciones en la arquitectura, control y propulsión inteligente.
- Eficiencia Energética: Estrategias, tecnologías y optimización en sistemas integrados.
- Ciberseguridad: Amenazas, vulnerabilidades y medidas de protección en sistemas inteligentes.
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- Introducción a la robótica autónoma: historia, tendencias y aplicaciones
- Sensores para la autonomía: cámaras, LiDAR, radar, IMU, GPS/GNSS
- Percepción del entorno: procesamiento de imágenes, SLAM, odometría visual
- Planificación de rutas: algoritmos de búsqueda (A*, Dijkstra), planificación probabilística (RRT)
- Control de movimiento: control PID, control predictivo, control adaptativo
- Sistemas operativos para robótica: ROS (Robot Operating System), otros frameworks
- Arquitecturas de software para robots autónomos: capas de abstracción, modularidad
- Localización y mapeo: Kalman Filters, Particle Filters, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)
- Navegación autónoma: evitación de obstáculos, seguimiento de trayectorias, comportamiento reactivo
- Ética y seguridad en la robótica autónoma: consideraciones legales, responsabilidad, privacidad
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- Introducción a la conducción autónoma: Niveles de autonomía y arquitecturas
- Sensores: Cámaras, LiDAR, Radar, Ultrasonido – Principios y limitaciones
- Procesamiento de datos sensoriales: Percepción, fusión sensorial y modelado del entorno
- Planificación de la trayectoria: Algoritmos de búsqueda, optimización y toma de decisiones
- Control del vehículo: Modelos dinámicos, control predictivo y seguimiento de trayectoria
- Arquitectura del sistema de conducción autónoma: Componentes hardware y software, comunicación entre módulos
- Seguridad funcional: Estándares (ISO 26262), análisis de riesgos (HAZOP, FTA) y mitigación
- Ciberseguridad en la conducción autónoma: Amenazas, vulnerabilidades y contramedidas
- Validación y verificación: Pruebas en simulación, en circuito cerrado y en vía pública
- Aspectos legales y éticos de la conducción autónoma: Responsabilidad, privacidad y seguridad de los datos
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Salidas profesionales
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- Ingeniero de diseño y desarrollo: Creación de sistemas de control, navegación y propulsión para vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Especialista en pruebas y validación: Verificación del rendimiento, seguridad y fiabilidad de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Técnico de mantenimiento y reparación: Diagnóstico y solución de problemas en sistemas eléctricos, electrónicos y mecánicos de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Consultor en movilidad autónoma y eléctrica: Asesoramiento a empresas y organizaciones sobre la implementación de soluciones de transporte autónomo y electrificado.
- Investigador y desarrollador de algoritmos: Creación de algoritmos de percepción, planificación y control para vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Integrador de sistemas: Combinación de diferentes componentes y tecnologías para crear soluciones completas de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Gestor de proyectos: Planificación, coordinación y supervisión de proyectos de desarrollo y despliegue de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Especialista en ciberseguridad: Protección de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas contra ataques informáticos y vulnerabilidades.
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Requisitos de admisión
Perfil académico/profesional:
Grado/Licenciatura en Náutica/Transporte Marítimo, Ingeniería Naval/Marina o titulación afín; o experiencia profesional acreditada en puente/operaciones.
Competencia lingüística:
Recomendado inglés marítimo (SMCP) funcional para simulaciones y materiales técnicos.
Documentación:
CV actualizado, copia de titulación o libreta de embarque, DNI/Pasaporte, carta de motivación.
Requisitos técnicos (para online):
Equipo con cámara/micrófono, conexión estable, monitor ≥ 24” recomendado para ECDIS/Radar-ARPA.
Proceso de admisión y fechas
1. Solicitud
online
(formulario + documentos).
2. Revisión académica y entrevista
(perfil/objetivos/compatibilidad horaria).
3. Decisión de admisión
(+ propuesta de beca si aplica).
4. Reserva de plaza
(depósito) y matrícula.
5. Inducción
(acceso a campus, calendarios, guías de simulador).
Becas y ayudas
- Fundamentos y tecnologías clave: Profundiza en la inteligencia artificial, sensores avanzados y sistemas de navegación esenciales para el desarrollo de vehículos autónomos.
- Diseño y control de embarcaciones eléctricas: Aprende sobre sistemas de propulsión eléctrica, baterías de última generación y optimización energética en el ámbito marítimo.
- Regulación y seguridad: Adquiere conocimientos sobre las normativas vigentes, estándares de seguridad y desafíos éticos relacionados con la implementación de estas tecnologías.
- Simulación y prototipado: Desarrolla habilidades prácticas mediante el uso de herramientas de simulación y la creación de prototipos virtuales de vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
- Casos de estudio y aplicaciones reales: Analiza ejemplos concretos de implementación en diversos sectores y explora las oportunidades de innovación y desarrollo futuro.
Testimonios
Este diplomado me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar un sistema de navegación autónoma para embarcaciones eléctricas. Apliqué lo aprendido en el diseño y construcción de un prototipo funcional que demostró una eficiencia energética un 20% superior a los sistemas convencionales, validando así la eficacia del programa y mi capacidad para innovar en el sector.
El Diplomado en Innovación en Transporte Marítimo me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para liderar la implementación de un nuevo sistema de logística en mi empresa. Gracias a los conceptos aprendidos sobre digitalización y automatización de procesos, logramos reducir los tiempos de entrega en un 15% y optimizar los costos operativos en un 10%, impactando positivamente la eficiencia y rentabilidad de nuestra organización.
Este diplomado me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar un sistema de navegación autónoma para embarcaciones eléctricas. Apliqué lo aprendido para optimizar el consumo energético y la ruta de un prototipo, logrando un aumento del 25% en la autonomía y una reducción del 15% en el tiempo de navegación en pruebas de campo.
Este diplomado me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar un sistema de navegación autónoma para embarcaciones eléctricas. Apliqué lo aprendido en el diseño e implementación de un prototipo funcional que logró navegar de forma autónoma un circuito predefinido, demostrando la viabilidad de la tecnología y abriendo puertas a futuras investigaciones en el área.
Preguntas frecuentes
La principal diferencia radica en el entorno de operación: los vehículos autónomos se desplazan por tierra, mientras que las embarcaciones eléctricas navegan por agua. Aunque ambos pueden incorporar tecnologías de automatización o autonomía, su diseño, propulsión y sistemas de navegación difieren significativamente debido a las características de sus respectivos medios.
Sí. El itinerario incluye ECDIS/Radar-ARPA/BRM con escenarios de puerto, oceánica, niebla, temporal y SAR.
Online con sesiones en vivo; opción híbrida para estancias de simulador/prácticas mediante convenios.
Sí, este diplomado cubre aspectos de hardware y software relacionados con vehículos autónomos y embarcaciones eléctricas.
Recomendado SMCP funcional. Ofrecemos materiales de apoyo para fraseología estándar.
Sí, con titulación afín o experiencia en operaciones marítimas/portuarias. La entrevista de admisión confirmará encaje.
Opcionales (3–6 meses) a través de Empresas & Colaboraciones y la Red de Egresados.
Prácticas en simulador (rúbricas), planes de derrota, SOPs, checklists, micro-tests y TFM aplicado.
Título propio de Navalis Magna University + portafolio operativo (tracks, SOPs, informes y KPIs) útil para auditorías y empleo.
- Introducción a la conducción autónoma: Niveles de autonomía y arquitecturas
- Sensores: Cámaras, LiDAR, Radar, Ultrasonido – Principios y limitaciones
- Procesamiento de datos sensoriales: Percepción, fusión sensorial y modelado del entorno
- Planificación de la trayectoria: Algoritmos de búsqueda, optimización y toma de decisiones
- Control del vehículo: Modelos dinámicos, control predictivo y seguimiento de trayectoria
- Arquitectura del sistema de conducción autónoma: Componentes hardware y software, comunicación entre módulos
- Seguridad funcional: Estándares (ISO 26262), análisis de riesgos (HAZOP, FTA) y mitigación
- Ciberseguridad en la conducción autónoma: Amenazas, vulnerabilidades y contramedidas
- Validación y verificación: Pruebas en simulación, en circuito cerrado y en vía pública
- Aspectos legales y éticos de la conducción autónoma: Responsabilidad, privacidad y seguridad de los datos
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Solicitar información
- Completa el Formulario de Solicitud
- Adjunta CV/Titulación (si la tienes a mano).
- Indica tu cohorte preferida (enero/mayo/septiembre) y si deseas opción híbrida con sesiones de simulador.
Un asesor académico se pondrá en contacto en 24–48 h para guiarte en admisión, becas y compatibilidad con tu agenda profesional.
