Máster en Sensores y Sistemas de Navegación Autónoma
¿Por qué este master?
El Máster en Sensores y Sistemas de Navegación Autónoma te prepara para liderar la revolución en la movilidad del futuro. Domina las tecnologías clave en percepción del entorno, fusión de sensores, localización y mapeo, y planificación y control para vehículos autónomos terrestres, aéreos y marítimos. Este programa te brinda una formación integral con prácticas en simuladores y plataformas reales, proyectos de investigación aplicada y un enfoque en las últimas tendencias en Inteligencia Artificial y Robótica.
Ventajas diferenciales
- Formación multidisciplinar: integra conocimientos de electrónica, informática, matemáticas y control.
- Laboratorios especializados: acceso a equipos de última generación para experimentación y desarrollo.
- Proyectos reales: colaboración con empresas líderes en el sector para resolver desafíos concretos.
- Profesores expertos: equipo docente con amplia experiencia en investigación y desarrollo en navegación autónoma.
- Salidas profesionales: amplias oportunidades en automoción, aeroespacial, logística y robótica.
¿A quién va dirigido?
- Ingenieros electrónicos, informáticos y de telecomunicaciones que buscan especialización en percepción ambiental, fusión de datos y control autónomo.
- Profesionales de la automoción, robótica y aeroespacial interesados en adaptar tecnologías de navegación autónoma a nuevos dominios.
- Investigadores y académicos que desean profundizar en los últimos avances en sensores, algoritmos y arquitecturas de sistemas autónomos.
- Empresas del sector tecnológico que necesitan formar talento en el desarrollo e implementación de soluciones de navegación autónoma.
- Graduados en ingenierías y ciencias afines que buscan un impulso profesional en el campo de la inteligencia artificial y la robótica móvil.
Flexibilidad formativa
Adaptado a profesionales y estudiantes: modalidad online flexible, recursos multimedia interactivos y tutorías personalizadas.
Objetivos y competencias
Diseñar e implementar sistemas de percepción avanzados:
Integrar datos de múltiples sensores (LiDAR, cámaras, radar) mediante fusión sensorial, para crear un modelo ambiental robusto y preciso, adaptándose a condiciones variables de iluminación y meteorología.
Desarrollar algoritmos de fusión sensorial robustos y eficientes:
«Implementar filtros de Kalman extendidos y variantes para la estimación óptima del estado, adaptándose dinámicamente a la incertidumbre y las características de cada sensor.»
Gestionar y optimizar el rendimiento de sistemas de navegación autónoma:
«Implementar estrategias de mitigación de riesgos basadas en análisis predictivos y aprendizaje automático, para anticipar y evitar situaciones críticas.»
Integrar y validar sistemas de navegación en entornos reales:
«Interpretando la información de sensores (GNSS, AIS, radar) y evaluando su precisión en tiempo real.»
Liderar proyectos de I+D en el ámbito de la robótica móvil y la navegación.
«Definir arquitecturas robóticas robustas y escalables, integrando percepción, planificación y control, con foco en la adaptabilidad a entornos dinámicos y la gestión eficiente de recursos computacionales.»
Evaluar y seleccionar la tecnología de sensores más adecuada para cada aplicación:
Considerando precisión, rango, consumo energético, coste y robustez ambiental, justificando la elección basada en las necesidades específicas del proyecto y el entorno operativo.
Plan de estudio - Módulos
- Introducción a la percepción ambiental: Definición, alcance e importancia.
- Bases neurofisiológicas de la percepción: Receptores sensoriales, vías neuronales y procesamiento central.
- Sistemas sensoriales individuales: Visión, audición, olfato, gusto, tacto y propiocepción: características, funciones y alteraciones.
- Interacción sensorial y sinestesia: Tipos de sinestesia, bases neurobiológicas y efectos en la percepción.
- Atención y percepción: Influencia de la atención en la selección y procesamiento de estímulos sensoriales.
- Percepción y memoria: Codificación, almacenamiento y recuperación de información sensorial.
- Factores que influyen en la percepción: Experiencia, expectativas, emociones y contexto sociocultural.
- Trastornos de la percepción: Agnosias, alucinaciones, ilusiones y otros déficits perceptivos.
- Evaluación de la percepción: Pruebas y métodos para medir la sensibilidad y discriminación sensorial.
- Aplicaciones de la percepción ambiental y la fusión sensorial: Diseño, arte, gastronomía y rehabilitación.
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- Introducción a la Arquitectura Robótica: Paradigmas y Componentes
- Sensores Robóticos: Tipos, Características y Aplicaciones
- Procesamiento de Señales y Datos Sensoriales: Filtrado, Transformación y Análisis
- Percepción Visual: Visión Estéreo, Reconocimiento de Objetos y Seguimiento
- Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM): Algoritmos y Técnicas
- Planificación de Movimiento: Algoritmos de Búsqueda y Optimización
- Control Robótico: Control PID, Control Adaptativo y Control Inteligente
- Robótica Colaborativa (Cobots): Seguridad y Diseño de Interacción
- Simulación Robótica: Entornos Virtuales y Validación de Algoritmos
- Ética y Seguridad en la Robótica: Consideraciones Legales y Sociales
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- Introducción a la Inteligencia Artificial: conceptos básicos, historia y aplicaciones en percepción del entorno.
- Sensores y Dispositivos de Percepción: cámaras, LiDAR, radares, IMUs; principios de funcionamiento y características.
- Procesamiento de Imágenes: filtrado, detección de bordes, segmentación, extracción de características.
- Visión por Computadora: reconocimiento de objetos, seguimiento de objetos, análisis de escenas.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): comprensión del lenguaje, análisis de sentimientos, generación de texto para interacción con el entorno.
- Fusión de Sensores: técnicas y algoritmos para combinar datos de múltiples sensores.
- Aprendizaje Automático (Machine Learning): algoritmos supervisados, no supervisados y por refuerzo aplicados a la percepción.
- Redes Neuronales Profundas (Deep Learning): arquitecturas convolucionales (CNNs), recurrentes (RNNs) y transformadores para la percepción.
- Robótica y Navegación Autónoma: planificación de rutas, evitación de obstáculos, localización y mapeo simultáneo (SLAM).
- Ética y Seguridad en la IA para la Percepción: privacidad, sesgos, responsabilidad y regulaciones.
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- Introducción al Procesamiento de Señales: Fundamentos y Aplicaciones
- Señales y Sistemas: Clasificación, Representación en el Tiempo y la Frecuencia
- Transformada de Fourier: Análisis Espectral, DFT, FFT
- Filtrado Digital: Diseño de Filtros FIR e IIR, Implementación y Análisis
- Análisis Tiempo-Frecuencia: Transformada Wavelet, STFT y Aplicaciones
- Introducción a la Fusión Sensorial: Conceptos, Arquitecturas y Beneficios
- Modelos de Fusión: Kalman Filter, Bayesian Networks, Dempster-Shafer Theory
- Localización y Seguimiento: Algoritmos de Estimación y Fusión de Datos
- Aplicaciones de la Fusión Sensorial: Robótica, Automoción, Medicina
- Evaluación del Rendimiento: Métricas, Validación y Análisis de Resultados
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- Introducción al modelado de sensores: Objetivos, tipos de modelos (analíticos, empíricos, numéricos) y su aplicación.
- Fundamentos de la simulación: Métodos de simulación (Monte Carlo, elementos finitos, diferencias finitas), software de simulación y buenas prácticas.
- Optimización de sensores: Algoritmos de optimización (gradiente descendente, algoritmos genéticos, optimización bayesiana), funciones objetivo y restricciones.
- Modelado de sensores resistivos: Modelos de conductividad, sensibilidad a la temperatura, efectos de humedad y luz.
- Modelado de sensores capacitivos: Modelos de capacitancia, geometría, materiales dieléctricos, efectos de la temperatura y la frecuencia.
- Modelado de sensores inductivos: Modelos de inductancia, autoinducción, inductancia mutua, efectos de la frecuencia y el campo magnético.
- Modelado de sensores piezoeléctricos: Modelos de piezoelectricidad, respuesta a la presión y vibración, efectos de la temperatura.
- Simulación de sensores MEMS: Diseño y simulación de microestructuras, análisis de estrés y deformación, simulación electro-mecánica.
- Validación y calibración de modelos: Técnicas de validación experimental, calibración de modelos y análisis de incertidumbre.
- Estudios de caso: Modelado, simulación y optimización de sensores específicos (ej. sensores de presión, temperatura, humedad, etc.).
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- Introducción al procesamiento de señales: Señales deterministas vs. aleatorias, estacionariedad, ergodicidad.
- Transformada de Fourier: Análisis de frecuencia, espectro de potencia, ventanas espectrales.
- Filtrado digital: Diseño de filtros FIR e IIR, transformada Z, estabilidad y respuesta en frecuencia.
- Estimación espectral: Métodos paramétricos y no paramétricos, periodograma, métodos de suavizado.
- Procesamiento adaptativo: Algoritmos LMS y RLS, cancelación de ruido, ecualización adaptativa.
- Modelado de señales: Modelos AR, MA, ARMA, identificación de sistemas.
- Fusión sensorial: Arquitecturas centralizadas, distribuidas e híbridas.
- Estimación de estado: Filtro de Kalman, filtro extendido de Kalman (EKF), filtro unscented de Kalman (UKF).
- Teoría de la decisión: Criterios de decisión bayesianos, Neyman-Pearson, curvas ROC.
- Aplicaciones en robótica, vehículos autónomos y sistemas de vigilancia.
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- Introducción a la percepción multimodal: bases neurocientíficas y cognitivas
- Procesamiento sensorial temprano: extracción de características y codificación
- Integración multisensorial: principios, reglas y mecanismos neuronales
- Atención y selección sensorial: modulación de la percepción
- Percepción del espacio y el movimiento: integración visual, auditiva y propioceptiva
- Percepción del tiempo: ritmos biológicos e integración temporal intersensorial
- Influencia del contexto y las expectativas en la percepción
- Percepción social: reconocimiento de emociones e intenciones
- Plasticidad neuronal y adaptación sensorial
- Aplicaciones de la percepción avanzada y fusión sensorial: realidad virtual, robótica y rehabilitación
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- Introducción al Procesamiento de Señales: señales deterministas y aleatorias.
- Análisis en el Dominio del Tiempo: correlación, convolución, filtrado temporal.
- Análisis en el Dominio de la Frecuencia: Transformada de Fourier, espectrogramas.
- Técnicas de Filtrado Adaptativo: LMS, RLS, aplicaciones en cancelación de ruido.
- Sensores de Navegación: IMU, GPS, odómetros, fusión sensorial.
- Modelado del Entorno Acústico y Visual: propagación, reflexión, refracción.
- Extracción de Características: métodos basados en energía, frecuencia, morfología.
- Introducción a la Inteligencia Artificial: aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Algoritmos de Clasificación: máquinas de soporte vectorial, redes neuronales.
- Aplicaciones en Navegación Autónoma: detección de obstáculos, reconocimiento de rutas.
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- Introducción a la navegación autónoma: conceptos y principios básicos
- Integración de sensores: tipos de sensores y su función en sistemas autónomos
- Arquitectura de sistemas de navegación: elementos clave y su interconexión
- Procesamiento de datos: fusión de datos de múltiples sensores
- Algoritmos de navegación: cálculo de trayectoria y localización
- Simulación de entornos de navegación: herramientas y técnicas
- Métodos de validación: pruebas de rendimiento y verificación
- Desarrollo de software para navegación autónoma: lenguajes y plataformas
- Desafíos éticos y de seguridad: implicaciones de la navegación autónoma
- Trabajo final: aplicación práctica de los conocimientos adquiridos en un proyecto específico
Salidas profesionales
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- Ingeniero de desarrollo de sensores: Diseño, prototipado y validación de sensores para navegación autónoma.
- Ingeniero de sistemas de navegación: Integración de sensores, algoritmos de fusión sensorial y sistemas de control.
- Especialista en robótica móvil: Desarrollo de algoritmos de navegación, planificación de rutas y control de robots autónomos.
- Ingeniero de pruebas y validación: Diseño de pruebas, análisis de datos y evaluación del rendimiento de sistemas autónomos.
- Científico de datos en percepción artificial: Desarrollo de algoritmos de visión artificial, aprendizaje automático y procesamiento de señales.
- Ingeniero de I+D en conducción autónoma: Desarrollo de sistemas de percepción, planificación y control para vehículos autónomos.
- Consultor en sistemas autónomos: Asesoramiento técnico en la implementación de soluciones de navegación autónoma en diversos sectores.
- Emprendedor tecnológico: Creación de empresas innovadoras en el ámbito de la robótica y la navegación autónoma.
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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
- Tecnología de vanguardia: Domina los sensores más avanzados y las técnicas de navegación autónoma de última generación.
- Aplicaciones reales: Aprende a diseñar y aplicar sistemas en robótica, vehículos autónomos, drones y más, resolviendo desafíos del mundo real.
- Experiencia práctica: Desarrolla proyectos innovadores con simulaciones avanzadas y equipamiento especializado en nuestros laboratorios.
- Profesores expertos: Aprende de líderes de la industria y la academia, con amplia experiencia en investigación y desarrollo de sistemas autónomos.
- Salidas profesionales: Impulsa tu carrera en sectores de alta demanda como automoción, aeroespacial, logística y desarrollo de software.
Testimonios
Este máster me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para liderar el desarrollo de un nuevo sistema de navegación autónoma para drones de reparto. Aplicando algoritmos de fusión sensorial y técnicas de control predictivo aprendidas durante el programa, conseguimos mejorar la precisión de navegación en un 30% y reducir el consumo energético en un 15%, resultados que fueron clave para asegurar la financiación de la siguiente fase del proyecto.
Durante el Máster en Robótica y Automatización Marítima, desarrollé un sistema de control autónomo para un ROV de inspección de plataformas offshore. Este proyecto, que superó las expectativas iniciales del programa, me permitió aplicar conocimientos de visión artificial y aprendizaje automático para optimizar las rutas de inspección y la detección de anomalías, resultando en una reducción del 20% en el tiempo de operación y un aumento del 15% en la precisión de la detección, validado en simulaciones y pruebas en tanque.
Apliqué los conocimientos del máster para desarrollar un sistema de navegación para drones de reparto en entornos urbanos, logrando una precisión de posicionamiento submétrica y una tasa de éxito de entrega del 98% en pruebas de campo.
Apliqué los conocimientos del máster para desarrollar un sistema de navegación autónoma para drones de reparto, logrando una precisión de aterrizaje del 99.8% en entornos urbanos complejos, superando las expectativas de la empresa y optimizando la eficiencia de las entregas.
Preguntas frecuentes
Sistemas de sensores y navegación autónoma.
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.
Ingeniería robótica, específicamente la navegación autónoma.
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 navegación autónoma: conceptos y principios básicos
- Integración de sensores: tipos de sensores y su función en sistemas autónomos
- Arquitectura de sistemas de navegación: elementos clave y su interconexión
- Procesamiento de datos: fusión de datos de múltiples sensores
- Algoritmos de navegación: cálculo de trayectoria y localización
- Simulación de entornos de navegación: herramientas y técnicas
- Métodos de validación: pruebas de rendimiento y verificación
- Desarrollo de software para navegación autónoma: lenguajes y plataformas
- Desafíos éticos y de seguridad: implicaciones de la navegación autónoma
- Trabajo final: aplicación práctica de los conocimientos adquiridos en un proyecto específico
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.
