La automática y el control automático juegan un papel básico en los progresos industriales y tecnológicos. Se encuentran en el desarrollo de los satélites de comunicaciones y de los viajes espaciales, en el diseño de vehículos de transporte (coches, trenes, aviones y barcos) más seguros y eficientes, en los sistemas de comunicación, incluyendo los sistemas de telefonía, los teléfonos celulares y también Internet, en el desarrollo de procesos químicos y de generación de energía más limpia y eficiente, en la automatización de la industria manufacturera, en el desarrollo de robots y de máquinas inteligentes, y en gran parte de los aparatos e instrumentación médicos y científicos más modernos.

Desde un punto de vista profesional el control es un campo interdisciplinar en el que los continuos avances tecnológicos obligan a formar a los estudiantes en aplicaciones multidisciplinares en las que deben dominar elementos de matemáticas y de computadoras a la vez que técnicas propias del control que les permita dar soluciones en campos muy diversos. La formación que se proporciona en el Máster sirve para campos como aplicaciones electrónicas, mecánicas, industriales, informáticas, producción de energía, redes de comunicaciones, automoción, manufactura y sistemas logísticos, mecatrónica, robótica y componentes, sistemas de transporte, procesos químicos, aplicaciones médicas y biológicas, sistemas medioambientales, aplicaciones a biosistemas y bioprocesos.

Si se desea conocer un poco mejor la importancia que la automática y el control automático tienen en nuestra sociedad se le invita a visualizar la presentación del profesor K.H. Aströn de la Universidad de Lund (Suecia) titulada: "Control: The Hidden Technology", o a leer el documento elaborado por el profesor R. Murray del Instituto Tecnológico de California (CalTech) titulado "Control in an Information Rich World". 

Otros documentos que pueden servir como elemento motivador para decidirse por este Máster es el Libro Blanco del Control Automático y el Libro Blanco de la Robótica. Ambos textos son el resultado de actividades auspiciadas por la Asociación “Comité Español de la Automática” (CEA), sociedad científica nacional que agrupa a la inmensa mayoría de los investigadores españoles en el área del control automática y la robótica, aportando el enfoque desde las universidades, el CSIC y los centros tecnológicos. En el Libro Blanco del Control Automático se revisa el estado actual de la teoría y práctica del control automático en España, se analiza su relevancia en el contexto de la formación universitaria y de la implantación industrial y se estudian las posibles acciones que, en el entorno de cambio que supone el Espacio Europeo de Educación Superior, se deben tomar para situar este campo en un nivel equiparable al de nuestro entorno europeo. En el Libro Blanco de la Robótica se presenta una hoja de ruta, con horizonte temporal del año 2020, que permita identificar, de forma realista, los alcances de la robótica avanzada hacia la que se prevé evolucionará durante dicho horizonte temporal, los actores socio-económicos de esta transformación (actuales y futuros), las herramientas y los esfuerzos investigadores necesarios para conseguir estos objetivos, las posibles dificultades en su consecución y, en definitiva, prepararnos para los futuros cambios.

Ya para finalizar, si se desea profundizar un poco más en qué puede proporcionarle la automática y el control automático desde el punto de vista teórico y formal se le invita a hojear el texto "Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers" elaborado por los profesores Murray y Aströn.

El objetivo fundamental de estos estudios de Máster es la formación de especialistas en estas materias que sean capaces de abordar el diseño, implementación, operación y mantenimiento de sistemas automáticos de supervisión, control, manipulación y gestión de procesos productivos en los que se requieran altas prestaciones de comportamiento dinámico, ahorro energético, reducción de contaminación o eficiencia y seguridad.

 Además de las competencias genéricas relacionadas con: Gestión autónoma y autorregulada del trabajo, Gestión de los procesos de comunicación e información, Trabajo en equipo y de Compromiso ético, estos estudios llevarían a las siguientes competencias específicas:

Competencias específicas disciplinares (saber) CED

· CED1: Ingeniería de control.

· CED2: Sistemas de tiempo real.

· CED3: Redes y sistemas distribuidos.

· CED4: Sistemas robotizados y autónomos.

· CED5: Técnicas de programación y control de robots y de sistemas robotizados.

· CED6: Técnicas de visión artificial.

· CED7: Técnicas de modelado experimental de procesos.

· CED8: Técnicas de control digital en tiempo real.

· CED9: Análisis y diseño de sistemas de control distribuidos.

· CED10: Revisión de instrumentación de control.

· CED11: Análisis de restricciones temporales de sistemas informáticos.

· CED12: Técnicas de desarrollo de núcleos de sistemas operativos de tiempo real.

· CED13: Técnicas de comunicaciones y sistemas en red.

· CED14: Métodos de implementación de sistemas de control.

· CED15: Métodos de diseño de sistemas de control no-convencionales (complejos, no lineales, distribuidos).

· CED16: Sistemas distribuidos, comunicaciones.

· CED17: Redes industriales.

· CED18: Búsquedas bibliográficas.

· CED19: Exposición y presentación de resultados de investigación.

· CED20: Métodos de optimización.

· CED21: Técnicas de programación matemática.

· CED22: Técnicas de optimización heurísticas.

· CED23: Técnicas de filtrado de señales multidimensionales.

· CED24: Técnicas de análisis de señales multiresolución.

· CED25: Actuadores hidráulicos, neumáticos y eléctricos.

· CED26: Sensores de fuerza, contacto, proximidad, detección de obstáculos y de posicionamiento.

· CED27: Redes de sensores.

· CED28: Sistemas MENS y nano-sensores.

· CED29: Técnicas de identificación de sistemas.

· CED30: Técnicas de preprocesamiento de datos.

· CED31: Técnicas y herramientas de simulación de sistemas.

· CED32: Análisis y validación de sistemas mediante simulación.

· CED33: Analizar y representar el comportamiento de los organismos vivos.

· CED34: Patrones más comunes en las redes biológicas.

· CED35: Principios básicos de la evolución.

· CED36: Dinámica de sistemas.

· CED37: Arquitectura hardware de un sistema empotrado.

· CED38: Programación a bajo nivel de sistemas empotrados.

· CED39: Métodos y técnicas avanzadas para el diseño, desarrollo y programación de proyectos de sistemas empotrados.

· CED40: Técnicas de extracción de información a partir de datos.

· CED41: Técnicas de reconocimiento de patrones.

· CED40: Técnicas de inferencia y aprendizaje a partir de datos.

 

Competencias específicas profesionales (saber hacer) CEP

· CEP1: Sintetizar nuevos algoritmos de control.

· CEP2: Analizar el comportamiento de sistemas de control en tiempo real.

· CEP3: Evaluar opciones en el diseño e implementación de sistemas robotizados.

· CEP4: Montar sistemas experimentales, fundamentalmente a nivel de laboratorio.

· CEP5: Diseñar sistemas robotizados e implementarlos, tanto a nivel de laboratorio como a nivel industrial.

· CEP6: Evaluar soluciones robotizadas a problemas de manutención.

· CEP7: Montar sistemas robotizados incluyendo sensores, accionadores, fusión de datos, comunicaciones, …

· CEP8: Actualizar instalaciones automatizadas con nuevas soluciones.

· CEP9: Utilizar herramientas de CADCS.

· CEP10: Abordar el tratamiento de procesos industriales (o aeronáuticos) de distinta tecnología (mecánicos, electrónicos, sociales, …)

· CEP11: Montar sistemas de control sobre procesos reales, incluyendo sensores, accionadores, fusión de datos, comunicaciones, …

· CEP12: Evaluar sistemas informáticos con restricciones temporales.

· CEP13: Diseñar y desarrollar aplicaciones para sistemas empotrados de control.

· CEP14: Abordar el tratamiento integrado del control de procesos con computador.

· CEP15: Integrar subsistemas mediante redes de comunicación.

· CEP16: Desarrollar software para sistemas de control.

· CEP17: Integrar sistemas mediante redes o buses de campo.

· CEP18: Sintetizar algoritmos de optimización.

· CEP19: Analizar métodos de programación matemática y optimización heurística para la resolución de problemas de control e identificación.

· CEP20: Diseñar algoritmos de optimización heurística aplicados al control y la identificación de sistemas.

· CEP21: Analizar sistemas de tratamiento de señales.

· CEP22: Diseñar sistemas de procesamiento de señales.

· CEP23: Evaluar algoritmos de interpretación de señales.

· CEP24: Evaluar los actuadores y sensores existentes en sistemas robotizados y en instalaciones automatizadas.

· CEP25: Tratar la información sensorial. Fusión e integración multisensorial.

· CEP26: Analizar y evaluar modelos de distinta naturaleza.

· CEP27: Evaluar la validez de modelos obtenidos con distintas técnicas de identificación.

· CEP28: Análisis de resultados de simulación.

· CEP29: Toma de decisiones mediante simulación.

· CEP30: Evaluar sistemas informáticos con restricciones de control.

· CEP31: Conocer técnicas de co-diseño hardware/software de sistemas de control.

· CEP32: Sintetizar algoritmos de tratamiento de datos y señales.

· CEP33: Analizar sistemas de tratamiento de datos y señales.

· CEP34: Evaluar opciones de algoritmos de tratamiento de datos y señales.

Última modificación: jueves, 16 de octubre de 2014, 12:28

La docencia se imparte a través de un curso virtual (no presencial) dentro de las plataformas educativas para la enseñanza a distancia, complementado con la asistencia personalizada del equipo docente y la tutela presencial y telemática, así como la celebración de seminarios y reuniones presenciales. Además en este sitio web el alumno encontrará avisos, instrucciones sobre las prácticas, trabajos fin de máster y toda aquella información necesaria para el curso actual.

Dentro del curso virtual el alumnado dispone de:

• Página de bienvenida, donde se indica el concepto general de la asignatura y se presenta el equipo docente.

• Calendario, donde se establece el orden temporal de actividades y sugerencias sobre el reparto temporal de la materia, para que el estudiante los adapte a su disponibilidad y necesidades.

• Materiales:

• i. Guía del curso, donde se establecen los objetivos concretos y los puntos de interés.
• ii. Programa, donde se especifica la división del contenido por capítulos.
• iii. Procedimiento, donde se sugieren al alumno las tareas que debe realizar.
• iv. Recursos, donde se proporciona el material necesario para el estudio.
• v. Ejemplos de exámenes, donde se orienta sobre las pruebas escritas y se muestran ejemplos de exámenes de cursos anteriores.

 • Actividades y trabajos:

• i. Pruebas de auto evaluación en línea.
• ii. Pruebas de evaluación a distancia en línea.
• iii. Pruebas de evaluación a distancia con presencia del alumno en un aula.
• iv. Prácticas regladas con tutela telemática.

• Comunicación:

• i. Correo para comunicaciones individuales.
• ii. Foros de Debate donde se intercambian conocimientos y se resuelven dudas de tipo académico general.
• iii. Grupos de trabajo para intercambiar información dentro de los grupos.

En algunas asignaturas se incorporan al curso virtual otras actividades y trabajos, como pruebas regladas de evaluación a distancia, resolución y discusión de problemas complementarios propuestos por el equipo docente, prácticas virtuales, simulaciones instructivas, etc.

Al margen del curso virtual el estudiante también podrá realizar consultas al equipo docente a través del correo, teléfono y presencialmente en los horarios establecidos para estas actividades. También se organizarán videoconferencias si las necesidades docentes lo hicieran preciso. Se realizarán seminarios presenciales y reuniones de alumnos y profesores.

 

Última modificación: lunes, 13 de octubre de 2014, 23:00

El Máster se ha dividido en ocho módulos mas un trabajo fin de máster. Todas las asignaturas de las materias del Máster son de carácter optativo. Los estudiantes harán la selección de las asignaturas que van a cursar de acuerdo a las recomendaciones de su tutor(a).

Se deberán cursar 48 créditos de los ocho módulos de los que se compone el Máster, de los cuales 6 deben ser del módulo de prácticas, mas un trabajo fin de Máster que será de 12 créditos. Las prácticas se harán en laboratorios de investigación de los centros implicados en el programa, o con centros nacionales o extranjeros con los que se mantienen acuerdos de intercambio. En este sentido el Departamento de Informática y Automática de la UNED ha promovido y gestiona una red de laboratorios remotos, en la que participan instituciones nacionales e internacionales, y que permite a los alumnos del programa realizar prácticas, en una forma remota, en cualquiera de estas instituciones.

El trabajo fin de Máster tiene como objeto introducir al alumno en la metodología investigadora, y a la presentación de resultados de investigación, que todo alumno/a dedicado a la investigación debe adquirir.

En la Tabla 1 se da la distribución de materias y asignaturas de los módulos, y su ubicación temporal (1er o 2º semestre). Todas las asignaturas corresponden a 6 créditos ECTS.

Al ser un Máster conjunto con la UNED y totalmente virtual, existe una guía detallada de las asignaturas. Ésta puede consultarse en el siguiente enlace situado en la UNED: guía de las asignaturas

La relación de los profesores que imparten docencia en el Máster, así como afiliación y un breve Curriculum puede encontrarse en:

Listado de profesores.

Los profesores que actualmente participan en el Máster son todos doctores (7 Catedráticos, 12 Titulares de Universidad, 5 Contratados Doctor, 2 Ayudantes Doctor y 2 Colaboradores). Todos ellos están ampliamente cualificados para la docencia de las asignaturas del Máster y disponen de investigación en el tema que enseñan. 

A continuación, se enumeran los profesores participantes en el Máster:

• ARANDA ALMANSA, JOAQUIN (UNED) 
• ARANDA ESCOLASTICO, ERNESTO (UNED) 
• BESADA PORTAS, EVA (UCM) 
• BOTELLA JUAN, GUILLERMO (UCM) 
• CHACON SOMBRIA, JESUS (UCM) 
• CERRADA SOMOLINOS, CARLOS (UNED) 
• CHAOS GARCIA, DICTINO (UNED) 
• DE LA TORRE CUBILLO, LUIS (UNED) 
• DIAZ MARTINEZ, JOSE MANUEL (UNED) 
• DORMIDO BENCOMO, SEBASTIAN (UNED) 
• DORMIDO CANTO, RAQUEL (UNED) 
• DORMIDO CANTO, SEBASTIAN (UNED) 
• DURO CARRALERO, NATIVIDAD (UNED) 
• ESCRIBANO RODENAS, JUAN JOSE (UNED) 
• ESTEBAN SAN ROMAN, SEGUNDO (UCM) 
• GARNICA ALCAZAR, ANTONIO OSCAR (UCM) 
• FABREGAS ACOSTA, ERNESTO (UNED) 
• GIRON SIERRA, JOSE MARIA (UCM) 
• GUIJARRO MATA-GARCIA, MARIA (UCM) 
• GUINALDO LOSADA, MARIA (UNED) 
• HIDALGO PÉREZ, JOSE IGNACIO (UCM) 
• JIMENEZ CASTELLANOS, JUAN FRANCISCO (UCM) 
• LOPEZ OROZCO, JOSE ANTONIO (UCM) 
• MARTIN VILLALBA, CARLA (UNED) 
• MORENO SALINAS, DAVID (UNED) 
• MORILLA GARCIA, FERNANDO (UNED) 
• MUÑOZ MANSILLA, MARIA DEL ROCIO (UNED) 
• PAJARES MARTINSANZ, GONZALO (UCM) 
• PAVON MESTRAS, JUAN (UCM) 
• RABANAL BASALO, PABLO MANUEL (UCM) 
• RUBIO GONZALEZ, MIGUEL ANGEL (UNED) 
• RUZ ORTIZ, JOSE JAIME (UCM) 
• SANCHEZ MORENO, JOSE (UNED) 
• SANTOS PEÑAS, MATILDE (UCM) 
• SANZ PRAT, VICTORINO (UNED) 
• SARASA CABEZUELO, ANTONIO (UCM)
• URQUIA MORALEDA, ALFONSO (UNED) 
• VADO VIRSEDA, RAFAEL (UCM) 

Para una relacion de qué profesores conforman el equipo docente de cada una de las asignaturas puede consultar la Tabla 2. Profesores y Asignaturas. En esta tabla, encontrará información de contacto de todos los profesores y de los responsables de la coordinación y gestión del máster.

REGLAMENTO PROYECTO FIN DE MÁSTER EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y DE CONTROL - (Cod.31104229)

Contenido

1. Matricula y convocatorias de defensa

2. Asignación de proyectos

3. Memoria del proyecto

4. Defensa del proyecto

5. Calificación del proyecto

6. Calendario (Curso 2022-2023)

 

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1. Matricula y convocatorias de defensa
El alumno solo puede matricularse de esta asignatura en el mes de octubre. Con dicha matricula el alumno puede defender el proyecto en:

• La convocatoria extraordinaria de febrero, si únicamente le queda esta asignatura para acabar el master y ha solicitado esta opción en el impreso de matricula.
• La convocatoria ordinaria de junio.
• La convocatoria ordinaria de septiembre.

Las fechas de presentación y defensa para el curso 2022-23 se recogen al final de este documento.

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2. Asignación de proyectos

Existen dos tipos de proyectos:

• Tipo A: Proyecto específico propuesto por un profesor. Durante el mes de noviembre se colgará en la página web del master la relación de proyectos fin de master ofertados por los profesores que imparten docencia en el master. Un proyecto específico puede ser realizado por uno o varios alumnos a discreción del profesor que lo propone.

  El alumno interesado en realizar uno de estos proyectos deberá ponerse en contacto con el profesor correspondiente y preguntar si el proyecto se encuentra disponible o ya ha sido asignado a otro alumno.

  Para formalizar la asignación del proyecto específico el profesor y el alumno deben rellenar el impreso [PFM01- Aceptación del PFM y Asignación de Dirección] y enviarlo a la secretaría del master (info@dia.uned.es).

  Dicha asignación tiene validez durante el curso correspondiente y podrá ser prorrogada a petición del alumno y del profesor para ello hay que rellenar y enviar a la secretaría del master (info@dia.uned.es) el impreso [PFM02- Solicitud de prórroga de la asignación del PFM].

• Tipo B: Proyecto específico propuesto por el alumno. El alumno puede proponer la realización de un proyecto fin de master a un determinado profesor.

  Una vez encontrado el profesor que le dirija el proyecto, el profesor y el alumno deben rellenar el impreso [PFM01- Aceptación del PFM y Asignación de Dirección] y enviarlo a la secretaría del master (info@dia.uned.es).

  Dicha asignación tiene validez durante el curso correspondiente y podrá ser prorrogada a petición del alumno y del profesor para ello hay que rellenar y enviar a la secretaría del master (info@dia.uned.es) el impreso [PFM02- Solicitud de prórroga de la asignación del PFM].

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3. Memoria del proyecto
El proyecto fin de master realizado habrá de documentarse mediante una memoria por escrito que deberá contener, al menos, los epígrafes y aspectos que se citan a continuación:

• Portada
  • Máster en Ingeniería de Sistemas y Control
  • Título del Proyecto.
  • Nombre del estudiante.
  • Nombre del Director.
  • Curso académico y convocatoria de defensa.
• Primera hoja:
  • Master en Ingeniería de Sistemas y Control.
  • Título del Proyecto.
  • Clase de Proyecto a la que pertenece.
  • Nombre del estudiante.
  • Nombre del Director.
• Segunda hoja:
  • Espacio reservado para la hoja de calificaciones, que será introducida por la secretaria del Master después de la defensa del mismo
• Tercera hoja:
  • Hoja de autorización del alumno para permitir su publicación con fines académicos en los canales que se considere oportuno (utilice el modelo del documento [PFM05- Autorización]).
• Resumen del proyecto, con una extensión no superior a quinientas palabras
• Lista de palabras clave que reflejen el contenido del proyecto.
• Índice del documento con número de página para cada epígrafe del mismo.
• Listas de figuras y de tablas con número de página.
• Cuerpo del proyecto, que será la parte principal de la Memoria y que se organizará según los apartados que convengan a la modalidad del mismo, pero que deberán ir numerados en niveles jerárquicos con cifras arábigas y separando los niveles por un punto. En cualquier caso debe contener una introducción en la que se ponga de manifiesto el objetivo del proyecto y su relación con otros trabajos existentes en la literatura, y unas conclusiones en las que se recojan los logros alcanzados y las líneas de trabajo futuro.
• Lista de referencias y Bibliografía consultada para la elaboración del proyecto.
• Listado siglas, abreviaturas y acrónimos que se utilicen en el documento junto con sus respectivos significados.
• Anexos. Toda aquella información complementaria que tenga relación con el proyecto pero cuya naturaleza o forma no se ajuste a la estructura y contenidos del cuerpo del mismo. Pueden citarse, a modo de orientación y sin pretender la exhaustividad, listados, información en soportes informáticos, tablas de datos que apoyen o acompañen a métodos de determinación o estudio de características, o información técnica sobre características de los equipos utilizados para la realización del proyecto cuando ésta sea relevante al método de estudio que lo estructure y apoye la precisión del mismo o ayude a su contextualización en el marco de un conjunto de técnicas igualmente elegibles para la determinación objeto del proyecto.

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4. Defensa del proyecto
Para poder defender el proyecto el alumno debe:

1. Tener todos los créditos necesarios excepto los del proyecto
2. Entregar en un documento pdf la memoria del proyecto a su director con la antelación necesaria para que el profesor pueda remitirlo a la secretaria del centro junto al impreso [PFM04- Informe del Director para proceder a la defensa del PFC] con el informe favorable del director del proyecto, antes de las fechas de entrega de memoria que se recogen al final de este documento.

El acto de defensa, se realizará en la convocatoria oportuna (ver sección 1), en las fechas que se indican al final de este documento. La defensa será de carácter público y constará de una presentación y exposición del trabajo por el estudiante proyectante durante un máximo de quince minutos. Tras la cual los miembros del Tribunal podrán formular las cuestiones que estimen pertinentes con la intención de ayudar a formar su juicio sobre el trabajo defendido. Inmediatamente después, y a discreción del presidente, cualquiera de los presentes titulado superior, podrá realizar preguntas o alegaciones ante el Tribunal. Por último, y si así lo cree adecuado, el Director, podrá pedir la palabra al presidente bien en público, bien en sesión privada.

Posteriormente, el Tribunal decidirá la calificación en sesión secreta y levantará acta del resultado de la misma, en la que se hará constar la calificación final obtenida. Una vez obtenida las notas de todos los proyectos, los miembros de los Tribunales se reunirán para decidir, en el caso que se considere conveniente, la asignación de las Matriculas de Honor correspondientes a la convocatoria.

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5. Calificación del proyecto

En la calificación final del proyecto intervendrán tres factores parciales:

• a) Los aspectos formales o metodológicos.
  b) El contenido y los resultados obtenidos.
  c) La presentación y defensa.

El segundo de estos apartados aportará la mitad de la nota final y los otros dos un cuarto de la misma cada uno.

La calificación final del Trabajo podrá ser de NO-APTO, APROBADO, NOTABLE,
SOBRESALIENTE o MATRÍCULA DE HONOR, indicando también la nota numérica explícita.

El pdf, código y otra documentación enviada por el alumno podrá ser publicada en la web del Master o en otros canales si se considera oportuno. Además, el pdf correspondiente, modificado con la nota obtenida, será almacenado para su referencia en caso necesario.

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6. Calendarios para trabajos fin de Máster

Convocatoria extraordinaria de febrero 2023

Entrega de la memoria del trabajo (pdf): 10 de febrero a las 14:00h

Tribunal evaluador:

• Presidente: Juan José Escribano Rodenas
• Secretario: Jesús Chacón Sombría
• Vocal: Ernesto Aranda Escolástico

efensa pública del trabajo: 20-21 de febrero 2023.
Lugar: online (el enlace/procedimiento se anunciará previamente)
Hora: 10:00 - 13:00

Convocatoria de junio 2023:

Entrega de la memoria del trabajo (pdf): 9 de junio a las 14:00h.

Tribunal evaluador:

• Presidente: Por determinar
• Secretario: Por determinar
• Vocal: Por determinar
• Suplentes:

Defensa pública del trabajo: 19-20 junio de 2023
Lugar: online (el enlace/procedimiento se anunciará previamente)
Hora: por definir

Convocatoria de septiembre 2023

Entrega de la memoria del trabajo (pdf): 8 de septiembre a las 14:00 h

Tribunal evaluador:

• Presidente: Por determinar
• Secretario: Por determinar
• Vocal: Por determinar
• Suplentes:

Defensa pública del trabajo: 18 y 19 de septiembre

Lugar: online (el enlace/procedimiento se anunciará previamente)
Hora: (por determinar).

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Master Universitario en Ingeniería de Sistemas y Control

Curso 2022-2023

Propuestas de Trabajos Fin de Máster

NOTA: Aquellos trabajos que ya han sido acordados entre el profesor y el alumno para su realización se mostrarán con la etiqueta (ACORDADO). Aunque el trabajo esté acordado con un alumno, si el tema le interesa puede contactar con el profesor por si puede ofrecerle algún trabajo similar.

TRABAJOS:

Título: Sensor de cloruros atmosféricos

Profesor de contacto: J. Ignacio Hidalgo (hidalgo@dacya.ucm.es)

Para realizar en el CENIM

Objetivo del Proyecto:

Los parámetros fundamentales que determinan la durabilidad de un material expuesto a la atmosfera son por una lado la temperatura, la humedad y la cantidad de lluvia, y por otro lado deposición de cloruros y sulfatos en su superficie. Los primeros son relativamente fáciles de conocer a través de la red meteorológica que permite tener datos fiables en cualquier punto geográfico donde se instale una estructura. De los segundos no hay tanta información y solo hay datos puntuales en algunos puntos geográficos, estaciones de corrosión. Los cloruros se miden generalmente mediante el método de “vela húmeda” consistente en exponer una área conocida de tela humedecida en agua o agua y glicerol durante un mes y la posterior medida por titracion en un laboratorio de los cloruros captados. Es un método costoso porque requiere de la sustitución mensual del captador, susceptible de muchos errores en la recogida y “lavado” de la tela y además solo se consigue información de los cloruros acumulados en un mes. Punto 4 de la norma ISO 9225 adjunta. 

El proyecto que se propone es desarrollar una alternativa autónoma y de bajo coste basada en un captador que recoja los cloruros y que simultáneamente permita la medida mediante alguna técnica basada en conductividad. A mayor cantidad de cloruros recogidos mayor será la conductividad eléctrica. Se propone como captador un gel formado por una mezcla de un líquido iónico eutéctico profundo y agua. Ensayos previos parecen indicar que estos geles son conductores y mantienen de forma constante una proporción del 30%vol de agua. 

El sensor estaría formado por tanto por: a) una superficie de gel captador y dos electrodos inertes, b) un circuito electrónico para la medida de conductividad por corriente alterna, c) un sistema de recogida y envío de datos (GSM) autónomo. El proyecto requiere del diseño de un prototipo y de los ensayos en laboratorio para determinar rangos de medida y sensibilidad del sensor.

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Título: Control y medida de fuentes de potencia

Profesor de contacto: J. Ignacio Hidalgo (hidalgo@dacya.ucm.es)

Para realizar en el CENIM

Objetivo del Proyecto:

La formación de recubrimientos mediante electrodeposición o anodizado sobre metales requiere de una corriente eléctrica (catódica o anódica según el caso) del orden de 1 a 10 A por decímetro cuadrado de la pieza recubrir o anodizar. A nivel de laboratorio de utilizan fuentes de potencia que permiten variar el potencial para optimizar el proceso. Por otro lado, es importante medir la intensidad de corriente aplicada con precisión aunque las fuentes de potencia (sobre todo de alta potencia) no tienen una adecuada sensibilidad. Por ello a nivel de laboratorio se suele utilizar un dispositivo adicional a la fuente para medir la corriente efectiva con precisión. Normalmente un Amperímetro de Resistencia Cero (o ZRA, Zero Resistance Ammeter) para no perturbar el proceso. 

 En el CENIM se cuenta con varias fuentes (4 en particular, que abarcan distintos rangos de voltaje: de 0-20 V (3 A); de 0-60 V (3,5 A); 0-300 (6A) y de 0-600 V (10A) programables y varios ZRAs. 

 El proyecto que se propone es, por un lado, explorar la posibilidad de utilizar amperímetros basados en sensores de efecto Hall para las corrientes típicamente involucradas en aplicaciones de anodizado y electrodeposición en laboratorio, y por otro lado, diseñar un programa para controlar las fuentes de potencia (ensayos a voltaje constante, corriente constante, escalones de voltaje, etc) y recoger la medida de corriente del sensor Hall. El proyecto requiere del diseño del amperímetro con sensor Hall, del programa de control y medida de la corriente y de su comparación con un sistema basado en un ZRA. 

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Título: Modelado matemático y simulación de sistemas físicos

Requisitos: Haber cursado las asignaturas “Modelado de sistemas dinámicos” y “Simulación de sistemas”.

Profesor de contacto: Alfonso Urquía (aurquia@dia.uned.es)
Equipo Docente: Alfonso Urquía, Carla Martín, Miguel Ángel Rubio, Victorino Sanz

Objetivo del Proyecto:

Aplicar el modelado matemático y la simulación a la resolución de un problema en el ámbito de la Ingeniería de Sistemas y la Automática. El objetivo concreto de cada trabajo se acordará con el alumno, atendiendo a sus intereses. Algunas posibles aplicaciones son el desarrollo de sistemas de soporte a la decisión, de laboratorios virtuales y de librerías de modelos para el diseño, dimensionamiento, optimización, análisis de modos de fallo y control de sistemas. Posibles sistemas objeto de estudio son cualquier unidad de proceso industrial, sistemas electromecánicos, sistemas para obtención y almacenamiento de energía (pilas de combustible, baterías, paneles y colectores solares, aerogeneradores, etc.), sistemas biológicos, sistemas logísticos, etc.

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Título: Detección de fallos de impresión 3D por medio de visión artificial

Director: Dictino Chaos García (dchaos@dia.uned.es)
Codirectores: Jesús Chacón Sombría (jeschacon@ucm.es) y Jacobo Sáenz Valiente (jacobo.saenz@bec.uned.es)

Objetivos del Proyecto: 

La impresión 3D por medio de deposición de material fundido es una tecnología de rápida expansión, pero no está carente de problemas.

Aunque, en teoría, la impresión es totalmente automatizada, existen numerosos problemas que pueden producirse durante la impresión y que requieren una supervisión humana (desalineación de las capas, temperatura inadecuada del plástico, despegue de la pieza de la cama de impresión, etc).

Hasta ahora la única forma de detectar estos errores es mediante la supervisión humana, de modo que la impresión se realiza “en lazo abierto”. El objetivo de este proyecto es poder detectar los fallos utilizando visión artificial mientras la pieza se imprime con el fin de automatizar más el proceso y poder “cerrar el lazo” en el proceso de impresión.

El proyecto tendrá las siguientes fases:

1) Definir mediante pruebas con un prototipo el número de cámaras necesarias para la supervisión de la impresión así como sus características y ubicación en el espacio.

2) Realizar una reconstrucción 3D en tiempo real del objeto que se está imprimiendo a partir de las imágenes obtenidas por visión arificial

3) Detectar fallos de impresión comparando el modelo 3D con la impresión real.

4) Integrar el sistema de detección de fallos con un sistema de impresión para que actué en caso de fallo (detención o pausa de la impresión, aviso al operador humano, cambio de los parámetros de impresión, etc).

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Título: Incorporación de métodos de muestreo periódicos-basados en eventos en el desarrollo de Laboratorios Remotos para Control Automático

Profesores de contacto: L. de la Torre  (ldelatorre@dia.uned.es), J. Chacón (jeschaco@ucm.es)

Objetivo del Proyecto:

Los sistemas de control basados en eventos han recibido gran atención en los últimos años. A diferencia de los sistemas tradicionales, la actuación se realiza únicamente cuando ocurre algo de interés, p.ej. un cambio importante en alguno de los estados. Debido a que la implementación se realiza en una plataforma digital, resulta de particular interés el estudio de los sistemas denominados periódicos-basados en eventos, aquellos en los que la condición de evento se comprueba con una base de tiempos fija.

Pretendemos incorporar estos métodos de muestreo dentro del marco de desarrollo de Laboratorios Remotos para enseñanza de Control Automático, que está basado en las herramientas Easy Javascript Simulations y RIP Server (en sus versiones para Python y LabVIEW). 

El proyecto que se propone incluye las siguientes tareas:

1.- Seleccionar un conjunto de los métodos de muestreo más representativos para su posterior implementación.

2.- Generalización y parametrización de los métodos seleccionados, y definición de un protocolo de selección de muestreo como servicio orientado al usuario.

3.- Implementación de los métodos de muestreo y protocolo de selección en las herramientas mencionadas.

4.- Pruebas de integración y rendimiento.

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Título: Control de un robot de balanceo

Directores: Luis de la Torre (ldelatorre@dia.uned.es) y Dictino Chaos (dchaos@dia.uned.es)

Objetivos del Proyecto:

El objetivo del proyecto es usar el Kit BalanceBot del robot GoPiGo 3 junto a este último para convertir el robot en una suerte de péndulo invertido que debe ser controlado.
El robot GoPiGo (https://www.dexterindustries.com/gopigo/) es un robot basado en Raspberry Pi de fácil manejo. El kit de extensión BalanceBot para este robot (https://www.dexterindustries.com/shop/gopigo3-balancebot-kit/) permite convertir el robot clásico en un robot de balanceo, similar a un péndulo invertido.
Los objetivos concretos del proyecto son:

1. Puesta a punto del robot y familiarización con su funcionamiento básico: envío de órdenes de los actuadores y lectura de los sensores entre otras tareas.
2. Diseño de un controlador que permita el correcto equilibrio del robot de balanceo.
3. Diseño de una aplicación informática que pueda usarse para realizar el control del robot.

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Título: Desarrollo de unidades y subsistemas para Cubesats

Director: Segundo Esteban San Román (segundo@dacya.ucm.es)

Objetivos del Proyecto: 

En los últimos años se ha producido un crecimiento exponencial  de misiones satelitales de bajo costes. Cubesat es una plataforma que se ha establecido como un estándar para pico/nano-satélites. En esta plataforma se pueden utilizar componentes electrónicos no calificados para espacio, por lo que es viable desarrollar prototipos a un nivel docente en las universidades.  Las misiones que se plantean con Cubesats  son cada vez más exigentes y por tanto es necesario desarrollar unidades y subsistemas con nuevas prestaciones.
En este proyecto se plantea al alumno diseñar, simular o desarrollar unidades o subsistemas, como pueden ser:  sensores solares, sensores magnéticos, ruedas de reacción, sensores estelares, sistema de propulsión, control de actitud, control de órbita, control de formación, control térmico, control de potencia, OBDH, RTU, …   
Se acordará con el profesor la unidad o subsistema a desarrollar y el nivel de profundidad al que se debe trabajar.  En algunos casos se puede llegar al nivel de prototipo físico, mientras que en otros es suficiente trabajar a nivel simulado, todo depende de la complejidad del tema acordado.

Referencias

1. Plataforma Cubesat: https://www.cubesat.org/
2. Ejemplo de TFM de unidad: Raúl Argüelles Villanueva, Algoritmia de Sensor Estelar para CubeSat, TFM Ingeniería de sistemas y Control (UCM-UNED) 2014-2015.
3. Ejemplo de TFM de subsistema: Miguel Ángel López Luesma,  Subsistema de Control de Actitud (ACS) de un Cubesat, TFM Ingeniería de sistemas y Control (UCM-UNED) 2013-2014.

Los TFM se pueden descargar desde la web del Master

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Título: Desarrollo de prácticas de Control o Robótica remotas basados en nuevas tecnologías de internet

Directores:
Eva Besada Portas (evabes@dacya.ucm.es)
Jose Antonio Lopez Orozco (jalo@dacya.ucm.es)
Jesús Chacón (jeschaco@ucm.es)

Objetivos del Proyecto: 
 

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de nuevas prácticas remotas de control o robótica sobre dispositivos reales, accesibles por los alumnos desde sus ordenadores o dispositivos inteligentes. Para alcanzarlo, el alumno tendrá que diseñar: a) un programa que cierre el lazo de control sobre la planta/robot y cuyo comportamiento sea parametrizable a través de ciertas variables (p.e. los parámetros del controlador) y b) un entorno gráfico que permita observar/manipular valores de las variables de controla/robot desde los equipos del alumno. La conexión entre el lazo de control y el entorno gráfico correspondiente se realizará utilizando la metodología que el grupo de Ingeniería de Sistemas, Control, Automática y Robótica (ISCAR) ha usado para otras prácticas remotas, y que consiste en utilizar un servidor de Node.js para intercambiar información entre el programa que cierra el lazo de control y el entorno gráfico, y EJsS como herramienta de gestión del laboratorio y de diseño del entorno gráfico. De hecho, la metodología utilizada permite que el alumno se centre en el diseño del programa que cierra el lazo de control (e implemente, por ejemplo, controladores de diferente complejidad) y en el entorno gráfico de la práctica. Además, el programa de control se puede desarrollar en diferentes lenguajes (C, Python, TwinCAT o LabView) o si así lo desea, en una nueva planta experimental.

La metodología que da soporte a este trabajo se encuentra descrita, en sus fases iniciales, en:

I. Aizpuru Rueda, E. Besada Portas, J. Chacón, J.A. Lopez Orozco. “Despliegue automático de laboratorios remotos extendiendo las capacidades de EJsS”. XL Jornadas de Automática. 2018. https://ruc.udc.es/dspace/handle/2183/23696?locale-attribute=es
J. Bermudez-Ortega, E. Besada-Portas, J.A. Lopez-Orozco, J. Chacón, J.M. de la Cruz. “Developing web & TwinCAT PLC-based remote Control laboratories for modern web-browsers or mobile devices”. 2016 IEEE Multi-Conference on Systems and Control. September 19-22, 2016.

E. Besada Portas, J. Bermudez-Ortega, L. de la Torre, J.A. Lopez-Orozco, J.M. de la Cruz, “Lightweight Node.js & EJsS-based Web Server for Remote Control Laboratories”. IFAC-PapersOnline, Vol. 49, n 6, pp 127-132, 2016. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896316303706

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Título: Planificación de trayectorias de vehículos no tripulados utilizando técnicas heurísticas/inteligencia artificial

Directores:

Eva Besada Portas (evabes@dacya.ucm.es)
Jose Antonio Lopez Orozco (jalo@dacya.ucm.es)

Objetivos del Proyecto: 
El objetivo de los proyectos que se engloban bajo este epígrafe es el desarrollo de un nuevo planificador de trayectorias para vehículos no tripulados (preferiblemente aéreos o marinos), basándose en alguna técnica de optimización heurística o método de inteligencia artificial. Para desarrollar el proyecto el alumno tendrá que 1) familiarizarse con un problema de planificación real determinado (e.g. búsqueda de objetivos en tiempo mínimo o la optimización de trayectorias en entornos hostiles) y con el funcionamiento del método propuesto para resolverlo, 2) implementar un planificador en el que se propongan soluciones al problema con la técnica elegida, y 3) analizar la calidad de las trayectorias obtenidas para diferentes escenarios del problema. 
Además de las propuestas que puedan realizar los directores del trabajo, se consideraran los problemas de planificación de trayectorias de vehículos no tripulados que los alumnos deseen resolver.

A continuación, se incluyen algunas referencias de planificadores en cuyos desarrollos han participado los directores de esta propuesta. Otros ejemplos de planificadores, desarrollados por los alumnos del Master pueden encontrarse en la sección de “Trabajos Fin de Master à Trabajos Presentados”.

Referencias:

Sara Perez Carabaza, Eva Besada Portas, Jose Antonio Lopez Orozco, Gonzalo Pajares, "Minimum Time Search in Real-World Scenarios using Multiple UAVs with Onboard Orientable Cameras”. Journal of Sensors, 2019. pp 1-22. https://www.hindawi.com/journals/js/2019/7673859/abs/

Sara Perez-Carabaza, Eva Besada-Portas, Jose A Lopez-Orozco, Jesus Manuel de la Cruz. "Ant colony optimization for multi-UAV minimum time search in uncertain domains”. Applied Soft Computing 62, 2018. 789-806. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494617305483 

Eva Besada-Portas, Luis de la Torre, Jesus Manuel de la Cruz, Bonifacio Andres-Toro, Evolutionary trajectory planner for multiple UAVs in realistic scenarios, IEEE Transactions on Robotics 26 (2010) 619–634. https://ieeexplore.ieee.org/document/5471080/

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Titulo: Monitorización inteligente y eficiente de la calidad del agua utilizando vehículos de superficie

Directores:

Eva Besada Portas (evabes@dacya.ucm.es)
Jose Antonio Lopez Orozco (jalo@dacya.ucm.es)

Objetivo del trabajo:

El objetivo de los proyectos que se engloban bajo este epígrafe es el desarrollo de las técnicas y los subsistemas necesarios para poder monitorizar de forma eficiente e inteligente la calidad de una masa acuática de interior (p.e. un embalse o un río) por medio de embarcaciones no tripuladas guiadas por técnicas de control cooperativo o estrategias de inteligencia artificial (incluyendo técnicas de aprendizaje profundo). Más en concreto, a) las embarcaciones llevarán un sistema de sensorización capaz de recoger información relevante de las variables que se deben monitorizar, y b) la información recogida será utilizada por los sistemas de percepción, planificación, navegación y/o control para determinar las zonas de interés, donde la contaminación es más probable, y poder guiar los vehículos hacia ella. Además, esta información también podrá ser utilizada para sintonizar el comportamiento de los subsistemas y aumentar la eficiencia del proceso de monitorización. 

El alumno podrá centrar el trabajo en el desarrollo de diferentes técnicas para cada alguno de los sistemas involucrados en el proceso (sensorización, percepción, planificación, navegación, control, comunicación) o para varios de ellos.  Por lo tanto, una definición detallada del objetivo concreto de cada trabajo será realizada con los profesores que lo tutoricen teniendo en cuenta los intereses y conocimientos previos del alumno.

Algunos ejemplos de trabajos desarrollados el curso pasado bajo este epígrafe pueden encontrarse en la sección de “Trabajos Fin de Máster à Trabajos Presentados”.

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Título: Identificación de imágenes por análisis de texturas utilizando aprendizaje estadístico
Director: José Jaime Ruz Ortiz (jjruz@ucm.es)

Objetivo del proyecto:

El análisis de los patrones texturales de las imágenes permite la identificación de la presencia en las mismas de determinados materiales. Las técnicas de análisis pueden ser muy diversas pero las basadas en procesos de clasificación que caracterizan las muestras de la imagen con parámetros estadísticos de primer y segundo orden presentan un buen compromiso entre tiempo de cómputo y calidad de la solución. Por otra parte, las Máquinas de Vectores Soporte (SVM) constituyen un método de aprendizaje supervisado para problemas de clasificación que se complementa bien con el análisis estadístico de texturas.

En este proyecto se plantea el diseño de un entorno de desarrollo que facilite la obtención de clasificadores basados en el análisis de textura de imágenes utilizando SVM que permitan detectar la presencia de un determinado tipo de material en el escenario de la imagen.

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Título: Fotografía en gran formato de grandes superficies verticales mediante el uso de drones
Directores:  José Sánchez Moreno (jsanchez@dia.uned.es) y David Moreno Salinas (dmoreno@dia.uned.es)

Objetivo del proyecto:

Se pretende utilizar uno o varios drones para recorrer de forma autónoma una superficie vertical de grandes dimensiones (por ejemplo, la fachada de un edificio) y, mediante la toma de sucesivas fotografías parciales de la superficie, componer un mosaico que forme una imagen completa y detallada. El autor debe diseñar el sistema de planificación de trayectorias del dron para que efectúe el fotografiado de la superficie de forma autónoma y transmita la información a un servidor para su posterior tratamiento (por ejemplo, un portátil o un tablet). Una vez concluido el proceso de fotografiado parcial, se deberá componer un mosaico que forme una imagen completa y precisa de toda la superficie. Esa imagen estará disponible con diferentes niveles de detalle.
Tecnologías potencialmente utilizables: Drones para uso en interiores/exteriores dotados de cámaras, dispositivos móviles (tablets), técnicas de mosaico de imágenes, algoritmos de planificación de trayectorias en 3D.
Carácter teórico o práctico: Teórico-práctico. Será necesario disponer de conocimientos básicos sobre visión artificial y navegación autónoma para poder profundizar en los algoritmos de mosaico de imágenes y poner en práctica la planificación de rutas en 3D para el fotografiado.
Bibliografía:
A. Pandey. and U.C. Pati. "Image mosaicing: A deeper insigh". Image and Vision Computing. Volume 89, 2019, Pages 236-257. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2019.07.002
D. Ghosh and N. Kaabouch. "A survey on image mosaicing techniques". Journal of Visual Communication and Image Representation. Volume 34, 2016, Pages 1-11. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2015.10.014
M. Brown, R. Szeliski and S. Winder. "Multi-image matching using multi-scale oriented patches". 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), 2005, pp. 510-517 vol. 1. https://doi.org/10.1109/CVPR.2005.235
Shubhani Aggarwal, Neeraj Kumar. "Path planning techniques for unmanned aerial vehicles: A review, solutions, and challenges". Computer Communications. Volume 149, 2020, Pages 270-299. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2019.10.014
Relación con asignatura/s del Máster: Sistemas empotrados, Aprendizaje Automático, Fundamento de Inteligencia artificial, Sistemas operativos de dispositivos móviles, Temas avanzados en redes de Internet.

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Título: Creación de mapas fotográficos 3D del interior de edificaciones mediante el uso de drones.
Directores:  José Sánchez Moreno (jsanchez@dia.uned.es) y David Moreno Salinas (dmoreno@dia.uned.es)

Objetivo del proyecto:

Se pretende utilizar uno o varios drones para recorrer de forma autónoma una instalación (por ejemplo, una vivienda) y, mediante la toma de sucesivas fotografías parciales de las paredes y de los elementos que la forman (habitaciones y pasillos), componer un mapa fotográfico 3D para tener una visión en detalle e integral de todos los paramentos. El autor también deberá diseñar el sistema de planificación de trayectorias del dron para que efectúe el fotografiado de la instalación de forma autónoma y transmita la información a un servidor para su posterior tratamiento (por ejemplo, un portátil o un tablet). Concluido el recorrido del dron por la instalación, se deberá componer un mapa con todas esas fotografías parciales de forma que se tenga un mapa 3D fotográfico completo y preciso de todos los elementos que componen la instalación.
Tecnologías potencialmente utilizables: Drones para uso en interiores/exteriores dotados de cámaras, dispositivos móviles (tablets), técnicas de mosaico de imágenes, algoritmos de planificación de trayectorias en 3D.
Carácter teórico o práctico: Teórico-práctico. Será necesario disponer de conocimientos básicos sobre visión artificial y navegación autónoma para poder profundizar en los algoritmos de mosaico de imágenes y poner en práctica la planificación de rutas en 3D para el fotografiado.
Bibliografía:
A. Pandey. and U.C. Pati. "Image mosaicing: A deeper insigh". Image and Vision Computing. Volume 89, 2019, Pages 236-257. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2019.07.002
D. Ghosh and N. Kaabouch. "A survey on image mosaicing techniques". Journal of Visual Communication and Image Representation. Volume 34, 2016, Pages 1-11. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2015.10.014
M. Brown, R. Szeliski and S. Winder. "Multi-image matching using multi-scale oriented patches". 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), 2005, pp. 510-517 vol. 1. https://doi.org/10.1109/CVPR.2005.235
Shubhani Aggarwal, Neeraj Kumar. "Path planning techniques for unmanned aerial vehicles: A review, solutions, and challenges". Computer Communications. Volume 149, 2020, Pages 270-299. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2019.10.014
Relación con asignatura/s del Máster: Sistemas empotrados, Aprendizaje Automático, Fundamento de Inteligencia artificial, Sistemas operativos de dispositivos móviles, Temas avanzados en redes de Internet.

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Título: Aprendizaje profundo en aplicaciones basadas en imágenes
Director: Gonzalo Pajares (pajares@ucm.es)

Objetivo del proyecto:

Con el desarrollo tecnológico y los avances en las capacidades de proceso, el aprendizaje profundo (“deep learning”) se ha constituido en una herramienta útil de gran efectividad, en diversos ámbitos, incluyendo el procesamiento de imágenes.
Las ciudades inteligentes (“smart cities”), el internet de las cosas (IoT, internet of Things, IIoT, en la industria), los vehículos autónomos (UAVs, USVs, UGVs, incluyendo los vehículos conectados) son claros ejemplos, donde el reconocimiento de patrones tales como señales de tráfico, control del flujo de vehículos, identificación de texturas, objetos u obstáculos en el entorno resultan de vital importancia.

Como trabajo se propone el estudio y diseño de una Red Neuronal Convolucional (CNN, Convolutional Neural Networks), integrada en el paradigma del “deep leerning”, con el fin de reconocer estructuras de interés, a convenir a la hora de acordar el proyecto, tales como vehículos en movimiento en una vía de acceso a la ciudad, reconocimiento de señales de tráfico, peatones u otros objetos o reconocimiento de texturas en entornos urbanos y naturales (asfalto, carreteras, césped, caminos, cultivos, entre otros). 

Para el desarrollo del proyecto se propone el uso de Matlab, al menos en su versión 2018b, dada la potencialidad desarrollada por esta herramienta, así como por el apoyo proporcionado por la comunidad científica como “open source”. No obstante, también existe la posibilidad de uso de herramientas de código abierto tal como TensorFlow bajo programación en ‎Python‎ o ‎C++ por ejemplo.

Las imágenes a utilizar pueden obtenerse a través de los móviles personales, lo que facilita enormemente el desarrollo del proyecto.

Requisitos: Haber cursado la asignatura “Visión por Computador”.

Referencias

• Alegre, E., Pajares, G., Escalera, A. (Eds.). Conceptos y Métodos en Visión por Computador. Comité Español de Automática (CEA). https://www.dropbox.com/s/25lsp8vc4bdpj7x/ConceptosyMetodosenVxC-1.pdf?dl=0
• Pajares, G., Cruz, J.M. Visión por Computador: procesamiento de imágenes y Aplicaciones. RA-MA, 2007. 
• Pajares, G., Cruz, J.M., Ejercicios Resueltos de Visión por Computador. RA-MA, 2007.
• The Mathworks. Redes Neuronales Convolucionales. Disponible on-line: https://es.mathworks.com/solutions/deep-learning/convolutional-neural-network.html
• Pajares, G., Herrera, P.J., Besada, E. Aprendizaje Profundo. RC-Libros, 2021

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Título: Simulaciones de Control de Procesos (PCS) orientadas a objetos en MATLAB

Profesor responsable: María Guinaldo Losada (mguinaldo@dia.uned.es).

Equipo de trabajo: María Guinaldo Losada (mguinaldo@dia.uned.es), Ernesto Aranda Escolástico (earandae@issi.uned.es).

Objetivo del proyecto:

PCS es una librería de código abierto y orientada a objetos desarrollada por el Departamento de Informática y Automática de la UNED, diseñada para proporcionar un marco de trabajo para la realización sencilla de simulaciones de control de procesos en MATLAB.

Los objetivos del proyecto son:

• Estudiar y conocer la librería de código abierto PCS para MATLAB.
• Estudiar, analizar y comprender los conceptos de orientación a objetos, control en red y control basado en eventos.
• Diseñar e implementar una Interfaz de Usuario (UI) basada en un paradigma orientado a objetos para simplificar la realización de simulaciones en PCS.

Referencias:

• Process Control Simulations (PCS) for MATLAB. https://github.com/crcuned/pcsmatlab.
• E. Aranda-Escolástico, C. Rodríguez, M. Guinaldo, J.L. Guzmán, S. Dormido. Control PID basado en eventos periódico para sistemas de control en red. XXXVII Jornadas de Automática, Madrid, 2016.

 

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Título: Simulador interactivo para el control de vehículos subacuáticos no tripulados para la exploración del fondo marino

Profesor responsable: María Guinaldo Losada (mguinaldo@dia.uned.es).

Equipo de trabajo: María Guinaldo Losada (mguinaldo@dia.uned.es), Ernesto Aranda Escolástico (earandae@issi.uned.es).

Objetivo del proyecto:

El objetivo de este proyecto es crear un simulador que permita recrear el comportamiento de un vehículo autónomo mientras se encuentra inmerso en un fluido. Este objetivo se desarrollará en las siguientes fases:

• Estudiar y conocer las capacidades de movimiento, sensorización y actuación del vehículo, así como los cambios que producirá en estas capacidades el flujo de corriente del fluido.
• Implementar estos modelos en forma de ecuaciones diferenciales permitiendo cierta configuración de parámetros por parte del usuario.
• Diseñar e implementar una interfaz gráfica que permita visualizar el movimiento del vehículo y la evolución temporal de las variables de interés.
• Implementar algoritmos de exploración del fondo marino dados y procesar dicha información para su visualización.

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Título: Aplicación de la teoría de la comunicación al estudio de la sincronización entre la actividad cerebral y el habla

Directores: 
J. Ignacio Hidalgo (hidalgo@dacya.ucm.es)
Manuel Martín-Loeches (mmartinloeches@isciii.es)

Objetivos del Proyecto: 

El objetivo este proyecto es optimizar un sistema de análisis conjunto (Información Mutua, MI) de la señal electroencefalográfica (EEG) y las frecuencias contenidas en el habla humana. Se trata de ajustar y perfeccionar un sistema de análisis que permita determinar qué partes del cerebro se sincronizan a las distintas frecuencias del habla, en función de determinadas variables de esta última (fonológicas, silábicas, semánticas, sintácticas y sociales).
Para alcanzar los objetivos de este proyecto el alumno tendrá que: 1) familiarizarse con la técnica de EEG y de análisis del habla humana; 2) explorar distintos algoritmos de análisis de la MI; 3) selección inteligente de los parámetros del proceso (algoritmos de análisis, frecuencias, retardos entre variables)  
Referencias:

- Ghitza O. (2014) Behavioral evidence for the role of cortical oscillations in determining auditory channel capacity for speech. Frontiers in Psychology, 5, 1-12.

- Gross J, Hoogenboom N, Thut G, Schyns P, Panzeri S, et al. (2013) Speech Rhythms and Multiplexed Oscillatory Sensory Coding in the Human Brain. PLoS Biol 11(12): e1001752. doi:10.1371/journal.pbio.1001752

- Shannon, C.E. (1948) A Mathematical Theory of Communication. The Bell System Technical Journal, 27, 379–423.

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Título: Identificación, modelado y control de un sistema propuesto por el estudiante

Profesor de contacto: Jose Manuel Díaz Martínez (josema@dia.uned.es)

Equipo docente: Jose Manuel Díaz Martínez y Rocio Muñoz Mansilla

Objetivos del proyecto:
Aplicar las técnicas de identificación de sistemas junto con el modelado físico para obtener un modelo de un sistema. Usar dicho modelo para resolver algún problema de control del sistema aplicando alguna estrategia de control (clásica, robusta, etc). El sistema sobre el que se realizará el proyecto está abierto y debe ser propuesto por el estudiante en función de sus preferencias y experiencia personal o laboral.

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Título: Estudio de arquitecturas de aprendizaje profundo para el diseño de modelos de predicción de flujos de tráfico en tiempo real.

Profesor de contacto: Rocío Muñoz Mansilla (rmunoz@dia.uned.es)
Equipo Docente: Rocío Muñoz Mansilla, José Manuel Díaz, Dictino Chaos, David Moreno

Objetivos del proyecto:

Una de las áreas más investigadas en el transporte inteligente es la gestión de tráfico y diseño de flujos de tráfico para una conducción más segura y eficiente. La precisión y rapidez en la información del flujo de tráfico es actualmente un asunto clave y una fuerte necesidad para tanto la conducción privada como el sector de negocio y transporte público. Tiene el potencial de ayudar a conseguir mejoras en la toma de decisiones de viaje, aliviar la congestión del tráfico, reducir las emisiones de carbono y mejorar la eficiencia en las operaciones de tráfico.

La predicción de flujo de tráfico depende fuertemente de los datos de tráfico históricos y en tiempo real, capturados desde todo tipo de fuentes. Un gran volumen de datos se recopilan constantemente desde múltiples fuentes y sensores, y es difícil combinar todo en características para entrenar modelos de predicción, debido a diferentes significativas en el tiempo, cobertura de red y calidad de los datos. Por todo ello, son necesarias nuevas infraestructuras y técnicas para tratar estos datos masivos heterogéneos en tiempo real.

En relación con las técnicas de predicción de flujo de información, aunque hay ya muchos modelos y sistemas de predicción de flujo de tráfico, la mayoría de ellos usan modelos poco profundos de tráfico y de alguna forma no son satisfactorios o eficaces. Esto inspira a repensar el problema de la predicción de flujo de tráfico a partir de modelos de arquitecturas profundas con datos masivos heterogéneos. Hoy en día, es un reto el desarrollo de modelos de predicción de tráfico fiables, precisos, y en tiempo real.

 Bibliografía

Nguyen,H. , Kieu, L., Wen,T., Cai, C. Deep learning methods in transportation domain: a review. IET Intell. Transp. Syst., 2018, Vol. 12 Iss. 9, pp. 998-1004.

Weitao Wang, Yuebin Bai, Chao Yu, Yuhao Gu, Peng Feng, Xiaojing Wang, and Rui Wang A Network Traffic Flow Prediction with Deep Learning Approach for Large-scale Metropolitan Area Network. NOMS 2018 - 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium 23-27 April 2018, Taipei, Taiwan

Wua, Y., TanaH., Qinc, L., Ranc,B., Jiang, Z., A hybrid deep learning based traffic flow prediction method and its understanding. Transportation Research Part C 90 (2018) 166–180

Yuan, J., Zheng, Y., Xie, X., Sun, G., 2011. Driving with knowledge from the physical world. In: Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, pp. 316–324.

Zhang, D., Kabuba, M.R., Combining Weather Condition Data to Predict Traffic Flow: A GRU Based Deep Learning. Approach. 2017 IEEE 15th Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, 15th Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, 3rd Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress

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Título: Control Basado en Eventos aplicado al Crazyflie 2.X

Directores: Rafael Socas Gutiérrez, Raquel Dormido (raquel@dia.uned.es)

Objetivo del proyecto: La plataforma de quadrotors Crazyflie 2.X es una entorno abierto y muy dinámico debido a que cuenta con una comunidad muy activa tanto en el desarrollo hardware como software de este sistema (https://www.bitcraze.io/crazyflie-2/). Este ecosistema dispone de un elemento principal, el drone Crazyflie 2.X, además de un amplio abanico de complementos hardware que van desde sensores de alta precisión hasta complejos sistemas de posicionamiento diseñados específicamente para trabajar con este UAV. Por otro lado, cuenta también con varias aplicaciones y diferentes entornos de desarrollo que permiten implementar multitud de aplicaciones basadas en Crazyflie 2.X. Por último, el control de este sistema se hace mediante PID clásicos donde tanto la arquitectura como la parametrización es totalmente abierta y accesible por el usuario. Llegados a este punto, para este TFM se plantea desarrollar el control del Crazyflie 2.X mediante control basado en eventos. La principal hipótesis sobre lo que se sustenta esta idea es que aplicar este tipo de control aportan grandes ventajas desde el punto de visto del ahorro de recursos.

Por tanto, las actividades que se plantean desarrollar en este proyecto serán:

1) Profundizar en el conocimiento de las arquitecturas y en el entorno de desarrollo del Crazyflie 2.X

2) Desarrollar los módulos software necesarios para que tanto las medidas de los sensores como el envío de órdenes de control se rijan mediante un esquema de eventos, y

3) Implementar dichas soluciones en el Crazyflie 2.X.

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Título: Aplicación de técnicas no supervisadas para la caracterización de reseñas de libros y análisis de su impacto en ventas

Directores: Santiago Bañales, Raquel Dormido (raquel@dia.uned.es), Natividad Duro Carralero (nduro@dia.uned.es)

Objetivo del proyecto:

Se pretende el uso de técnicas no supervisadas para la evaluación del impacto de las reseñas de libros en el rendimiento de las ventas y la caracterización de la utilidad de las reseñas de acuerdo con el análisis de su contenido y su contexto. El proyecto abordará la aplicación de distintas técnicas de clustering, el análisis de su estabilidad y la realización de validación externa e interna de los resultados. Adicionalmente, se planteará la realización de un análisis de topic modeling en cada uno de los clusters identificados. La investigación deberá combinar diferentes técnicas de minería de textos y procesamiento de lenguajes naturales para extraer información relevante de las reseñas que, junto a metadatos relevantes de cada uno de los libros, servirán de datos de entrada para entrenar modelos de aprendizaje automático no supervisado.

NOTA: Los datos para el proyecto provienen de bases de datos de reseñas y metadatos de libros proporcionados por Amazon y se suministran convenientemente.

Referencias relevantes:

Chevalier, J. A., & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online book reviews. Journal of Marketing Research, Vol. 43, pp. 345–354.

Diaz, G. O., & Ng, V. (2018). Modeling and prediction of online product review helpfulness: A survey. ACL 2018 - 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the Conference (Long Papers), 1, 698–708.

Silge, J., & Robinson, D. (2017). Text Mining with R - O’Reilly Media

Zhu, F., & Zhang, X. (2010). Impact of online consumer reviews on Sales: The moderating role of product and consumer characteristics. Journal of Marketing, Vol. 74, pp. 133–148

 

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Título: Técnicas no supervisadas para la detección de epilepsia

Directores: Raquel Dormido (raquel@dia.uned.es), Natividad Duro Carralero (nduro@dia.uned.es), Angel Mur

Objetivo del proyecto:

El desarrollo de técnicas de detección de epilepsia, así como de métodos de predicción de los ataques epilépticos son fundamentales en el estudio de la epilepsia. Las señales electroencefalográficas (EEG) son señales multicanal que registran perfectamente dichos ataques. Se propone el desarrollo de un método no supervisado de detección de ataques utilizando señales EEG.

NOTA: se facilitarán las señales EEG con las que se trabaja en el proyecto.

Referencias:

“Unsupervised Event Detection and Classification of Multichannel Signals”, Mur A., Dormido R., Vega J., Dormido-Canto S., Duro N., Expert Systems with Applications, 2016, Vol. 54, pp: 294-303. ISSN: 0957-4174. Ed: Elsevier. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2016.01.014

“Unsupervised Event Characterization and Detection in of Multichannel Signals: an EEG application”, Mur A., Dormido R., Vega J., Duro N., Dormido-Canto S. Sensors, 2016, Vol. 16, pp: 590. ISSN 1424-8220 (online). Ed: MDPI and ACS Style. doi: 10.3390/s16040590

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Título: Desarrollo de aplicaciones basadas en detección de movimiento para seguridad y monitorización en el IoT. 

Director: Guillermo Botella Juan (gbotella@ucm.es)

Objetivos del Proyecto: 

El problema de la estimación de movimiento ha sido ampliamente tratado durante los últimos años debido a sus múltiples aplicaciones (tracking, vigilancia, disparidad binocular,…). Las técnicas utilizadas en este problema pueden agruparse en tres familias representativas: estimación con modelos de emparejamiento [1] , de energía [2] y de gradiente [3]. La utilización de aceleradores [4] abre una nueva vía a este tipo de algoritmos con altos requisitos computaciones para aplicaciones de tiempo real para el IoT, como vigilancia, detección, control de calidad en ambientes industriales... El proyecto se basa en (i) diseño e implementación de aplicaciones basadas en estimación de movimiento y (ii) su aceleración sobre algún dispositivo hardware como DSPs, GPUs, FPGAs, Dispositivos móviles, Microcontroladores, etc...

Referencias:
[1] Hwang-Seok Oh and Heung-Kyu Lee. Block-matching algorithm based on an adaptive reduction of the search area for motion estimation. Real-Time Imaging, 6:407–414, October 2000. 
[2]Simon Baker, Ralph Gross, and Iain Matthews. Lucas-kanade 20 years on: A unifying framework: Part 3. International Journal of Computer Vision, 56:221–255, 2002. 
[3] Spatio-temporal energy models for the Perception of Motion (1985) by Edward H. Adelson , James R.Bergen Venue: J. OPT. SOC. AM. A 
[4]Guillermo Botella Juan, Antonio García Ríos, M. Rodriguez-Alvarez, Eduardo Ros Vidal, Uwe Meyer-Bäse, and María C. Molina. Robust bioinspired architecture for optical-flow computation. IEEE Trans. VLSI Syst., 18(4):616–629, 2010. 

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Título: Desarrollo de aplicaciones para biometría sobre dispositivos de bajo coste y bajo consumo.

Director: Guillermo Botella Juan (gbotella@ucm.es)
 
Objetivos:
La Plataforma Raspberry Pi es un ordenador [1] miniaturizado de bajo costo y consumo, desarrollado en UK concebido para docencia en ingeniería de computadores que incluye procesadores (CPU) ARM1176JZF-S,  un procesador gráfico (GPU) VideoCore IV. 
El presente TFM abordará un estudio de viabilidad de problemas básicos de detección facial orientados a biometria y seguridad [2] con esta plataforma o similares como BeagleBoard [3] , Intel Edison [4] , etc...

Referencias:
[1] https://www.raspberrypi.es/ 
[2] TECNOLOGÍAS BIOMÉTRICAS APLICADAS A LA SEGURIDAD. 
TAPIADOR MATEOS, MARINO / SIGÜENZA PIZARRO, JUAN ALBERTO. ISBN978-84-7897-636-2 . EDITORIAL RA-MA. 2006. 
[3] https://beagleboard.org/
[4] https://software.intel.com/es-es/iot/hardware/edison

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Título: Generación automática de modelos para aplicaciones biomédicas

Directores:

 José L. Risco Martín (jlrisco@ucm.es)

Eva Besada Portas (ebesada@ucm.es)

Objetivos del Proyecto: 

Actualmente hay grandes avances en el desarrollo de nuevos modelos aplicados a biomedicina (por ejemplo modelos de secuelas de ataques cerebrovasculares, modelos de predicción de crisis migrañosas, modelos evolutivos de afasia). Sin embargo, aunque los procedimientos a seguir son muy similares, no existe un marco genérico de modelado y experimentación.
El objetivo de este trabajo es definir e implementar dicho marco en una herramienta software. Para comprobar el correcto funcionamiento de la herramienta, se modelarán con ella tres problemas biomédicos concretos (utilizando para este fín datos experimentales reales).

Referencias

1. Josué Pagán, M. Irene De Orbe, Ana Gago, Mónica Sobrado, José L. Risco-Martín, J. Vivancos Mora, José M. Moya and José L. Ayala (2015), "Robust and Accurate Modeling Approaches for Migraine Per-Patient Prediction from Ambulatory Data", Sensors 15(7), pp. 15419-15442.
2. Josué Pagán, José L. Risco-Martín, José M. Moya and José L. Ayala (2016), "Modeling methodology for the accurate and prompt prediction of symptomatic events in chronic diseases", Journal of Biomedical Informatics 62, pp. 136-147.

 

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Título: Especificación y diseño automático de sistemas con DEVSML Studio

Directores:

 José L. Risco Martín (jlrisco@ucm.es)

Eva Besada Portas (ebesada@ucm.es)

Objetivos del Proyecto: 

DEVSML Studio es una herramienta de modelado y simulación que integra, de una forma natural, tanto la ingeniería de sistemas como la ingeniería software. Es sus primeras fases de desarrollo, con esta herramienta se pueden definir sistemas hardware/software tanto en su estructura (es decir, mediante la especificación de los componentes esenciales) como en su comportamiento (es decir, el funcionamiento final del sistema).
En este proyecto se completará el desarrollo de la herramienta mientras se aplica a un caso de uso real: modelado y simulación de multiples vehículos aereos no tripulados que realizan misiones de búsqueda de objetivos en entornos con incertidumbre. Para llevarlo a cabo, por una parte será necesario modelar mediante DEVSML el comportamiento de vuelo y sensorial de los vehículos, y la incertidumbre en la localización inicial y en la dinámica del objetivo. Y por otra, será necesario simular y evaluar el comportamiento conjunto de dichos elementos cuando se les proporciona una misión de búsqueda.

Referencias

1. Saurabh Mittal and José L. Risco-Martín (2016), "DEVSML Studio: A Framework for Integrating Domain-Specific Languages for Discrete and Continuous Hybrid Systems into DEVS-Based M&S", In Proceedings of the 2016 Summer Simulation Multiconference (SummerSim 2016). [PDF].
2. Sara Perez-Carabaza, Eva Besada-Portas, Jose A. Lopez-Orozco, Jesus M. de la Cruz (2016).  A real world multi-UAV evolutionary planner for minimum time target detection“. In Procceding of the 2016  Genetic  and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2016).

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Título:  Diseño de una aplicación mediante visión artificial para la evaluación visual de personas con grado de colaboración limitada

Profesora de contacto: María Guijarro Mata-García (mguijarro@ucm.es)
Equipo Docente: María Guijarro Mata-García (mguijarro@ucm.es), Guadalupe González Montero y Yolanda Martín Pérez (Facultad de Óptica y Optometría UCM)

Objetivos del Proyecto: 

Este proyecto se llevará a cabo en colaboración con la Facultad de Óptica y Optometría de la UCM. Se desarrollarán diferentes técnicas de Visión Artificial junto con Inteligencia Artificial, con el fin de generar una herramienta que permita clasificar y generar imágenes para la evaluación de la agudeza visual en personas con grado de colaboración limitada. La motivación de este trabajo es la exploración e investigación de técnicas de visión artificial con las que diseñar un procedimiento que permita la valoración optométrica de preescolares y personas con discapacidad intelectual.

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Título: Identificación de estructuras geotécnicas mediante aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial a datos de radar 3D.

Directoras: Fátima Martín Hernández (fatima@ucm.es) y María Guijarro Mata-García (mguijarro@ucm.es)

Objetivo del proyecto:

El georadar es una de las últimas técnicas geofísicas que ha sido incorporada al análisis y estudio de los primeros metros del subsuelo, encontrando multitud de aplicaciones en disciplinas como las geotecnia, ingeniería civil o arqueología. En particular, en los últimos 15 años ha aparecido en el mercado una instrumentación denominada radar 3D o radar multifrecuencia que está siendo aplicado en la auscultación de infraestructuras lineales (carreteras, vías de tren, etc) con el manejo de un gran volumen de datos.  En este proyecto se explorarán y aplicarán diferentes técnicas de Inteligencia Artificial y minería de datos con el fin de inferir conocimiento en la identificación de horizontes de interés en este tipo de infraestructuras (capas de asfalto, capas de balasto, etc) mediante el gran volumen de datos obtenido.

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Diseño de una aplicación mediante visión artificial para el desarrollo de un asistente accesible   

Director: María Guijarro Mata-García (mguijarro@ucm.es), Joaquín Recas Piorno (recas@ucm.es)

Objetivo del proyecto:

Este proyecto se llevará a cabo en colaboración con la ONCE. Se desarrollarán diferentes técnicas de Visión Artificial junto con Inteligencia Artificial así como conexiones de dispositivos, con el fin de generar una herramienta/aplicación que permita la gestión y la comunicación de las personas con discapacidad visual en espacios públicos. 

 

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Título:Aplicación de visión artificial aplicada al Plomeo (Tiro al plato olímpico)

Directoras: María Guijarro Mata-García (mguijarro@ucm.es) y Ricardo Bernardez Vilaboa (rbvoptom@fis.ucm.es)

Objetivo del proyecto:

El plomeo es una actividad imprescindible para el control del cartucho en tiro al plato con comprobación del espacio que pueden dejar el conjunto de plomos en la plancha donde se realiza. Cada cartucho tiene prácticamente 300 de estos plomos y genera el mismo número de marcas en la plancha o agujeros en una cartulina. Se trata de comprobar, mediante técnicas de visión artificial y el diseño de algoritmos de inteligencia artificial, el número de impactos y cómo se distribuyen sobre esa superficie para conocer el comportamiento del cartucho con el objetivo de alcanzar el plato para romperlo.

Como esta actividad es bastante compleja, la medida de todos los impactos, se propone la creación de una aplicación para móvil, donde estén integrados los algoritmos diseñados, para medir los impactos, su distribución y los posibles espacios por donde podría escapar el plato sin romper.

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Título: Explicación de los modelos de caja negra obtenidos mediante aprendizaje automático

Profesor de contacto: Sebastián Dormido Canto (sebas@dia.uned.es)

Descripción:

En los últimos años los modelos obtenidos por aprendizaje automático, por ejemplo, mediante redes de neuronas artificiales (RNA) están empezando a ser usadas con éxito para problemas de clasificación, segmentación y predicción. Una de las principales barreras para la implantación en los negocios actuales de los modelos obtenidos por aprendizaje automático es la dificultad para explicar las salidas de esos modelos. En muchos casos se opta por sacrificar la precisión en las predicciones o clasificaciones por la facilidad de interpretación, lo que hace que se abandonen las técnicas de IA, por otras más sencillas de explicar los resultados que se obtengan: sistemas basados en reglas, modelos lineales o árboles de decisión.
Esta problemática es muy actual, donde la investigación y desarrollo no están muy avanzados, constituyendo unas de las barreras más importantes para implantar las técnicas de IA en muchos sectores como puede ser la banca o el sector asegurador; por la necesidad del regulador, los bancos centrales de conocer y aprobar los modelos de medición y control del riesgo de las diferentes entidades.

El fin de este trabajo es la investigación e implementación de técnicas que permitan explicar las salidas de modelos paramétricos construidos mediante aprendizaje automático, y principalmente mediante RNA y kNN.
La explicación de los modelos deben responder a cuestiones tales como:

• Qué variables de los datos son las más relevantes.
• Para una salida concreta del modelo cuáles son los valores de las variables que han afectado a esa salida.
• Qué interacciones (lineales y no lineales) son las que tienen más efecto en las salidas del modelo.

Los modelos serán principalmente dedicados a la predicción de valores futuros en problemas de tipo de serie temporal y de clasificación.

Se pondrá el foco en aquellas técnicas que sean "agnósticas" con respecto al modelo, es decir, no siendo necesario conocer cómo el modelo ha sido construido o los detalles del mismo, solo conociendo las entradas y salidas del mismo.

Bibliografía:
Existe bibliografía relevante para apoyar el TFM, se adjuntan algunos papers que pueden ser de interés.

- Why Model Explainability is The Next Data Science Superpower :  artículo sencillo sobre la necesidad de explicar los modelos predictivos y un curso sencillo con algunas técnicas de explicación de los modelos.
- A Survey of Methods for Explaining Black Box Models (2018) : Artículo extenso con un resumen bastante bueno explicando el problema y las diferentes técnicas que existen.
- A Unified Approach to Interpreting Model Predictions (2017)
- How to Explain Individual Classification Decisions (2010)

Datos y modelos:
Se usarán diferentes repositorios de información:
- Datos del censo americano con el fin de detectar qué indiduos ingresan más de 50.000 $ al año y cuáles no: UCI - Machine Learning Repositories.
- Datos de llamadas a un centro de atención al cliente: modelos predictivos para la predicción de llamadas entrantes y de llamadas perdidas.

Si los resultados del TFM son relevantes se aplicarán a datos reales bancarios en un entorno de producción real.

Requisitos deseados:
- Redes de Neuronas Artificiales.
- Matlab
- Estadística
- Uso de herramientas de control de versiones: Git
- Latex
- Bases de datos relacionales y no-sql.
- Residencia en Madrid (posibilidad de seguimiento presencial del TFM y colaboración en empresa dedicada al desarrollo software basado en la IA).

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Título: Control híbrido de turbinas eólicas basado en redes neuronales y aprendizaje por refuerzo
Directores: Matilde Santos (msantos@ucm.es)
Jesús Enrique Sierra García (jesierra@ubu.es)

Los parques eólicos offshore fijos o pilotados, con las cimentaciones apoyadas o hincadas (dependiendo de la solución escogida) en el lecho marino son ya una realidad. Las líneas actuales de investigación han dado el siguiente paso hacia las soluciones flotantes. Estos sistemas se ven sometidos a fuerzas de gran envergadura, debido a las olas, las corrientes, y el viento. Estos factores externos no son estáticos, sino que varían mientras el sistema está en funcionamiento, lo que dificulta aún más el diseño de estrategias de control.

Por otro lado, las técnicas basadas en redes neuronales e inteligencia artificial han sido ampliamente utilizadas para el control de sistemas no lineales complejos como el que nos atañe, de ahí que puedan ser un camino prometedor para la identificación y el control de las turbinas eólicas marinas flotantes.

En este trabajo se plantea el estudio de estrategias de control inteligente basadas lógica difusa, redes neuronales y aprendizaje por refuerzo para estabilizar este complejo sistema dinámico y reducir sus vibraciones. Inicialmente se realizará un estudio de la literatura científica relacionada con el problema y con las técnicas de control inteligente. Después se implementará un modelo computacional de la turbina. Finalmente se diseñará la estrategia de control inteligente para el control de la turbina y todo ello se probará en simulación. Para el desarrollo se recomienda utilizar Matlab y Simulink, aunque pueden utilizarse otros lenguajes como FAST o Python.

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Título: Diseño de estrategias de control inteligente para AGVs
Directores: Matilde Santos (msantos@ucm.es)
Jesús Enrique Sierra García (jesierra@ubu.es)

El acrónimo AGV proviene del término Vehículo de Guiado Automático. Estos son vehículos de transporte sin conductor empleados en la industria para automatizar los flujos intralogísticos y las cadenas de producción, dotando a estos procesos de una gran flexibilidad espacial y temporal. Día a día los AGVs comparten espacios con otros vehículos y humanos con los que deben interactuar y convivir. Para poder desplegar todas estas aplicaciones, es esencial el diseño de nuevas estrategias de control que se adapten a las circunstancias cambiantes del entorno. Las técnicas de control inteligente: lógica difusa, redes neuronales, aprendizaje por refuerzo, etc., se presentan como un enfoque prometedor para la resolución de este problema.

Por ello en este trabajo se diseñará una estrategia de control inteligente de vehículos de guiado automático (AGVs). Inicialmente se realizará un estudio de la literatura científica relacionada con el problema y con las técnicas de control inteligente. Después se implementará un modelo computacional del AGV. Finalmente se diseñará la estrategia de control inteligente para el control del AGV y todo ello se probará en simulación. En caso de disponibilidad del AGV también podrán probarse los desarrollos en un AGV real. Para el desarrollo se recomienda utilizar Matlab y Simulink, aunque pueden utilizarse otros lenguajes como Python.

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Título: Control estructural semi-activo y activo de turbinas eólicas flotantes/ Semi-active or active structural control of offshore wind turbines
Director: Matilde Santos (msantos@ucm.es)
María Tomás-Rodríguez, City University of London, UK.

La reciente expansión de la energía eólica marina está limitada por su tecnología de instalación, en la mayoría de los casos por fijación al fondo marino. El desarrollo de plataformas de soporte flotantes está permitiendo superar algunas de sus limitaciones, ampliando la explotación de los recursos eólicos en todo el mundo. Sin embargo, estas turbinas flotantes sufren un efecto de péndulo invertido que provoca unas cargas de fatiga excepcionalmente elevadas en la torre. Una de las posibles alternativas para mitigar las cargas de fatiga es la aplicación de técnicas de control estructural, que se han venido aplicando en la ingeniería civil a puentes, edificios, etc, con buenos resultados.
En este trabajo de investigación se plantea explorar las capacidades del control estructural semi-activo o activo aplicado a turbinas eólicas flotantes de tipo plataforma. Esto implica modificar de forma adaptativa los parámetros del dispositivo de control estructural mediante un algoritmo de control.

Se requiere ciertos conocimientos de física, ingeniería y control.

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Título: Redes Adversarias Generativas  para el Aumento de Datos Secuenciales 1D. Aplicación a turbinas eólicas/ Generative Adversarial Networks for 1D Sequential Data Augmentation.

Directores: Matilde Santos (msantos@ucm.es), UCM
María José Gómez Silva (mgomez77@ucm.es), UCM

La turbinas eólicas flotantes son de reciente desarrollo. La mayoría de las granjas de turbinas de este tipo cuentan con pocos años y son plantas piloto, por lo que los datos para estudiar su funcionamiento son escasos o no están disponibles.
El objetivo de este trabajo es generar datos sintéticos que permitan estudiar con profundidad y predecir el comportamiento de las turbinas marinas. Con la aplicación de las Redes Adversarias Generativas se pretende aumentar el número de datos generando datos realistas para variables que son relevantes en una turbina flotante. Esto permitirá tener información para aplicar algoritmos de control que requieren datos para entrenamiento, como el control neuronal.

El siguiente paso sería comprobar la utilidad de los datos sintéticos, aplicándolos a un modelo ya desarrollado y comparando los resultados.

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Título: Control inteligente multi-objetivo de una turbina eólica marina flotante
Directores: Matilde Santos (msantos@ucm.es)
Lía García (liagar05@ucm.es)

El diseño avanzado de sistemas de control para grandes turbinas eólicas se está volviendo cada vez más complejo. Por otro lado, las técnicas de optimización de alto nivel están recibiendo especial atención como instrumento para abordar el diseño de sistemas que tienen importantes y cruciales requisitos. El control óptimo multiobjetivo (MOO) es hoy en día una metodología que permite lograr sistemas de control que concilien múltiples objetivos de diseño que pueden ser incompatibles.

En este trabajo se plantea aplicar algunos algoritmos de optimización multiobjetivo a un aerogenerador. Se implementará un control de velocidad del generador de la turbina eólica mediante la variación del ángulo de las palas. Pero dado que este control introduce perturbaciones en la torre y, en consecuencia, aumenta la fatiga, el objetivo del control es mantener una velocidad de rotación constante independientemente de las variaciones en la velocidad del viento y, al mismo tiempo, aumentar la amortiguación de la torre para reducir la amplitud de las oscilaciones.

Para el desarrollo se recomienda utilizar Matlab/Simulink u otros lenguajes como FAST o Python.

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Title: Probabilistic Approach for Early Failure Detection in Wind Turbines

Supervisors: Matilde Santos (msantos@ucm.es), UCM, Spain
Ravi Pandit (raviwithfuture@gmail.com), University of Exeter, UK

Currently, most wind farm maintenance is preventative, either planned or condition-based, based on the development of basic static threshold alerts, with the goal of recognising potential flaws in a timely manner to avoid future difficulties. Purging of the generator bearings, slip ring cleaning, lubrication system filter cleaning, and video endoscope inspections of the gearbox are examples of routine scheduled maintenance interventions. However, these methods do not guarantee that critical failures will not occur. Furthermore, a component failure, even if not serious, could cause the wind turbines to operate in suboptimal conditions, resulting in large efficiency losses that would be undetectable by standard performance monitoring systems. 
In this project, we are aiming to use probabilistic methods to remove the unwanted outliers in the power curve of wind turbines, thus making it easier to monitor and bring down the costs of wind turbine operation and maintenance. The data from Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system with observations from multiple parameters are used to study the probabilistic approach

This TFM is proposed only in English.

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Título: Vibration reduction in floating wind turbines by MR tuned vibration absorbers
Directores: Matilde Santos (msantos@ucm.es), UCM, Spain
Paweł Martynowicz (pmartyn@agh.edu.pl), Krakow, Poland

Wind turbines are emerging renewable energy extraction solutions nowadays. The wind and sea waves loads of floating offshore wind turbines (FOWT) are the major contributors to the structural vibration of tower and blades.
Passive / semi-active / active tuned vibration absorbers (TVAs) that are widely spread structural vibration reduction solutions in the civil engineering field are now starting to be applied to these floating devices.
In this work, the use of magnetorheological (MR) TVAs is proposed. MR dampers are semi-active actuators characterised with simplicity of construction and minor energy requirements as compared with active systems. They utilise specific properties of MR fluid, which changes its apparent viscosity in the presence of magnetic field. Nevertheless, these control devices have been only applied to small-scale prototypes of (fixed)-land-based wind turbines, and how to scale them for real size FOWT is still an open issue. Besides, the optimization of MR damper and TVA parameters to generate the force needed according to vibration frequency of the structure is another open problem.
Simulations with software FAST and MATLAB will be carried out to implement an MR damper in a FOWT to reduce the structure vibration.

This TFM is proposed only in English. Some mathematical and physical background is required.

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Title: Advanced Machine learning and Deep learning techniques for Early Railway Track Fault Detection

Supervisors: Matilde Santos (msantos@ucm.es), UCM, Spain
Ravi Pandit (raviwithfuture@gmail.com), University of Exeter, UK

Timely detection and identification of faults in railway track circuits are crucial for the safety and availability of railway networks. In this project, the aim is to use novel advanced ML methods and deep learning methods (e.g., LSTM) for identifying railways tracks fault based on the image as well as numeric datasets. Finally, then compare proposed methods with available techniques in order to evaluate the performance and accuracy. 

This TFM is proposed only in English.

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Title: Investigation of Icing effect on pitch control of a wind turbine with a neural controller

Supervisors: Matilde Santos (msantos@ucm.es), UCM, Spain
Narges Tabatabaei (nargest@kth.se), KTH, Sweden

Icing of wind turbine blades poses a challenge for the wind power industry in cold climate wind farms. It can lead to production losses of more than 10% of the annual energy production. Depending on the type of wind turbine, different control actions including the pitch angle of the blades or rotor control, which is used as a brake to maintain the rated power of the turbine once the wind surpasses certain threshold. The pitch control of a wind turbine is a complex task itself due to the highly nonlinear behaviour of these devices, the coupling between the internal variables, and because they are subjected to uncertain and varying parameters due to external loads, e.g. icing.  These reasons have led to explore intelligent control techniques to tackle these challenges.  A neural controller for wind turbine pitch control is intended for the proposed project. The controller is based on a radial basis function (RBF) network with unsupervised learning algorithm. The RBF network uses the error between the output power and the rated power and its derivative as inputs, while the integral of the error feeds the learning algorithm. The performance analysis of an iced wind turbine is going to be carried out according to the described controller. 

This TFM is proposed only in English.

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Título: Aplicación de redes neuronales con diferentes escalas de tiempo en sistemas de control

Directores: Ernesto Aranda Escolástico (earandae@issi.uned.es) y Matilde Santos (msantos@ucm.es)

Objetivo del proyecto:

Las redes neuronales artificiales han demostrado ser muy útiles para la identificación, estimación y control de sistemas complejos. Así, durante las últimas décadas se han propuesto diferentes arquitecturas de redes neuronales enfocadas a múltiples problemas. En este trabajo se pretende ahondar en las redes neuronales recurrentes (RNN, recurrent neural networks) y estudiar su construcción e implementación cuando las diferentes neuronas o grupos de neuronas disponen de escalas de tiempo distintas.

El objetivo final es utilizar la red neuronal creada para el control de sistemas donde la multifrecuencia, la transmisión asíncrona de información o los retardos aparecen de forma natural.

Bibliografía

• Hagan, M. T., Demuth, H. B., & Jesús, O. D. (2002). An introduction to the use of neural networks in control systems. International Journal of Robust and Nonlinear Control: IFAC‐Affiliated Journal, 12(11), 959-985.
• Koutnik, J., Greff, K., Gomez, F., & Schmidhuber, J. (2014, January). A Clockwork RNN. In International Conference on Machine Learning (pp. 1863-1871).

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Título: Escudo adaptativo de un enjambre de drones para tareas de patrullaje y vigilancia

Directores: José Sánchez Moreno (jsanchez@dia.uned.es) y María Guinaldo Losada (mguinaldo@dia.uned.es)

Objetivo del proyecto:
El uso de drones (UAVs) está teniendo un gran impacto en numerosas aplicaciones. Uno de los campos de aplicación es en el ámbito de la defensa tanto civil como militar. La propuesta del proyecto consiste en diseñar e implementar en simulación un sistema multi-agente formado por N drones que tendrá que desplegarse formando una malla para proteger un objetivo de interés. Se estudiarán algoritmos que hagan que el despliegue sea óptimo, en el sentido de vigilar el espacio aéreo para detectar posibles amenazas, y adaptativo, de tal manera que la malla se reconfigure cuando se produzca algún fallo en el sistema o alguno de los agentes cause baja. El proyecto generará finalmente un simulador para mostrar los resultados, que será preferentemente interactivo.
Referencias:
[1] B. D. O. Anderson, C. Yu, B. Fidan and J. M. Hendrickx, "Rigid graph control architectures for autonomous formations," IEEE Control Systems Magazine, vol. 28, no. 6, pp. 48-63, 2008, DOI: 10.1109/MCS.2008.929280.
[2] Wang-Kyo Oh, Myoung-Chul Park, and Hyo-Sung Ahn, "A survey of multi-agent formation control", Automatica, vol. 53, pp. 424-440, 2015, DOI: 10.1016/j.automatica.2014.10.022.

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Título: Simulación distribuida de modelos de dinámicos continuos y de eventos discretos.
Directores: Victorino Sanz (vsanz@dia.uned.es), Miguel Ángel Rubio González (marubio@dia.uned.es)
Objetivo del Proyecto:
La ejecución paralela de programas tiene como principal objetivo la mejora de la eficiencia y el rendimiento. El objetivo general del proyecto será aplicar la programación paralela a la simulación distribuida de modelos de tiempo continuo (principalmente aquellos cuya dinámica dependa de las coordenadas espaciales), y de eventos discretos (PDEVS, ABM, etc.). Para ello existen múltiples aproximaciones, dependiendo de la arquitectura del hardware sobre el que se quiere trabajar (e.g., memoria compartida o distribuida) o el lenguaje utilizado para la descripción de los modelos. Para el desarrollo del proyecto se acordará con los profesores encargados del trabajo las características particulares y los objetivos específicos del mismo.

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Título: Diseño, implementación y control de una máquina de modelado análogo
Directores:
José Antonio Lopez Orozco (jalo@dacya.ucm.es)
Jorge Alonso Henar (jahenar@geo.ucm.es)

Objetivos del Proyecto: 

Uno de los objetivos de la Tectónica es conocer la dinámica de la litosfera terrestre que da lugar a las estructuras presentes en la naturaleza, conocer su comportamiento, explicarlos y predecir sus efectos. La reproducción de los movimientos de la litosfera terrestre se puede llevar a cabo tanto con modelos y simulaciones numéricas como mediante procedimientos experimentales. Los procedimientos experimentales consisten en una reproducción a escala de procesos geológicos de millones de años en unas pocas horas y para ello son necesarias máquinas de modelado análogo que permitan un control exhaustivo de los procesos cinemáticos, tanto en el espacio como en el tiempo (sirva como ejemplo el laboratorio de Tectónica Experimental del Instituto de Ciencias Geológicas de Berna, https://www.geo.unibe.ch/e42577/e42587/e437160/e437162/TectModLab_flyer14_highquality_NEW_ger.pdf). Estas máquinas constan de varias placas móviles mediante motores controlados por ordenador que permiten el movimiento relativo de diferentes las placas basales y paredes para simular deformaciones tectónicas.

El objetivo de este proyecto es implementar una de estas máquinas que simulan deformaciones tectónicas y realizar el control de los motores que desplazan las diferentes placas basales y paredes a velocidades lentas, de modo que se tenga un control preciso de las tres dimensiones espaciales y del instante de tiempo en el que se realiza el movimiento.

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Título: Desarrollo de una aplicación informática específica para la gestión de las Inspecciones Técnicas de Vehículos realizadas por la Guardia Civil.

Profesor de contacto: Natividad Duro (nduro@dia.uned.es)
Equipo Docente: Natividad Duro y Elena Gaudioso

Objetivo del Proyecto:

El proyecto está dividido en distintas partes, por lo que en el mismo pueden participar de forma simultánea varios alumnos. Dicho proyecto incluye como áreas de trabajo las siguientes:

• Integración automática de las mediciones obtenidas por los distintos sistemas informáticos existentes.
• Emisión automática del informe de ITV.
• Compatibilidad de dicha aplicación con el sistema de gestión de la Guardia Civil ALFIL.
• Integración de la Tarjeta de ITV y la Hoja Adicional digitales,
• Planificación semestral de las inspecciones.
• Desarrollo de un cuadro de mando para la visualización y control de la flota de vehículos, así como su explotación estadística.

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Quick, Stat!: Estudiando la base de datos de google Quick, Draw!

Directores: Raúl Fernández Fernández (raufer06@ucm.es)

La base de datos Quick, Draw! es una base de datos de Google con más de 50 millones de dibujos almacenados, realizados por alrededor de 15 millones de personas diferentes, divididos en 345 categorías y obtenidos mediante el juego online https://quickdraw.withgoogle.com/. Debido a la naturaleza de la obtención de esta base de datos y a su magnitud, la variación de calidad de los dibujos almacenados es un factor importante, yendo desde dibujos precisos perfectamente descriptivos hasta garabatos que no tienen nada que ver con la categoría en la que están almacenados. El objetivo de este TFM es el de, usando la capacidad de computación de un red neuronal, ser capaces de realizar un estudio estadístico de la calidad de la base de datos. El TFM partirá de un trabajo ya realizado (https://arxiv.org/abs/1907.06417). Los pasos a seguir serán primero estudiar los temas relevantes planteados, para luego entrenar la red neuronal propuesta con el máximo número de categorías posibles y realizar así un estudio de la calidad de los sketches usando esta red.

Durante este TFM serán relevantes y se estudiarán principalmente los siguientes temas:

• Cómo funciona la base de datos Quick, Draw!
• ¿Qué es una red neuronal y que significa una red neuronal profunda?
• Como mostrar resultados de forma eficiente y llamativa
• Uso de Python y Github

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Prácticas de laboratorio en el metaverso

Directores: Jesús Chacón Sombría (jeschaco@ucm.es) y Jacobo Saenz Valiente (jacobo.saenz@dia.uned.es)

El objetivo de este trabajo es crear un entorno de realidad virtual en el que poder realizar una práctica de laboratorio mediante una simulación 3D inmersiva.

Durante el TFM se llevarán a cabo, entre otras, las siguientes:

• Modelado 3D de las instalaciones del laboratorio.
• Modelado del sistema experimental.
• Simulación de la dinámica del sistema experimental.
• Desarrollo de la interfaz hombre-máquina para realizar los experimentos. Opcionalmente, en caso de que el alumno disponga de unas gafas de realidad virtual, podrá enfocar el diseño en dicha plataforma.

Trabajos Fin de Máster

A continuación se muestran los Trabajos Fin de Máster que se han defendido en el Máster ordenados por cursos y que han obtenido una nota igual o superior a Notable. Los porcentajes de trabajos que han obtenido cada calificación pueden verse en la siguiente tabla;

Aprobados	Notables	Sobresalientes	Matrícula de honor
5.3 %	26.9 %	61.5 %	6.2 %

Curso 2010/2011

Curso 2011/2012

Curso 2012/2013

Curso 2013/2014

Curso 2014/2015

Curso 2015/2016

Curso 2016/2017

Curso 2017/2018

Curso 2018/2019

Curso 2019/2020

Curso 2020/2021

Curso 2021/2022

Curso 2022/2023

Curso 2010/2011

• Título: Desarrollo de un laboratorio remoto para el control por eventos de una planta de cuatro tanques acoplados
  Alumno: Jesús Chacón Sombría
  Tutor: Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 26/09/2011
   
• Título: Modelado, optimización y planificación de una red de distribución de gas natural
  Alumno: Lucia Gorostegui López-Alonso
  Tutor: José Jaime Ruz Ortíz (UCM)
  Fecha de presentación: 26/09/2011

• Título: Herramienta de análisis de validez de procesos de clustering
  Alumno: Angel R. Mur Güerri
  Tutor: Raquel Dormido Canto (UNED) y Natividad Duro Carralero (UNED)
  Fecha de presentación: 26/09/2011

• Título: Conceptualización de modelos y vistas de simulaciones interactivas
  Alumno: Almudena Ruíz Sáez
  Tutor: Francisco Esquembre Martínez (Univ. MURCIA) y Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 26/09/2011
   
• Título: Generación de mapas de cultivo a partir de secuencias de video adquiridas desde un tractor en movimiento con velocidad de tratamiento
  Alumno: Nadir Saínz Costa
  Tutor: Ángel Ribeiro Seijas (UCM) y Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 26/09/2011

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Curso 2011/2012

• Título: Sistema de control de inventario mediante redes de sensores inalámbricas basadas en comunicación IP
  Alumno: Juan José Echevarría Martínez
  Tutor: Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 27/02/2012
   
• Título:  Control basado en eventos de sistemas de primer orden con retardo
  Alumno: Angel Ruíz Moreno
  Tutor: Sebastián Dormido Bencomo (UNED), José Sánchez Moreno (UNED) y Jorge E. Jiménez Hornero (Univ. CÓRDOBA)
  Fecha de presentación: 27/02/2012

• Título: Análisis de la eficiencia de las pilas de combustible PEM mediante modelado y simulación 
  Alumno: Enrique Martínez Varas
  Tutor: Miguel Ángel Rubio González (UNED)
  Fecha de presentación: 09/07/2012

• Título: Modelado y control de un vehículo autónomo cuatrimotor
  Alumno: José Manuel Tur Ortega
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 09/07/2012
   
• Título: Planificación y optimización de una flota de vehículos para la recogida de residuos
  Alumno: Carlos Salvador Vázquez
  Tutor: José Jaime Ruz Ortíz (UCM)
  Fecha de presentación: 27/09/2012

• Título: Sistema de rescate de naúfragos basado en redes neuronales para la coordinación de vehículos aéreos
  Alumno: Eduardo Sáez Martínez
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 27/09/2012

• Título: Control de una unidad de desintegración catalítica fluidizada (FCCU)
  Alumno: Mª de los Ángeles Pérez Maciá
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 27/09/2012

• Título: Evolución de los sistemas de control y protección de subestaciones de distribución de energía eléctrica 
  Alumno: Iñaki Pérez García
  Tutor: Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 27/09/2012

• Título: Organización y desarrollo de software para un robor móvil con navegación asistida por etiquetas NFC
  Alumno: Ruben Alonso García
  Tutor: Carlos Cerrada Somolinos (UNED)
  Fecha de presentación: 27/09/2012
   
• Título: Identificación de estructuras vegetales en campos de cultivo de maíz basadas en imágenes
  Alumno: Manuel David Franco Barrios
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 27/09/2012

• Título: Aprendizaje por ejemplos e instrucciones aplicado al Lego NXT 2.0 
  Alumno: Alejandro Carpio Sánchez
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y José Antonio Martín Hernández (UCM)
  Fecha de presentación: 27/09/2012

• Título: Determinación automática de modos multiarmónicos en espectrogramas
  Alumno: Francisco José Martínez García
  Tutor: Sebastián Dormido Canto (UNED) y Jesús Antonio Vega Sánchez (CIEMAT)
  Fecha de presentación: 27/09/2012
   

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Curso 2012/2013

• Título: Sistema de control de posicionamiento y movilidad en interiores a través de dispositivo móvil 
  Alumno: Eduardo Mas Carrillo
  Tutor: Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 04/02/2013

• Título: Modelado y diseño de un sistema de control multivariable de aerogeneradores de velocidad y PITCH variable (VS-VP)
  Alumno: Sergio Fragoso Herrera
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 04/02/2013

• Título: Estrategias de Control de Eventos aplicadas a un UAV 
  Alumno: Rafael Socas Gutiérrez
  Tutor: Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 27/06/2013

• Título: Sistema inteligente de la gestión de capital para inversión en Bolsa 
  Alumno: Rodrigo Naranjo Mota
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y Javier Arroyo Gallardo (UCM)
  Fecha de presentación: 27/06/2013

• Título: Diseño de un controlador Fuzzy para la regulación de la adición de agua en el proceso de elaboración del aceite de oliva virgen 
  Alumno: Antonio Jiménez Márquez
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 27/06/2013

• Título: Análisis de robustez de un predictor de disrupciones en dispositivos Tokamak
  Alumno: Raúl Moreno Salinas
  Tutor: Sebastián Dormido Canto (UNED) y Jesús Antonio Vega Sánchez (CIEMAT)
  Fecha de presentación: 27/06/2013

• Título: Diseño y control de un prototipo de robot lunar en el contexto del Google Lunar X-Prize 
  Alumno: Mauricio Ramiro Henríquez Schott
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2013

• Título: Búsqueda de objetos estáticos en tiempo mínimo mediante redes neuronales 
  Alumno: Judith Manso Vergara
  Tutor: José Antonio López Orozco (UCM) y Eva Besada Portas (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2013

• Título: Clustering: Análisis, Evaluación y Consenso
  Alumno: Manuel Joaquín Márquez García
  Tutor: Raquel Dormido Canto (UNED) y Natividad Duro Carralero (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2013

• Título: Modelado de un vehículo marino autónomo mediante técnicas de la Inteligencia Artificial
  Alumno: Joseba Menoyo Larrazabal
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2013
   

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Curso 2013/2014

• Título: Subsistema de Control de Actitud (ACS) de un Cubesat
  Alumno: Miguel Ángel López Luesma
  Tutor: Segundo Esteban San Román UCM
  Fecha de presentación: 10/02/2014
   
• Título: Modelo de programación entera-mixta de los almacenamientos subterráneos de una red de gas natural. Estudio de sensibilidad y simulación física de la red
  Alumno: Elena Pastuschuk Estepa
  Tutor: José Jaime Ruz Ortíz (UCM) y Jesús Manuel de la Cruz García (UCM)
  Fecha de presentación: 10/02/2014

• Título: Reconocimiento de una plataforma para aproximación de vehículos no tripulados mediante técnicas de Visión por Computador
  Alumno: José Antonio García Pulido
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Diseño de un sistema de control difuso para un proceso de fermentación alcohólica con reglas sintonizadas mediante algoritmos genéticos 
  Alumno: Rafael Rendón Gómez
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: PhotoBioLib: Una librería de Modelica para el modelado y simulación de fotobiorreactores 
  Alumno: Agustin Pérez Castro
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED) y Francisco G. Acién Fernández (U. Almería)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Estudio de técnicas de transmisión sin cables para control ejemplificado sobre un microcontrolador 
  Alumno: José María Navarro España
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Detección de Moho en Queso mediante el procesamiento de imágenes 
  Alumno: David Molinero González
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Detección de cambios en tiempo real en flujos de datos 
  Alumno: Tomás Cruz Barrios
  Tutor: Jesús Antonio Vega Sánchez (CIEMAT) y Sebastián Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Reconocimiento automático de barras combustibles 
  Alumno: Rubén García Sánchez
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Laboratorios virtuales y remotos de automática para un curso online en abierto 
  Alumno: Jacobo Sáenz Valiente
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo (UNED) y Jesús Chacón Sombría (UNED)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: The Inverted Pendulum: Control and Sampling Strategies  
  Alumno: Ernesto Aranda Escolástico
  Tutor: María Guinaldo Losada (UNED) y Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Modelado y simulación de sistemas solares térmicos de baja temperatura 
  Alumno: Gonzalo Hernández Albaladejo
  Tutor: Alfonso Urquía Moraleda (UNED)
  Fecha de presentación: 23/06/2014

• Título: Estudio de la dinámica de transmisión del meningococo C mediante redes aleatorias  
  Alumno: Víctor Sánchez Alonso
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título: Modelo de predicción de la radiación solar con aplicación en control automático 
  Alumno: Rafael Mena Yedra
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED) y José Luis Guzmán Sánchez (U. Almería)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título:  Ténicas heurísticas para la búsqueda en tiempo mínimo (comparativa) 
  Alumno: Francisco Javier Yáñez Zuluaga
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y Pablo Lanillos Pradas (U. Coimbra)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título: Simulación e implementación de un entorno colaborativo de computación para aplicaciones y métodos de aprendizaje automáticos en fusión 
  Alumno: Santiago González González
  Tutor: Jesús A. Vega Sánchez (CIEMAT), Rodrigo Castro Rojo (CIEMAT) y Sebastián Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título: Segmentación de venas hepáticas en imágenes de resonancia magnética 
  Alumno: Cristina López Sarachaga
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título: Probador virtual de gafas con reconocimiento de caras mediante técnicas de visión por computador 
  Alumno: Miguel Ángel García Gómez
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título: Modelado en Modelica de la respuesta estructural de firmes 
  Alumno: Belén Cadavid Jáuregui
  Tutor: Alfonso Urquía Moraleda (UNED)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título: Control predictivo de riego de cultivos en exteriores 
  Alumno: Cristobal Beltrán Blázquez Pérez
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

• Título: Control de insulina en pacientes con diabetes mellitus tipo II 
  Alumno: Enrique Manuel María Alapont Puchalt
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 18/09/2014

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Curso 2014/2015

• Título: Búsqueda de objetivos estáticos en tiempo mínimo mediante programación genética 
  Alumno: Fernando Pilar Arce de la Plaza
  Tutor: José Antonio López Orozco (UCM) y Eva Besada Portas (UCM)
  Fecha de presentación: 16/02/2015

• Título: Algoritmia de sensor estelar para CubeSat 
  Alumno: Raul Argüelles Villanueva
  Tutor: José María Girón Sierra (UCM)
  Fecha de presentación: 16/02/2015

• Título: Aproximación al modelado y control de una barrera de contención ligada a un USV 
  Alumno: Guillermo Sierra Catalán
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 21/06/2015

• Título: Identificación de texturas vegetales en imágenes agrícolas mediante el Análisis de Componentes Principales 
  Alumno: Jairo Ruíz Seco
  Tutor: María Guijarro Mata-García (UCM) y Martín Montalvo Martínez (UCM)
  Fecha de presentación: 21/06/2015

• Título: Modelado y Control de un helicóptero de cuatro hélices  
  Alumno: Antonio González Elías
  Tutor: Jesús Manuel de la Cruz García (UCM)
  Fecha de presentación: 21/06/2015

• Título: Estudio en estado estacionario del ciclo de refrigeración por compresión de vapor 
  Alumno: Alberto Miranda Rodríguez
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 21/06/2015

• Título: Design and implementation of path following algorithms for a quadcopter to monitor spills on water 
  Alumno: Pablo García Auñón
  Tutor: Jesús Manuel de la Cruz García (UCM) y Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 21/06/2015

• Título: B Sistema diagnóstico para pozos de bombeo mecánico convencional usando técnicas de reconocimiento de patrones
  Alumno: Alexander José Molero Montiel
  Tutor: Sebastián Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 21/06/2015

• Título: Desarrollo de un predictor de disrupciones basado en detección de anomalías 
  Alumno: David Álvarez Nuevo
  Tutor: Sebastián Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

• Título: Navegación de un robot autónomo utilizando balizas y luz estructurada 
  Alumno: Juan Ignacio Forcén Carvalho
  Tutor: Dictino Chaos García (UNED)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

• Título: Clustering de documentos de texto 
  Alumno: Xavier Ganzábal García
  Tutor: Natividad Duro Carralero (UNED) y Raquel Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

• Título: Modelado y diseño de un sistema de control para una barrera de contención flexible 
  Alumno: Guy Eric Gapingsi Modjo
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

• Título: Reconocimiento de la escala y anillos de distancias en imágenes de radar 
  Alumno: Andreas Muñoz Zuara
  Tutor: José Miguel Guerrero Hernandez (UCM) y Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

• Título: Aplicación de técnicas de tracking para el control de un robot autónomo aéreo 
  Alumno: Jesús María Pérez Colmenar
  Tutor: Dictino Chaos García (UNED) y Luis de la Torre Cubillo (UNED)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

• Título: Aplicación de técnicas de minería de textos en informes de autodiagnóstico 
  Alumno: Juan Pueyo Candil
  Tutor: Raquel Dormido Canto (UNED) y Natividad Duro Carralero (UNED)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

• Título: Para Trough: Librería en Modelica para el modelado y simulación de plantas termosolares de colectores cilindro-parabólicos  
  Alumno: Juan Antonio Romera Cabrerizo
  Tutor: Alfonso Urquía Moraleda (UNED)
  Fecha de presentación: 21/09/2015

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Curso 2015/2016

• Título: Modelado y control de un quadrotor 
  Alumno: Adolfo Lerín de la Santísima Trinidad
  Tutor: José Manuel Díaz Martínez (UNED)
  Fecha de presentación: 15/02/2016

• Título: Planificador de trayectorias de vehículos aéreos no tripulados basado en algoritmos evolutivos multi-objetivo computacionalmente eficientes 
  Alumno: Fernando Puech Helguero
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y Luis de la Torre Cubillo (UNED)
  Fecha de presentación: 15/02/2016

• Título: Señales multicanal: Análisis y filtrado de artefactos 
  Alumno: Luis Alberto Ramón Surutusa
  Tutor: Ángel R. Mur Güerri, Raquel Dormido Canto (UNED) y Natividad Duro Carralero (UNED)
  Fecha de presentación: 20/06/2016

• Título: Estudio sobre la transcripción automática de instrumentos de percusión 
  Alumno: Ivan Lozano Blanco
  Tutor: Javier Arroyo Gallardo (UCM)
  Fecha de presentación: 20/06/2016

• Título: Estudio aplicado de técnicas de aprendizaje automático para el procesamiento de imágenes de cáncer de mama 
  Alumno: Alfonso Areitio Pachón
  Tutor: Sebastián Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2016

• Título: Ajuste de parámetros de un modelo de redes de contagio de varicela mediante algoritmos de optimización heurísticos en un entorno de cálculo distribuido 
  Alumno: José Gabriel García Caro
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y Francisco J. Villanueva
  Fecha de presentación: 19/09/2016

• Título: Sistema de detección de momentos clave en vídeos mediante el análisis de la interrelación de señales electroencefalográficas (EEG)  
  Alumno: Eduardo Mariano Horna Prat
  Tutor: Raquel Dormido Canto (UNED), Natividad Duro Carralero (UNED) y Ángel Mur
  Fecha de presentación: 19/09/2016

• Título: Optimización de trayectorias de UAV para la rápida localización de objetivos mediante algoritmos de colonias de hormigas  
  Alumno: Francisco Javier Huertos Izquierdo
  Tutor: Sara Pérez Carabaza (UCM) y Eva Besada Portas (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2016

• Título: Modelado y control de un cuadricóptero AR.DRONE  
  Alumno: Nicolás Monteagudo Duro
  Tutor: Dictino Chaos García (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2016

• Título: Sistema de control para la distribución de combustible en una aeronave basado en técnicas de inteligencia artificial  
  Alumno: Elías Plaza Alonso
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2016

• Título: Planificación de trayectorias utilizando métodos de avance/propagación rápidos 
  Alumno: Antonio Revuelta Bayod
  Tutor: Jesús M. de la Cruz García (UCM) y José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2016

• Título: Creación de mapas tridimensionales mediante robot teleoperado y dispositivo Kinect 
  Alumno: Lucas Rivière Visier
  Tutor: Dictino Chaos García (UNED) y Luis de la Torre Cubillo (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2016

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Curso 2016/2017

• Título: Optimización de trayectorias 3D de búsqueda de UAVs mediante algoritmos genéticos con codificaciones a medida
  Alumno: Iván Suárez López
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y Sara Pérez Carabaza (UCM)
  Fecha de presentación: 13/02/2017

• Título: Intelligent UAV path planning for search and rescue operations 
  Alumno: Victor San Juan Díez
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 13/02/2017

• Título: Análisis, modelado y simulación de sistemas y procedimientos matemáticos orientados al control del tratamiento de la Leucemia Mieloide Crónica  
  Alumno: Gabriel Pérez Rodríguez
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 13/02/2017

• Título: Metodología de clasificación no supervisada de disrupciones en Tokamaks, basada en la transformada de Hilbert-Huang 
  Alumno: Francisco Javier Hernández Martín
  Tutor: Sebastián Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 13/02/2017

• Título: Bioinformatics: Using statistical methods and artificial intelligence for complex metabolic disorders understanding.  
  Alumno: Victor Javier Cerquera Parra
  Tutor: María Guijarro Mata-Garcia (UCM), Juan Francisco Jimenez Castellanos (UCM), María Insenser Nieto
  Fecha de presentación: 19/02/2017

• Título: Modelado y simulación del micro vehículo aéreo Crazyflie 2.0  
  Alumno: Pablo Antón Jornet
  Tutor: José Manuel Díaz Martínez (UNED
  Fecha de presentación: 19/06/2017

• Título: Estudio de controladores PI para sistemas con retardo  
  Alumno: Fernando García Sedano
  Tutor: María Guinaldo Losada (UNED) y Sebastián Dormido Bencomo (UNED)
  Fecha de presentación: 19/06/2017

• Título: Diseño de protocolos de la capa PHY y capa MAC para comunicación Lifi (luz visible  
  Alumno: Victor Manuel Maroto Ortega
  Tutor: José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 19/06/2017

• Título: Estudio de métodos de determinación de número óptimo de componentes independientes en señales multicanal 
  Alumno: Daniel Mercader Rodríguez
  Tutor: Raquel Dormido Canto (UNED), Natividad Duro Carralero (UNED) y Ángel Mur
  Fecha de presentación: 19/06/2017

• Título:  Navegación autónoma de un robot diferencial usando un dispositivo kinect  
  Alumno: Alberto Morales Guerrero
  Tutor: Dictino Chaos García (UNED) y Luis de la Torre Cubillo (UNED)
  Fecha de presentación: 19/06/2017

• Título: Control de un robot basado en Raspberry  
  Alumno: Juan José Romero Marras
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo (UNED), Dictino Chaos García (UNED) y Jesús Chacón Sombría (UNED)
  Fecha de presentación: 19/06/2017

• Título: Desarrollo de un nuevo sistema de control basado en PLC para el control de las válvulas del sistema de vacío en los aceleradores del Cern  
  Alumno: Miguel Ángel Quero Corrales
  Tutor: Gregory Pigny y Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

• Título: Control de una unidad de butano 
  Alumno: Garikoitz Martínez Moreno
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

• Título: Navegación por visión y control de un robot bípedo 
  Alumno: Orlando Giovanni Barcia Ayala
  Tutor: Dictino Chaos García (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

• Título: Guiado de vehículos marinos en formación mediante técnicas de control por comportamiento y control cooperativo 
  Alumno: Pedro María Fernández Varela
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

• Título: Indoor Robot Mobile Positioning by Range and Bearing Measurements 
  Alumno: Ester Garrido Estrada
  Tutor: David Moreno Salinas (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

• Título: Waterhammer_Moc: Una librería en modelica para el modelado del análisis de transitorios en redes de tuberías mediante el método de las características. 
  Alumno: Ana García Álvarez
  Tutor: Alfonso Urquía Moraleda (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

• Título: Photovoltaic power converter modeling in modélica. (Modelado de convertidores de potencia fotovoltaicos en modélica). 
  Alumno: Raúl Rodríguez Pearson
  Tutor: Alfonso Urquía Moraleda (UNED)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

• Título: Segmentación de imágenes térmicas mediante métodos de umbralización automática 
  Alumno: Maria Diaz Martín
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 19/09/2017

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Curso 2017/2018

• Título: Sistema de planificación y seguimiento de rutas en vehículos autónomos marinos
  Alumno: Javier Dormido Canto
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 19/02/2018
   
• Título: Automatización de un planta de deshidratación de gas mediante PLC y SCADA 
  Alumno: José Joaquin Peralta Pérez
  Tutor: José María Girón Sierra (UCM)
  Fecha de presentación: 19/02/2018

• Título: Diseño e implementación de un sistema fotogramétrico multi-cámara e integración en un brazo robótico 
  Alumno: David Ruiz Osés
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM) y Alberto Mendikute Garate (Ideko)
  Fecha de presentación: 20/06/2018

• Título: Estudio de plataforma de comunicaciones para sistemas de medición científica basado en lógica reconfigurable 
  Alumno: José Antonio de la Torre las Heras
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED) y Fernando Rincón Calle (UCLM)
  Fecha de presentación: 20/06/2018

• Título: Segmentación e identificación de texturas en imágenes de exterior 
  Alumno: Joffre Luis León Veas
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 20/06/2018

• Título: Aprendizaje no supervisado y clasificación de texturas en ortopantomografías mediante técnicas de aprendizaje automático en odontología 
  Alumno: Leticia Alonso González
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 20/06/2018

• Título: Identificación de plantas estables en lazo cerrado mediante controladores respetados de banda fija
  Alumno: Salvador Noguera Zaragoza
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED) y Alfonso Baños Torrico (Universidad de Murcia)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Clasificación de langostinos mediante visión artificial 
  Alumno: Alejandro Rodriguez Rodriguez
  Tutor: María Guijarro Mata-García (UCM) y Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Estudio y propuesta de métodos y algoritmos de inteligencia artificial para la optimización de la cobertura de sistemas multi-UAV 
  Alumno: Alfredo Pintado de Santiago
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Optimización de trayectorias de búsqueda de UAVs mediante algoritmos evolutivos diferenciales 
  Alumno: Elena Nuñez Torreiro
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Optimización heurística de trayectorias de buques con datos de oleaje y hielo polar 
  Alumno: Juan Nicolas Heredia
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Ship Resistance Estimation using Artificial Neural Networks 
  Alumno: Daniel Marón Blanco
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Desarrollo de técnicas para la identificación de frutas en imágenes del espectro visible, ultravioleta y térmico 
  Alumno: Ricardo Gómez Ribao
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y José M. Guerrero Hernández (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Generación y despliegue automático de laboratorios remotos con EjsS y Node.js
  Alumno: Iñigo Aizpuru Rueda
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Detección de objetos a tiempo real con UAVs mediante aprendizaje profundo: Aplicación al reconocimiento de señales de tráfico 
  Alumno: David Sanchez Fraile
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Estudio del concepto de cámara estereoscópica y su implementación en aplicaciones para control de calidad de productos de fabricación industrial. 
  Alumno: Ruben Cabalgante Ballesta
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Simulador SMP para algoritmos de control de ADCS 
  Alumno: Antonio Márquez Martín
  Tutor: Segundo Esteban San Román (UCM) y Yago Isasi Parache
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Sistema de captura de movimientos basado en sistemas electrónicos de bajo coste 
  Alumno: Rubén Imbers Cid
  Tutor: David Moreno Salinas (UNED) y José Sanchez Moreno (UNED)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Métodos de técnicas de correlación en imágenes estereoscópicas
  Alumno: Laura Hernán Muñoz
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Integración de un robot autónomo en el sistema de laboratorios remotos 
  Alumno: Daniel Garcia Garcia
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo (UNED), Dictino Chaos García (UNED) y Jesús Chacón Sombría (UNED)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Control eficiente de las calderas de vapor en una planta de cogeneración
  Alumno: Juan Fermín Peñas Asensio
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título:  Integración de un robot autónomo basado en Raspberry en el sistema de laboratorios remotos
  Alumno: Jorge Durán Munillas
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo (UNED), Dictino Chaos García (UNED) y Daniel Galán Vicente (UNED)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Diseño y construcción de un sensor flotante para el cultivo de microalgas 
  Alumno: Ana Dorda Martín
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED) y Andrzej Pawlowski (Universidad de Almería)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Reconocimiento y detección de incendios por medio de técnicas de visión artificial 
  Alumno: Guillermo Tomás Cabanillas Canelo
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

• Título: Simulación de control de formaciones de satélites utilizando propulsión eléctrica 
  Alumno: Ricardo Manuel Navarro Vásquez
  Tutor: Segundo Esteban San Román (UCM)
  Fecha de presentación: 17/09/2018

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Curso 2018/2019

• Título: Traffic simulation of autonomous vehicles in swarm configuration
  Alumno: Javier Echeto Castro
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y Manuel Romana García
  Fecha de presentación: 18/02/2019
   
• Título: Clasificación de texturas en imágenes aéreas
  Alumno: Antonio Vidal López
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 17/06/2019
   
• Título: Bioinformática: Inteligencia Artificial para inferir el entendimiento de trastornos metabólicos complejos 
  Alumno: Maria Rodríguez Montes
  Tutor: María Guijarro Mata (UCM)
  Fecha de presentación: 17/06/2019
• Título: Detección de vehículos y flujo de tráfico con redes neuronales convolucionales en visión artificial  
  Alumno: Juan Pedro Llerena Caña
  Tutor: Gonzalo Pajares Martínsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 17/06/2019
• Título: Mejora de la eficiencia de plantas depuradoras de agua mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático 
  Alumno: Chaudarcas Bilbao, María
  Tutor: Natividad Duro Carralero (UNED), Raquel Dormido Canto (UNED), Elena Gaudioso Vázquez (UNED) y Félix Hernández del Olmo (UNED)
  Fecha de presentación: 17/06/2019
• Título: CControl del cromatismo de luminarias LED basado en PID multivariables a través de protocolo de control DALI  
  Alumno: López Chaves, Jesús
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y Diego Pedro Morales (U. Granada)
  Fecha de presentación: 17/06/2019
• Título: Automatización del posicionamiento de una grúa STS (Ship To Shore)  
  Alumno: Jorge Valenzuela Iranzo
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED)
  Fecha de presentación: 23/09/2019
• Título: Eliminación de sombras en vehículos para su clasificación mediante redes neuronales convolucionales 
  Alumno: Juan Antonio Bellido Jiménez
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 23/09/2019
• Título: Sistema de captura de movimientos basado en sistemas electrónicos de bajo coste 
  Alumno: Tristán Mas Carrascosa
  Tutor: David Moreno Salinas (UNED) y José Sánchez Moreno (UNED)
  Fecha de presentación: 23/09/2019
• Título: Identificación de tipo de carretera mediante lógica borrosa y técnicas similares 
  Alumno: Felipe Antonio Barreno Herrera
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y Manuel G. Romana
  Fecha de presentación: 23/09/2019
• Título: Desarrollo de aplicaciones para biometría sobre dispositivos de bajo coste y bajo consumo 
  Alumno: Victor J. González Rodríguez
  Tutor: Guillermo Botella Juan (UCM)
  Fecha de presentación: 23/09/2019
• Título: Contribuciones al control de aerogeneradores mediante una planta experimental y la herramienta de control aerolástico “fast” 
  Alumno: Manuel Lara Ortiz
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED)
  Fecha de presentación: 23/09/2019
• Título: Control estructural pasivo en turbinas eólicas marinas flotantes 
  Alumno: Daniel Villoslada Valbuena
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 23/09/2019

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Curso 2019/2020

• Título: Simulador interactivo de la Plataforma CrazyFlie 2.0
  Alumno: Blanca Mª de la Parra de Toro
  Tutor: María Guinaldo Losada (UNED) y Rafael Socas Gutiérrez
  Fecha de presentación: 16/06/2020
   
• Título: El cáncer. Tratamiento y prevención naturoterapeúticos. Un estudio en dinámica de sistemas 
  Alumno: Ángel Torres Aragó
  Tutor: Fernando Morilla García (UNED) y Sebastian Dormido Canto (UNED)
  Fecha de presentación: 16/06/2020

• Título: Sistema de actitud y posicionamiento completo en tiempo real basado en tecnología Gnss RtK 
  Alumno: Josep Miquel Olivart Llop
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED) y David Moreno Salinas (UNED)
  Fecha de presentación: 16/06/2020

• Título: Modelado, simulación y control cooperativo de USV para la detección de biocontaminantes en aguas lénticas 
  Alumno: Oscár Lozano Rosales
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y Juan Jiménez Castellanos (UCM)
  Fecha de presentación: 16/06/2020

• Título: Detección de movimiento de vehículos mediante estimación de flujo óptico y redes neuronales convolucionales 
  Alumno: Bernardo de Blas Martín
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 16/06/2020

• Título: Control estructural en turbinas eólicas flotantes mediante actuación piezoeléctrica 
  Alumno: Miguel Ángel López Romero
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 16/06/2020

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Curso 2020/2021

• Título: Sistema de monitorización basado en tecnologías IoT aplicado a entornos agrícolas
  Alumno: Ángel Jesús Maldonado Criado
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED)
  Fecha de presentación: 22/02/2021
   
• Título: Bio-inspired complete coverage path planning for SARS-COV-2 ultraviolet disinfection robots 
  Alumno: Daniel Vicente Rodrigo Muñoz
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y Jesús Enrique Sierra (U. Burgos)
  Fecha de presentación: 22/02/2021

• Título: Runn3r: Resolución inteligente de laberintos en Arduino  
  Alumno: Francisco Manuel García Álvarez
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 22/02/2021

• Título: Desarrollo y refinamiento de un prototipo de vestible para la adquisición de datos de presión plantar en evaluaciones "long-term" 
  Alumno: Constantin Cosmin Dobrescu
  Tutor: José Antonio Cerrada Somolinos (UNED) e Iván González Díaz (UCLM)
  Fecha de presentación: 22/02/2021

• Título: Análisis de técnicas de segmentación semántica en imágenes aéreas mediante aprendizaje profundo 
  Alumno: Esther Gascó Marco
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 21/06/2021

• Título: Detección de una plataforma para aproximación de vehículos autónomos con redes neuronales convolucionales en visión artificial  
  Alumno: José Enrique Porro Domínguez
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz (UCM)
  Fecha de presentación: 21/06/2021

• Título: Medidor de magnitudes físicas ambientales con navegación inercial optimizada por aprendizaje reforzado 
  Alumno: Juan Sandubete López
  Tutor: José Sánchez Moreno (UNED) y Pablo Otero Roth (U. Malaga)
  Fecha de presentación: 21/06/2021

• Título: Control de seguimiento y velocidad de un AGV mediante redes neuronales y aprendizaje por refuerzo  
  Alumno: Javier Argente Mena
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y Jesús Enrique Sierra (U. Burgos)
  Fecha de presentación: 20/09/2021

• Título: Obstacle avoidance system stack in ROS 
  Alumno: Raúl Serrano Martín
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 20/09/2021

• Título:  Navegación y exploración con Reinforcement Learning  
  Alumno: David Serret Mayer
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 20/09/2021

• Título: Sistema portátil de bajo coste para la medición y representación de parámetros cinemáticos en 3D  
  Alumno: Juan Francisco Navarro Iribarne
  Tutor: David Moreno Salinas (UNED) y José Sanchez Moreno (UNED)
  Fecha de presentación: 20/09/2021

• Título: Control de un robot de balanceo  
  Alumno: Mikel Iturrioz Dorronsoro
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo (UNED) y Dictino Chaos García (UNED)
  Fecha de presentación: 20/09/2021

• Título: Control inteligente de una turbina eólica flotante de velocidad variable
  Alumno: Enrique López Hinarejos
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM)
  Fecha de presentación: 20/09/2021

• Título: Sistema de gestión de riego basado en tecnología de código abierto.  
  Alumno: Fernando Milla Utrilla
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y Jesús Chacón Sombria (UCM)
  Fecha de presentación: 21/09/2021

• Título: Estudio de algoritmos para la identificación automática de componentes en mezclas 
  Alumno: José Ángel Martínez Fragoso
  Tutor: Raquel Dormido Canto (UNED), Natividad Duro Carralero (UNED) y Ángel Mur
  Fecha de presentación: 21/09/2021

• Título:  Incorporación de métodos de muestreo periódicos-basados en eventos en el desarrollo de laboratorios remotos para control automático  
  Alumno: Jorge Hernández Medina
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo (UNED) y Jesús Chacón Sombría (UCM)
  Fecha de presentación: 21/09/2021

• Título: Modelado del transporte de cianobacterias en aguas lénticas y planificación de trayectorias de USV para la toma de muestras  
  Alumno: Gonzalo Carazo Barbero
  Tutor: Eva Besada Portas (UCM) y José Antonio López Orozco (UCM)
  Fecha de presentación: 21/09/2021

• Título: Modelado de un AGV híbrido triciclo-diferencial  
  Alumno: Roberto Sánchez Mártinez
  Tutor: Matilde Santos Peñas (UCM) y Jesús Enrique Sierra (U. Burgos)
  Fecha de presentación: 21/09/2021

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Curso 2021/2022

• Título: Aplicación de técnicas no supervisadas para la caracterización de reseñas de libros y análisis de su impacto en ventas
  Alumno: Antonio Janeiro Gallardo
  Tutor: Raquel Dormido Canto, Natividad Duro Carralero
  Fecha de presentación: 21/02/2022
   
• Título: Técnicas no supervisadas para la detección de epilepsia  
  Alumno: Bárbara Ojeda Esquerdo
  Tutor: Raquel Dormido Canto, Natividad Duro Carralero, Ángel Mur
  Fecha de presentación: 21/02/2022

• Título: Aplicación para detección de matrículas de vehículos y reconocimiento de los caracteres de la matrícula en imágenes en movimiento con OpenCV  
  Alumno: Berta Matilde Garraleta Arrese
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz
  Fecha de presentación: 20/06/2022

• Título: Detección de fallos de impresión 3D por medio de visión artificial  
  Alumno: Junwei Yao
  Tutor: Dictino Chaos García, Jesús Chacón Sombría, Jacobo Saenz Valiente
  Fecha de presentación: 20/06/2022

• Título: Instrumentación y control de un compresor de cloro
  Alumno: Arnau Muñoz Cubells
  Tutor: José María Girón Sierra
  Fecha de presentación: 20/06/2022

• Título: Diseño, modelado y simulación de circuit breaker para unidad de control de calor en automóvil  
  Alumno: David Guerrero Padilla
  Tutor: Sebastián Dormido Canto
  Fecha de presentación: 20/06/2022

• Título: Detección de vía y vehículos mediante redes neuronales convolucionales en visión artificial  
  Alumno: Iván Serrano Vozmediano
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz
  Fecha de presentación: 20/06/2022

• Título: Sistema de ayuda a la cirugía de ligamento cruzado anterior utilizando procesamiento de imágenes y redes de aprendizaje profundo  
  Alumno: Ignacio Suárez Fernández
  Tutor: José Jaime Ruz Ortiz
  Fecha de presentación: 20/06/2022

• Título: Gestión del capital basado en redes neuronales para operar en mercados de criptodivisas  
  Alumno: Pedro Gabana Molina
  Tutor: Matilde Santos Peñas
  Fecha de presentación: 20/06/2022

• Título: Desarrollo y validación de un prototipo para el fenotipado de cultivos herbáceos mediante la obtención de altura y medidas espectrales usando una cámara 3D-RGB-NIR  
  Alumno: Sergio Bellido Jiménez
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz, José Antonio Jiménez Berni
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Reconocimiento de una plataforma para navegación autónoma de robots mediante técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo  
  Alumno: Eugenio Abengózar García-Moreno
  Tutor: Gonzalo Pajares Martinsanz, Mª José Gómez Silva
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Desarrollo de una herramienta software interactiva en sysquake para enseñar/aprender las características básicas de las señales prbs y multiseno usadas en identificación de sistemas  
  Alumno: Javier Esteban Escaño
  Tutor: José Manuel Díaz Martínez
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Silicio negro: procesado y modelado óptico 1D  
  Alumno: Guillermo Sánchez Plaza
  Tutor: Alfonso Urquía Moraleda
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Amplificador lock-in basado en un microcontrolador  
  Alumno: Ignacio Horcas Calvo
  Tutor: José Sánchez Moreno, David Moreno Salinas
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Robotic Park. plataforma experimental multiagente para robótica y control  
  Alumno: Francisco Jose Mañas Álvarez
  Tutor: María Guinaldo Losada, Raquel Dormido Canto
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Sistema láser autónomo para creación y navegación en mapas de interior  
  Alumno: Manuel Rafael Navarro Fuentes
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Construcción y control de un robot de balanceo  
  Alumno: Ricardo Camacho Calvo
  Tutor: Luis de la Torre Cubillo, Dictino Chaos García
  Fecha de presentación: 19/09/2022

• Título: Detección de fallos de impresión 3D por medio de visión artificial 
  Alumno: Sara Ortiz Martínez
  Tutor: Jacobo Sáenz Valiente, Jesús Chacón Sombría, Dictino Chaos García
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Segmentación de clientes mediante técnicas de clasificación para la mejora de precisión como parte del desarrollo de nuevos productos  
  Alumno: José Manuel Palomar Andrea
  Tutor: Sebastián Dormido Canto
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Sintonía del control convencional y difuso del ángulo de pala de una turbina eólica flotante mediante técnicas de optimización 
  Alumno: César Ernesto Hernández Hernández
  Tutor: Matilde Santos Peñas, Jesús Enrique Sierra-García
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Métodos paramétricos vs redes neuronales para el modelado de la unidad de tracción de un AGV industrial 
  Alumno: Rafael Rodríguez Vilches
  Tutor: Matilde Santos Peñas, Jesus Enrique Sierra-García
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Control estructural pasivo y semiactivo de turbinas eólicas marinas flotantes  
  Alumno: Alejandro Ramírez Quesada
  Tutor: Matilde Santos Peñas, María Tomás Rodríguez
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Application of neural networks to the control of wind turbines for maximum power extraction  
  Alumno: Eduardo Gabriel Muñoz Palomeque
  Tutor: Matilde Santos Peñas, Jesús Enrique Sierra-García
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Probabilistic approach for early failure detection in wind turbines  
  Alumno: Miguel Ángel García Vaca
  Tutor: Matilde Santos Peñas
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Predicción y estrategia de inversión de criptomonedas mediante técnicas de machine learning  
  Alumno: Adrián Viéitez Mariño
  Tutor: Matilde Santos Peñas, Rodrigo Naranjo Mota
  Fecha de presentación: 20/09/2022

• Título: Railway track fault detection analysis based on deep learning techniques  
  Alumno: Jon Rengel Jiménez
  Tutor: Matilde Santos Peñas, Ravi Pandit
  Fecha de presentación: 20/09/2022

Curso 2022/2023

• Título: Aplicación de técnicas de visión por computador a la medición de nanopartículas aglomeradas en base carbono 
  Alumno: Adrián Cabarcos Rey
  Tutor: Gonzalo Pajares (UCM), María José Gómez Silva (UCM)
  Fecha de presentación: 20/02/2023
• Título: Modelado y control de un sistema para la dosificación de la concentración de cloro
  Alumno: David Gómez Arce
  Tutor: José Manuel Díaz Martínez (UNED)
  Fecha de presentación: 20/02/2023
• Título: Estudios sobre el Péndulo Invertido Rotacional y el Péndulo Doble Invertido Rotacional
  Alumno: José Ramón Figuerola Aboy
  Tutor: Dictino Chaos García (UNED), Ernesto Aranda Escolástico (UNED)
  Fecha de presentación: 20/02/2023
   

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El master cuenta con asignaturas específicas de prácticas, además del trabajo fin de master.

Existen dos asignaturas de prácticas de las cuales el alumno debe cursar obligatoriamente una, escogiendola de acorde a las materias que está cursando:

Prácticas de instrumentación y control: se intensificarán especialmente las competencias específicas de las materias de los módulos III (sensores y procesamiento de señales), VI (control) y en menor medida V (modelado y simulación) y II (computadores y comunicaciones).

Prácticas de computación y robótica: se intensificarán especialmente las competencias específicas de las materias de los módulos I (matemáticas y computación), IV (robótica y automatización industrial), III (sensores y procesamiento de señales) y en menor medida V (modelado y simulación) y VII (tecnología bio-inspirada).

Dentro de cada asignatura se ofrecen un conjunto de prácticas que se pueden realizar. En estas prácticas, además de las competencias indicadas, se intensificarán aquellas específicas relacionadas con las materias de estudio.

El alumno elegirá de entre las prácticas ofertadas en la asignatura de prácticas que se encuentre matriculado, aquellas que considere más adecuadas para su formación. La Comisión del Máster evaluará las solicitudes y la formación del alumno para asignarle la práctica que considere más adecuada y que deberá realizar para superar la asignatura.

El procedimiento de asignación, que es para los alumnos matriculados en las asignaturas de "Prácticas de Computación y Robótica" y "Prácticas de instrumentación y Control", puede verse a continuación:.

1) El alumno deberá cursar una única práctica del grupo de prácticas ofertadas en la asignatura en la que esté matriculado.

2) El alumno tiene que haber cursado o estar cursando al menos una de las asignaturas asociada a dicha práctica.

3) Los alumnos matriculados en las asignaturas de prácticas, recibirán un e-mail del coordinador de las prácticas informándoles del procedimiento a seguir para la asignación de prácticas.

4) El alumno debe informar por email al coordinador lo antes posible de la práctica que desearía realizar. Es recomendable que le indique tres prácticas por orden de preferencia.

5) Con la información recibida, una vez puestas en comun, se asignarán las prácticas a cada alumno y se le comunicará a los responsables de cada práctica los alumnos que tendrán a su cargo.

6) El responsable de cada práctica se pondrá en contacto con los alumnos que le han sido asignados y les indicará como se va a llevar a cabo el desarrollo de la práctica.

Oferta de Practicas. Curso 2022-2023

Esta información es para los alumnos matriculados en las asignaturas de "Prácticas de Computación y Robótica" y "Prácticas de instrumentación y Control".

Prácticas ofertadas en la asignatura de "Prácticas de instrumentación y Control"

Prácticas ofertadas en la asignatura de "Prácticas de computación y Robótica"

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Prácticas ofertadas en la asignatura de "Prácticas de Instrumentación y Control"

PRÁCTICA 1: Desarrollo de librerías de modelos en lenguaje Modelica

Asignaturas asociadas: Modelado de Sistemas Dinámicos; Simulación de Sistemas

Descripción:

En esta práctica el alumno deberá diseñar, programar y validar una librería de modelos en lenguaje Modelica en un dominio de su propia elección. El objetivo es que el alumno adquiera la capacidad de desarrollar librerías de modelos fácilmente reutilizables y eficientes computacionalmente.
Como requisito para la realización de este trabajo práctico, el alumno deberá haber cursado, o encontrarse cursando, las asignaturas Modelado de Sistemas Dinámicos y Simulación de Sistemas.

PRÁCTICA 2: Control de una turbina eólica de gran potencia

Asignaturas asociadas: Control Multivariable; Control Híbrido; Control Inteligente; Control no lineal

Descripción:

Esta práctica ofrece la posibilidad de enfrentarse a un problema de control sobre la operación de un aerogenerador de 15MW de potencia, cuyo modelo está implementado en OpenFAST. El estudiante tendrá que desarrollar su propia estrategia de control multivariable y evaluar su eficiencia en comparación con una estrategia de referencia. Durante el desarrollo el estudiante pondrá en práctica la formación adquirida en al menos una de las asignaturas de control del máster (Control multivariable, Control inteligente, Control híbrido o Control no lineal) pero también tendrá la posibilidad de practicar con técnicas de identificación de sistemas, si en su estrategia decide incorporar un controlador basado en modelos lineales del proceso, y con técnicas de optimización.

La documentación que acompaña a esta práctica es la misma que se va a emplear en la Fase 1 (clasificatoria) de la Categoría 2 del Concurso en Ingeniería de Control 2023, disponible en la dirección: https://www.uco.es/grupos/prinia/cic2023/

PRÁCTICA 3: Identificación y control de la dinámica vertical de un buque de alta velocidad

Asignaturas asociadas: Identificación de Sistemas.

Descripción:

El objetivo de esta práctica es:
1.- Identificar modelos discretos y continuos de la dinámica vertical de un buque de alta velocidad a partir de datos reales.
2.- A partir de los modelos identificados diseñar controladores clásicos monovariables y multivariables con estructuras tipo PD, redes de primer orden y redes de segundo orden con los que disminuir las aceleraciones verticales inducidas en el buque a consecuencia del oleaje.

PRÁCTICA 4: Identificación en un sistema de 4 tanques.

Asignaturas asociadas: Identificación de sistemas

Descripción:

Identificación del comportamiento de los tanques en general y de las bombas en particular (las bombas tienen variaciones de comportamiento según la posición de las válvulas de 3 vías, aparte de las variaciones según el nivel en el que se encuentren).

PRÁCTICA 5: Control no lineal de un péndulo de Furuta.

Asignaturas asociadas: Control no lineal, Control multivariable, Control inteligente y Control híbrido

Descripción:

El péndulo de Furuta es un dispositivo consistente en un péndulo invertido cuya base es a su vez giratoria. El giro de la base permite controlar la posición del pivote del péndulo y de forma indirecta la disposición del péndulo. Dicho dispositivo plantea retos de control interesantes ya que exhibe un comportamiento inestable y de “fase no mínima”.

El objetivo de la práctica es desarrollar estrategias de control no lineal para dicho péndulo que se llevará a cabo de forma incremental en los siguientes pasos:

A) Obtener mediante experimentos los parámetros del modelo que permitirán controlar el péndulo en simulación.

B) Desarrollar leyes de control capaces de mantener el péndulo en posición horizontal y hacia arriba mientras la base del mismo siguen cambios de consigna de posición. B1) Utilizando linealización en el punto de equilibrio. B2) Utilizando técnicas de control no lineal. Se compararán los resultados de ambas técnicas.

C) Implementar una ley de control capaz de “levantar” el péndulo desde la posición de equilibrio estable (péndulo hacia abajo) hasta su posición de equilibrio inestable (péndulo hacia arriba) con el objeto de aplicar posteriormente el control B.

PRÁCTICA 6: Control de un sistema de Bola y Aro.

Asignaturas asociadas: Control multivariable, Control no lineal, Control inteligente y Control híbrido

Descripción:

1) Realizar experimentos para obtener numéricamente los valores de la frecuencia para los ceros de transmisión y resonancia.
2) Obtener los parámetros del controlador PI para el experimento de control de posición del aro.
3) Observar el comportamiento de fase no mínima.
4) Obtener gráficamente a través del lugar geométrico de las raíces del sistema en lazo cerrado, el valor adecuado de la constante de realimentación en el experimento de control de desviación de la bola de su posición de equilibrio.
5) Proponer un nuevo controlador y obtener sus parámetros.

PRÁCTICA 7: Control de un sistema de Bola y Plato.

Asignaturas asociadas: Control multivariable, Control no lineal, Control inteligente y Control híbrido

Descripción:

1) Realizar la identificación del sistema.
2) Realizar experimentos controlar la posición de la bola en un punto (obtener los parámetros de los controladores PD).
3) Control de seguimiento de trayectorias (circular y cuadrada).

PRÁCTICA 8: Control de tensión y velocidad de una cinta en un sistema de dos motores acoplados.

Asignaturas asociadas: Control Multivariable, Sistemas Empotrados

Descripción:

El aparato tiene dos motores eléctricos, acoplados mediante una cinta flexible. La cinta pasa por una polea con un sistema que permite medir su velocidad y tensión.

El problema de control principal es variar el par de los dos motores para regular la tensión y la velocidad de la cinta. Esto puede hacerse de manera individual o simultánea.

• Control independiente de la velocidad y la tensión de la cinta.
• Control simultáneo de la velocidad y la tensión de la cinta.
• Métodos prácticos para el control multivariable de sistemas electromecánicos.

PRÁCTICA 9: Control de posición y supresión de vibraciones de un brazo robótico flexible

Asignaturas asociadas: Robótica industrial

Descripción:

La planta consiste en un brazo metálico flexible, unido por un extremo a un motor, y libre por el otro extremo. Las variables medidas son:

• La posición y velocidad del motor,
• El ángulo de deformación, y su velocidad, medidos en la base del brazo flexible.

La variable de control es:

• La tensión de entrada al motor

El problema de control principal es el posicionamiento del extremo del brazo flexible, suprimiendo o reduciendo las vibraciones que aparecen debido a la elasticidad del brazo.

 

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Prácticas ofertadas en la asignatura de "Prácticas de computación y Robótica"

PRÁCTICA 1: Automatización de un Sistema de Aprendizaje para Bases de Datos de Fusión

Asignaturas asociadas: Minería de Datos; Procesado de Datos; Sensores y Actuadores

Descripción:

Las bases de datos de experimentos en fusión nuclear almacenan miles de señales. Por esta razón es muy importante desarrollar herramientas automáticas que faciliten y simplifiquen el acceso y análisis de estos datos. En concreto, el objetivo de esta Práctica consiste en automatizar un sistema de aprendizaje que permita de manera amigable realizar tareas de clasificación de señales. El sistema automatizado ayudará a la identificación de comportamientos físicos del plasma.

PRÁCTICA 2: Control de un conjunto de robots Khepera IV en V-REP

Asignaturas asociadas: Robots Autónomos

Descripción:

1) Experimentos de control de posición de robots móviles.

2) Experimentos de evitación de obstáculos.

3) Experimentos de control de formación de tipo maestro-esclavos en modo cooperativo y no cooperativo.

4) Combinar dos de los experimentos anteriores.

5) Experimentos de control de posición basados en visión (OpenCV).

 

PRÁCTICA 3: Cinemática, dinámica y control de robots industriales

Asignaturas asociadas: Robótica Industrial

Descripción:

En esta práctica se pretende que el alumno se familiarice con varios conceptos sobre el control cinemático y dinámico de un robot industrial.
Para ello se ha dividido la práctica en tres partes. En la primera parte se pretende que el alumno aprenda el funcionamiento básico del toolbox de robótica, que calcule la representación de Denavit-Hartenber para un
conjunto de robots, que aplique los conceptos de la cinemática directa a éstos robots y que visualice gráficamente el movimiento de los robots.
Todo ello con SciLab o Matlab. En la segunda parte que realice el control cinemático para un robot PUMA 560. Y en la tercera parte que calcule el control dinámico de un robot de dos grados de libertad empleando distintas estrategias de control.

PRÁCTICA 4: Visión y reconocimiento del entorno

Asignaturas asociadas: Visión por Computador; Sistemas Inteligentes

Descripción:

Objetivos:
1.- Distinguir entre los procesos de aprendizaje y clasificación aplicados a clasificación de texturas en imágenes.
2.- Aplicar los métodos de aprendizaje y decisión vistos en visión por computador.
3.- Diseñar e implementar un método de aprendizaje basado en instancias para clasificar dichas imágenes.
La práctica consta de dos partes:
1) En la primera se proponen unos ejercicios prácticos sencillos con el fin de que el alumno se familiarice con los métodos de aprendizaje y clasificación propuestos. La finalidad de esta primera parte estriba también en la verificación de los propios métodos mediante los ejemplos sencillos propuestos.
2) En la segunda se proporcionan dos imágenes, una de ellas debe utilizarse para el aprendizaje y la segunda para la clasificación. El objetivo consiste en realizar los procesos vistos en ambas asignaturas, si bien considerando que de la imagen destinada a clasificación se deben seleccionar el conjunto de muestras necesario para posteriormente aplicar los parámetros aprendidos sobre el proceso de clasificación propiamente dicho.

PRÁCTICA 5: Optimización del proceso industrial de fermentación de la cerveza usando técnicas heurísticas

Asignaturas asociadas: Optimización Heurística y Aplicaciones

Descripción:

La fermentación de la cerveza es un proceso dinámico complejo en el que la temperatura debe ser controlada para alcanzar un producto final con el grado de alcohol, olor y sabor adecuados con perfiles de temperatura y de energía óptimos. El problema puede formularse matemáticamente como una optimización multi-objetivo con multiples restricciones de las variables que definen el perfil de temperaturas. La Practica tiene dos objetivos.  El primero consiste en optimizar los perfiles de temperatura y energético del proceso de fermentación utilizando diferentes técnicas heurísticas y funciones de comparación de las soluciones en base a los múltiples objetivos y restricciones. El segundo es el análisis estadístico y comparación sistemática de los resultados obtenidos por las diferentes técnicas.

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UNILabs es una red de Universidades (entre ellas la UNED y la UCM) que contribuyen a crear un conjunto de laboratorios remotos y virtuales que ponen en común para uso de sus profesores y alumnos.

En este contexto, la UNED ha puesto en disposición de todas las Universidades un portal (portal de UNILabs) donde incluir prácticas remotas organizadas en cursos, pero que pueden ser compartidas por otros usuarios. En el listado de cursos que aparece en el portal, encontrará el curso "Prácticas de Laboratorio del Master en Ingeniería de Sistemas y Control" donde encontrará, si está matriculado en alguna de las asignatura de Prácticas del Máster (en Prácticas de Automatización y Control o en Prácticas de Computación y Robótica), material e instrucciones para realizar la práctica que tiene asignada.

Tenga en cuenta que algunas de las prácticas diseñadas no se realizarán utilizando el portal de UNILabs. Por lo tanto, siga las instrucciones del equipo docente de la práctica que tiene asignada para su correcta realización.

Contenido

Curso 2011-2012

Curso 2012-2013

Curso 2013-2014

Curso 2015-2016

Las conferencias pueden verse en: https://canal.uned.es/serial/index/id/1154

Curso 2011-2012

• Título de la conferencia: El Principio del Modelo Interno en el seguimiento de señales periódicas: conceptos y algunos ejemplos de aplicación
  • Fecha: 10/4/2012
    Ponente: Ramón Costa Castelló, Profesor Titular de Universidad, Universidad Politécnica de Catalunya

    Resumen; El principio del modelo interno es uno de resultados más relevantes de la teoría de sistemas lineales. Éste establece bajo que condiciones un sistema de control lineal será capaz de seguir una determinada señal de referencia o rechazar una perturbación sin error estacionario de forma asintótica. Este principio se aplica de forma implícita en los cursos introductorios de control al definir el concepto de tipo. Dicho concepto nos da información sobre el comportamiento de los sistemas de control frente a referencias o perturbaciones cuya transformada presenta una estructura polinomial (escalón, rampa y parábola). Existen un gran número de aplicaciones en que las referencias o perturbaciones son señales periódicas, tales son los sistemas mecánicos sometidos a vibraciones, los sistemas mecánicos giratorios o los convertidores estáticos en electrónica de potencia. La aplicación del principio del modelo interno a este tipo de señales corresponde al control resonante o el control repetitivo, ambos tipos de control combinación la introducción del modelo interno y la incorporación de elementos adicionales que garantizan la estabilidad de lazo cerrado. En la charla se presentará una introducción a este tipo de sistemas de control.
    Presentación

• Título de la conferencia: Sistemas de control reseteado: aplicaciones en control de procesos
  • Fecha: 17/4/2012
    Ponente: Alfonso Baños Torrico, Catedrático de Universidad, Universidad de Murcia

    Resumen; Los sistemas de control reseteado han sido investigados en los últimos años como alternativa a los sistemas de control LIT, especialmente por su capacidad de superar las limitaciones fundamentales. El objeto de la charla será un compensador reseteado, denominado PI+CI, una variación de un compensador PI. Se analizará su potencial en el control de sistemas de primer orden con retardo, incluyendo sistemas con integrador y sistemas inestables. Presentación

• Título de la conferencia: Control digital con muestreo no convencional: Nuevas aplicaciones. El enlace de señales y el ahorro computacional
  • Fecha: 20/4/2012
    Ponente: Julián Salt Llobregat, Catedrático de Universidad, Universidad Politécnica de Valencia

    Resumen; En la exposición se desarrollará un resumen del tratamiento de sistemas en entornos de muestreo no convencional repasando los hitos más importantes y los avances que se han alcanzado en este ámbito con proyección a diferentes áreas de la Ingeniería de Control. Si inicialmente la preocupación fue los sistemas de navegación aérea y las técnicas de simulación, hoy en día los procesos industriales con medida infrecuente o lenta de variables o los sistemas de control en los que interviene una red local (Profibus DP, CAN, Ethernet, etc) han devuelto el protagonismo a este tipo de conceptualización para el estudio de los sistemas muestreados. Más allá, junto a estas aplicaciones que aunque nuevas son ya conocidas, ha empezado a irrumpir la implementación de controladores digitales usando técnicas de control con muestreo no convencional como son las basadas en el enlace de señales. Se presentará también estas técnicas que se están aplicando con éxito a entornos como el control de posicionamiento de cabezales de lectura/escritura de discos duros de almacenamiento de datos.
     

• Título de la conferencia: Diseño de controladores basados en datos
  • Fecha: 24/4/2012
    Ponente: Ramón Vilanova Arbos, Profesor Titular de Universidad, Universidad Autónoma de Barcelona

    Resumen; Recientemente han aparecido nuevas metodologías para el diseño de sistemas de control que se basan únicamente en datos experimentales. Estas técnicas eliminan el paso del modelado y encuentran el controlador directamente a partir de uno o mas experimentos realizados sobre la planta. Hay procedimientos de cálculo directo e iterativo. El “Virtual Reference Feedback Tuning” (VRFT) traduce el problema de control con referencia a un modelo en un problema de identificación donde el controlador es la función de transferencia que se desea identificar. En el seminario se presentarán las formulaciones existentes y los principios fundamentales. Formulaciones de diseño así como algunos ejemplos ilustrarán la aplicación de la metodología.
     

• Título de la conferencia: Control de plantas de producción de aceite de oliva virgen (almazaras)
  • Fecha: 4/5/2012
    Ponente: Juan Gómez Ortega, Catedrático de Universidad, Universidad de Jaén

    Resumen; El proceso de elaboración de aceite de oliva ha evolucionado significativamente en los últimos años. La instalación generalizada, a partir de la campaña 91/92, del sistema de dos fases ha permitido reducir la producción del efluente alpechín (muy contaminante) y el consumo de recursos naturales como el agua, transformación que hoy en día se encuentra generalizada en más de un 90% de las almazaras y que ha permitido a estas mejorar su capacidad productiva. Las exigencias del consumidor, que demanda una mayor cantidad de productos con las máximas garantías de calidad, mejores relaciones calidad/precio y que hayan sido obtenidos con el máximo respecto al medio ambiente, conduce inevitablemente a una modernización y actualización del proceso de elaboración mediante la implantación de sistemas de automatización y de control de proceso avanzado. Un control preciso de éste supone una disminución de las perdidas en subproductos, una mejora en el rendimiento de equipos, una disminución de tiempos muertos durante la producción, una disminución del consumo de energía, una mejora en la seguridad de las instalaciones, una producción más flexible y ajustable a las exigencias del consumidor, así como un mayor control sobre la calidad y seguridad de los aceites obtenidos.
    Presentación

• Título de la conferencia: Aplicación de las Desigualdades Matriciales Lineales al Control Automático
  • Fecha: 7/5/2012
    Ponente: Teodoro Alamo Cantarero, Catedrático de Universidad, Universidad de Sevilla

    Resumen; Las desigualdades matriciales lineales, conocidas como LMIs por sus siglas en inglés, juegan un papel muy relevante en el análisis y diseño de sistemas de control. Muchos problemas de diseño robusto de controladores pueden ser formulados como la obtención de una serie de matrices que satisfacen un determinado conjunto de restricciones matriciales. Dado que los problemas de factibilidad y optimización asociados a esta formulación son convexos, se pueden utilizar las LMIs para el diseño eficiente de controladores robustos. El campo de aplicación de las desigualdades matriciales en control es muy amplio y aborda temas como la estabilización robusta, estimación de estados, control robusto, control óptimo, control sujeto a restricciones, etc.
     

• Título de la conferencia: Modeling & forecasting of Traffic Systems: HYCON2 case study
  • Fecha: 8/5/2012
    Ponente: Carlos Canudas de Wit, Director de Investigacion en el CNRS

    Presentación

• Título de la conferencia: Smart energy-aware sensors for event-based control
  • Fecha: 11/5/2012
    Ponente: Carlos Canudas de Wit, Director de Investigacion en el CNRS

    Presentación

• Título de la conferencia: Manipulación robótica inteligente: Aplicaciones
  • Fecha: 16/5/2012
    Ponente: Fernando Torres Medina, Catedrático de Universidad, Universidad de Alicante

    Resumen; Una de las tareas fundamentales que debe desarrollar un sistema robótico para entornos de servicios o industriales es la manipulación de objetos. Por ello, la manipulación de objetos ha constituido, y sigue constituyendo, un importante campo de investigación en la robótica de estos últimos años. La mayoría de la investigación desarrollada en el ámbito de la manipulación robótica se ha centrado fundamentalmente en el modelado de las condiciones necesarias para la realización de tareas de agarre. También es interesante la manipulación diestra que pretende generar movimientos controlados sobre el objeto a manipular mediante movimientos de los dedos de la mano robótica a diferencia del agarre que se fundamenta en restringir los movimientos del objeto. También se presentarán diferentes aplicaciones actuales en esta línea. Presentación

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  Curso 2012-2013

• Título de la conferencia: Control de convertidores conmutados en modo de deslizamiento
  • Fecha: 7/3/2013
    Ponente: Luis Martínez Salamero, Catedrático de Universidad, Universidad Rovira i Virgili

    Resumen; Se presenta la noción de convertidor conmutado como un sistema de estructura variable para clasificar a continuación los convertidores en sistemas lineales y de fase mínima y en sistemas bilineales y de fase no mínima. Posteriormente se analiza la posibilidad de inducir modos deslizantes en un convertidor y se presenta el “chattering” asociado como un fenómeno inherente al funcionamiento del convertidor. Las condiciones para alcanzar la superficie de deslizamiento desde cualquier condición inicial y la estabilidad de la trayectoria asociada son estudiadas a continuación con objeto de definir la ley de conmutación adecuada. El método del control equivalente basado en los trabajos de Filipov y Utkin aparece entonces como la mejor herramienta para describir el comportamiento promediado de la dinámica del convertidor sobre la superficie de deslizamiento. El control en cascada en modo deslizante basado en la técnica del control equivalente surge posteriormente como la manera más simple de garantizar la regulación de la tensión de salida juntamente con el control ciclo a ciclo de la corriente del conmutador. Finalmente se presenta la síntesis de elementos canónicos para el procesado de potencia ,tales como el transformador de corriente continua, el girador de potencia o el resistor libre de pérdidas , realizada a partir de la especificación del comportamiento deseado de tales elementos en el punto de equilibrio, y del correspondiente análisis del control deslizante requerido. Presentación

• Título de la conferencia: Métodos de aprendizaje automático y aplicaciones experimentales en fusión termonuclear
  • Fecha: 12/4/2013
    Ponente: Jesús Vega Sánchez, Asociación Euratom/Ciemat para Fusión, Ciemat

    Resumen; Los sistemas de clasificación automáticos tratan de suministrar la misma respuesta que proporcionaría un experto humano a la hora de clasificar un objeto. En un problema genérico de este tipo, se parte de un conjunto bien definido de grupos (o clases) dentro de los cuales hay que incluir las nuevas muestras que van apareciendo. Desde un punto de vista computacional, el primer paso para desarrollar un clasificador automático consiste en generar una función de decisión capaz de separar entre sí las distintas clases. El proceso de generar esta función de decisión se conoce con el nombre de entrenamiento. Cuando un nuevo objeto necesita clasificarse, se usa dicha función de decisión para etiquetar el nuevo objeto como perteneciente a una de las clases predeterminadas. Pero es importante que el resultado del clasificador no sea una simple etiqueta. Cada predicción debería ir acompañada de algún tipo de información que proporcione un índice de fiabilidad acerca del resultado de la clasificación. Dicho índice de fiabilidad puede ser el grado de confianza de la predicción o una probabilidad. Este seminario describirá algunas metodologías que proporcionan niveles de fiabilidad: clasificadores bayesianos, predictores conformales, método de Platt basado en clasificadores SVM y, finalmente, predictores Venn. También se mostrarán algunas aplicaciones experimentales de estos métodos en el campo de la fusión termonuclear. Entre ellas se pueden mencionar la predicción de transiciones de confinamiento, la predicción de inestabilidades disruptivas y la determinación del número de perturbaciones locales en plasmas a partir de proyecciones.Presentación

• Título de la conferencia: Detection, diagnosis, and compensation of friction in control valves
  • Fecha: 16/4/2013
    Ponente: Tore Hagglünd, Catedrático de Universidad, Universidad de Lund (Suecia)

    Resumen; A high level of static friction in control valves results in stick-slip motion. This is known to be one of the major problems in control loops in process control. The presentation treats three different topics related to this problem. The first is a method to automatically detect oscillations valve, but there are also other possible reasons. The second topic is a new method to automatically make the diagnosis of stiction. The final topic is a method to compensate for static friction to reduce the effect of stick-slip motion. The lecture will contain several industrial examples.Presentación

• Título de la conferencia: Control de Sistemas a través de Redes. Análisis de estabilidad y diseño de controladores basado en el enfoque Lyapunov-Krasvoskii
  • Fecha: 26/4/2013
    Ponente: Francisco Rodríguez Rubio, Catedrático de Universidad, Universidad de Sevilla

    Resumen; En una primera parte se describirán los problemas que se plantean al introducir una red de comunicaciones en el bucle de control y las distintas opciones para su resolución en este contexto. Posteriormente la charla se centrará en los avances del análisis de estabilidad y métodos de diseño de controladores lineales para sistemas con retardo de tiempo (TDS). Después, se resumen algunos de los avances más importantes en la aplicación de los Funcionales de Lyapunov Krasovskii (LKFs). Se presentan contribuciones propias en este campo. Por último, se mostrará el desarrollo y la aplicación de nuestros controladores. En esta parte se destaca un nuevo método de diseño de control H2/Hinf y su comparación con otras propuestas de la literatura.Presentación

• Título de la conferencia: Cooperative Motion Planning, Navigation, and Control of Marine Robots: Theory and Practice
  • Fecha: 6/5/2013
    Ponente: Antonio Pascoal, Catedrático de Universidad, Instituto Superior Técnico (IST), Lisboa (Portugal)

    Resumen; This talk addresses the general topic of marine vehicle control from both a theoretical and a practical standpoint. The presentation is rooted in practical developments and experiments at sea. Examples of scientific mission scenarios with ASCs and AUVs, acting alone or in cooperation, set the stage for the main contents of the presentation. In line with current trends, special attention is given to the challenging task of developing networked control strategies capable of yielding robust performance of a fleet of vehicles in the presence of complex vehicle dynamics and severe acoustic-based navigation and communication constraints, where the latter are imposed by intermittent failures and latency. The connections with advanced methods for navigation, including geophysical-based navigation are also discussed.
     

• Título de la conferencia: Control robusto de sistemas con retardo: Una solucion unificada
  • Fecha: 23/5/2013
    Ponente: Julio E. Normey-Rico, Catedrático de Universidad, Departamento de Automacao e Sistemas, CTC UFSC, Florianopolis (Brasil)

    Resumen; Esta charla trata del problema de control de sistemas con retardo. Inicialmente se analiza el problema de control de los sistemas con retardo y la solución clásica con base en el predictor de Smith. Sobre este esquema se discuten diversos aspectos, como seguimiento de consignas, rechazo de perturbaciones, robustez e implementación práctica. Enseguida se discuten las limitaciones de este esquema, principalmente relativas a la robustez y al control de plantas inestables e integradoras. Para solucionar estos problemas se propone una estructura de control del Predictor de Smith modificada, que se denomina Predictor de Smith Filtrado. Esta estructura, que incluye un filtro en el error de predicción, permite controlar tanto plantas estables como inestables con retardo considerando como especificaciones seguimiento de consignas, rechazo de perturbaciones y robustez. Además, su implementación en tiempo discreto es simple y no requiere aproximaciones del retardo como otras soluciones. Se usan diversos ejemplos de simulación y una herramienta interactiva para ilustrar los conceptos analizados. También se comentan algunas aplicaciones en plantas reales.
     

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  Curso 2013-2014

  Las conferencias de este curso pueden consultarse en la dirección: https://canal.uned.es/serial/index/id/1154

• Título de la conferencia: Control de sistemas multivariables con múltiples retardos
  • Fecha: 18/3/2014
    Ponente: Julio E. Normey-Rico, Catedrático de Universidad, Departamento de Automacao e Sistemas, CTC UFSC, Florianopolis (Brasil)

    Resumen; Esta conferencia trata el problema de compensación de retardos en sistemas multivariables. Se analizan las características de los procesos con múltiples retardos y las soluciones derivadas del predictor de Smith. A partir de este análisis se propone un compensador que trata el problema de forma general, para conseguir atender requisitos de respuesta transitoria y robustez. La estructura de control propuesta posee filtros que pueden ajustarse para posibilitar el control de plantas estables o inestables. Los resultados se ilustran con ejemplos de simulación y en plantas de laboratorio.Presentación

• Título de la conferencia: Identificación interactiva de sistemas a lazo cerrado con ITCLI
  • Fecha: 19/3/2014
    Ponente: Daniel E. Rivera, Catedrático de Universidad, School for Engineering of Matter, Transport, and Energy, Arizona State University, USA

    Resumen; En muchas situaciones prácticas es necesario implementar métodos de identificación en sistemas que están operan do en lazo cerrado. Aunque existen ciertas limitaciones fundamentales cuando se conduce un proceso de identificación en presencia de un controlador, no es difícil obtener un buen resultado si se logra entender como las distintas variables de diseño del sistema impactan la bondad de ajuste del método. Esto incluye decisiones sobre puntos donde introducir entradas externas, así como sintonizar adecuadamente el controlador, el uso sensible de prefiltros y otras consideraciones. En esta charla, se realiza un resumen de las diferentes formas de estimación que se pueden llevar a cabo en sistemas en lazo cerrado (paramétricos y no-paramétricos, directos e indirectos). La culminación de la charla será la presentación de ITCLI (Interactive Tool for Closed-Loop Identification), una herramienta interactiva desarrollada en colaboración entre Arizona State, UNED y la Universidad de Almería, que sirve para ilustrar conceptos básicos en relación con este tema.Presentación

• Título de la conferencia: Robots humanoides: la ciencia ficción hecha realidad
  • Fecha: 25/3/2014
    Ponente: Carlos Balaguer, Catedrático de Universidad, Universidad Carlos III de Madrid

    Resumen; Los humanoides representan el máximo exponente de la robótica actual. Estos sistemas, de tamaño natural y gran complejidad, tienen por objeto poder realizar tareas tanto productivas como de servicio en cualquier tipo de entorno. Su funcionamiento puede ser autónomo o en cooperación permitiéndoles, en un futuro próximo, convivir con los humanos creando nuevo hábitos social. La conferencia, de carácter introductoria a los robots humanoides, presentara las bases de desarrollo de sistemas bioinspirados, el estado-del-arte de humanoides, las estrategias de control y las aplicaciones más avanzados. Se analizaran diversos aspectos tales como el diseño mecatrónico, el sistema bípedo de locomoción, las bases del control cinemático y dinámico, los algoritmos de generación del paso y la interacción humano-humanoide.Presentación

• Título de la conferencia: Control de robots y sistemas multi-robot basado en visión
  • Fecha: 8/4/2014
    Ponente: Carlos Sagües, Catedrático de Universidad, Universidad de Zaragoza

    Resumen; El uso de la visión por computador está muy extendido en muchos ámbitos de nuestra vida, sociales, científicos o técnicos. De una imagen se puede obtener gran cantidad de información, aunque al mismo tiempo la obtención de información de interés y su interpretación siguen presentando un desafío en el que hay muchos aspectos a considerar. La aparición de cámaras omnidireccionales ha abierto todavía más el problema y son muchos los investigadores que dedican esfuerzo para sacar partido del sensor visual. En esta presentación se pretende poner de manifiesto la utilidad de este sensor en el control de sistemas autónomos tipo robot. Los humanos tenemos dos ojos, dos imágenes, y eso nos permite realizar tareas de percepción, reconocimiento, interpretación, etc, para después movernos de forma controlada y con precisión por entornos cambiantes y con obstáculos. Sin embargo, hacerlo así en sistemas robóticos es todavía una quimera. Se hará un repaso a los fundamentos geométricos de la visión que permiten extraer relaciones matemáticas entre las imágenes. Las relaciones geométricas estudiadas son la geometría epipolar, la homografía y el tensor trifocal. Estas pueden servir para obtener mejores y más robustas correspondencias, en una primera fase, y para el control. El control, que como es sabido es una palabra de amplio espectro, se va a abordar aquí desde dos vertientes. Por una parte se pretende que el robot pueda alcanzar el objetivo, su posición final, en base a información visual y por otro se pretende que un conjunto de robots, multi-robot, actúe como un equipo para moverse de forma coordinada o alcanzar una determinada formación final.Presentación

• Título de la conferencia: Modelado y Control de Sistemas de Refrigeración por Compresión de Vapor
  • Fecha: 23/4/2014
    Ponente: Manuel Gil Ortega, Profesor Titular de Universidad, Universidad de Sevilla

    Resumen; El sistema de compresión de vapor es el método más extendido a nivel mundial para la producción de frío utilizándose en gran parte de aplicaciones en refrigeración doméstica, comercial, industrial y climatización. Este tipo de instalaciones suponen un alto porcentaje de consumo energético. Por lo tanto, cualquier mejoría en el rendimiento energético de este tipo de instalaciones puede suponer un alto impacto económico y medioambiental. Los sistemas de refrigeración son sistemas multivariables no lineales con una alto grado de acoplamiento. Desde el punto de vista de control, las principales variables manipuladas son la potencia del compresor, que proporciona un mayor o menor salto de presión entre la salida del evaporador y la entrada del condensador, y la apertura de la válvula de expansión, que permite regular la cantidad de refrigerante que circula por el sistema. Con estas dos variables se pretenden regular, de manera directa, tanto el grado de recalentamiento como la capacidad de carga del sistema. Sin embargo, existen otras entradas al sistema, en forma de perturbaciones, que pueden afectar a su funcionamiento. Entre estas perturbaciones, cabe destacar la temperatura exterior y la demanda de energía del sistema a refrigerar. A todo ello se suma uno de los objetivos permanentes en una instalación frigorífica, el asegurar un funcionamiento eficiente de la instalación y hacerlo manteniendo un coeficiente de comportamiento (COP) máximo. Desde el punto de vista de control, para la mejora de estos tipos de sistemas es deseable tanto el desarrollo de modelos dinámicos que permitan no sólo simular respuestas transitorias, sino también que proporcionen características para la síntesis de controladores y una estimación en línea del estado; así como el desarrollo de técnicas de control que sean capaces de obtener un buen comportamiento del sistema en distintas condiciones de trabajo, y de hacer funcionar al sistema en puntos óptimos de COP. Presentación

• Título de la conferencia: Modelado y control de fotobiorreactores industriales
  • Fecha: 29/4/2014
    Ponente: José Luis Guzmán Sánchez, Profesor Titular de Universidad, Universidad de Almería

    Resumen; La reducción de las emisiones de CO2, gas de efecto invernadero, es un objetivo prioritario a nivel mundial. Para lograr este fin se hace necesario desarrollar tecnologías que permitan eliminar el CO2 de los gases de combustión generados industrialmente. Una aproximación a este problema consiste en la utilización de microorganismos fotosintéticos, los más eficientes fijadores de CO2 del planeta. Las microalgas son microorganismos unicelulares fotoautótrofos, capaces de obtener energía de la radiación luminosa y de sintetizar sus biomoléculas a partir de dióxido de carbono, agua y otros compuestos inorgánicos simples. Sobre estas bases, se intenta desarrollar una tecnología de trasformación de CO2 en biomasa y otros productos carbonados por estos microorganismos. Las microalgas pueden cultivarse en reactores a gran escala bajo condiciones controladas, y su elevada velocidad de crecimiento permite obtener grandes productividades. Para llevar a cabo la producción de microalgas se utilizan fundamentalmente sistemas de producción abiertos o cerrados (fotobiorreactores). Los fotobiorreactores actualmente se controlan mediante técnicas clasicas de control todo-nada debido a la falta de modelos dinámicos. En esta charla se presentan avances en el desarrollo de modelos dinámicos (PDE, parámetros concentrados, NARMAX, etc.) y diseño de controladores para el cultivo de microalgas en fotobiorreactores con el objetivo de mantener una alta productividad de biomasa con minimización de pérdidas de CO2. Presentación

• Título de la conferencia: Caracterización de plasmas termonucleares en reactores de fusión: Diagnósticos en JET y herramientas de análisis
  • Fecha: 30/4/2014
    Ponente: Andrea Murari, Jefe del Grupo de Diagnósticos, Control y Adquisición de Datos en JET

    Resumen; Los plasmas de fusión son sistemas no lineales complejos, su estudio está continuamente encaminado a alcanzar mejores rendimientos en términos de energía. Uno de los grandes problemas que se encuentra la comunidad científica relacionada con los temas de la fusión termonuclear es la gran cantidad de datos que se generan en cada uno de los experimentos realizados. Como dato decir que en JET, el Tokamak más grande e importante del mundo, los diagnósticos disponibles producen picos de más de 10 Gbytes de datos por descarga. Por tanto, se hace necesario la utilización de técnicas de aprendizaje automático que hagan viable el análisis de la mayor cantidad de datos con el fin de extraer conocimiento para conseguir los objetivos propuestos. Presentación

• Título de la conferencia: Control por moldeo de energía. Aplicación al péndulo invertido
  • Fecha: 5/5/2014
    Ponente: Francisco Gordillo, Catedrático de Universidad, Universidad de Sevilla

    Resumen; En esta conferencia se describirá la técnica del moldeo de energía (energy shaping) con la aplicación a un sistema de laboratorio: el péndulo invertido. Esta técnica se basa en analizar la función de energía del sistema que se pretende controlar y utilizar la propiedad de que los sistemas tienden al mínimo de esta función. Mediante el control realimentado, es posible modificar la función de energía para que el sistema modifique su comportamiento y así obtener un comportamiento deseado. De esta manera, se puede cambiar la estabilidad de un equilibrio, estabilizar puntos de equilibrio que inicialmente no lo eran o incluso generar movimientos oscilatorios (ciclos límite). Los resultados se ilustrarán mediante simulaciones animadas y vídeos. Presentación

• Título de la conferencia: Recent advances in PID control
  • Fecha: 9/9/2014
    Ponente: Karl J. Åström, Catedrático Emérito de Universidad, Departamento de Control, Universidad de Lund, Lund (Suecia)

    Resumen; Esta conferencia trata de mostrar algunos nuevos resultados de investigación que se han llevado a cabo en el Departamento de Control de la Universidad de Lund sobre el tema de los controladores PID. En concreto se analizará el problema del filtraje del ruido en el control PID, la utilización de métodos de optimización convexa en el diseño de controladores PID y una nueva generación de "auto-tuners" para los controladores PID. Los resultados se ilustran con ejemplos de simulación y en plantas de laboratorio.
     

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Preinscripción

Se solicita siguiendo las instrucciones de la Universidad en la que desee realizar el Máster y tiene como objetivo decidir si se satisfacen los requisitos establecidos.

El procedimiento implica que primero se debe realizar la solicitud de admisión y, una vez que el alumno está admitido, la matrícula en el Máster en la Universidad donde se ha solicitado la admisión. 

Como es un Master InterUniversitario entre la UNED y la UCM se puede realizar la solicitud de admisión por ambas Universidades de forma independiente. 

Las instrucciones para realizar la preinscripción en la UNED.

Las instrucciones para realizar la preinscripción en la UCM.

  

Criterios de Admisión al Máster

En términos generales, este título de Máster está dirigido a titulados universitarios en Ciencias, Ingenierías, Informática, y en carreras científico-tecnológicas relacionadas con la ingeniería de sistemas, la automática, la electrónica, las comunicaciones y la computación. Serán admitidos al periodo de formación los estudiantes que hayan cursado estudios previos en tales titulaciones.

También se podrán admitir alumnos matriculados en programas de doctorado sobre temas afines a la Automática y/o a la Informática de otras universidades.

En términos formativos, el estudiante que desee acceder a este programa de posgrado deberá justificar conocimientos generales que cubran, al menos de forma básica, una parte de las siguientes materias:
 

• Fundamentos matemáticos y físicos.
• Programación.
• Sistemas informáticos.
• Automatización y control.

Para los estudiantes que no justifiquen estos conocimientos, se podrá considerar un tipo especial de adaptación considerando cada caso de modo individualizado.

El órgano encargado de la admisión será la Comisión Coordinadora de Título de Máster (Interuniversitario); es el órgano responsable de la organización, supervisión y control de resultados. Estará compuesta por representantes de todas las universidades participantes, entre los que necesariamente estarán incluidos los/las Coordinadores/as del Máster. Asimismo se cuidará que en lo posible la composición sea paritaria.

La Comisión Coordinadora del Máster realizará la baremación de alumnos teniendo en cuenta la titulación acreditada por el solicitante, nivel, adecuación y créditos de los que constaba la titualción y su expediente académico.

 

Periodo de Matriculación

Información sobre requisitos y plazos de matriculación en la UNED, pulse aquí

Información sobre requisitos y plazos de matriculación en la UCM, pulse aquí

Información y Normativa General

Este Máster se imparte de forma conjunta entre la Universidad Complutense de Madrid y la Universidad de Educación a Distancia. Aunque únicamente se puede realizar la matrícula en aquella Universidad en la que el alumno haya sido admitido, puede escoger cualquier asignatura independientemente del equipo docente que la imparta.

Si desea más información sobre el Máster, envíe un correo a la dirección: info@dia.uned.es

Información en las páginas oficiales de las respectivas Universidades:

• Información sobre el Máster en la página web de la Universidad Complutense de Madrid: pulse aquí
• Información sobre el Máster en la página web de la Universidad Nacional de Educación a Distancia: pulse aquí

 

Normativa específica de cada centro:

El acceso a la normativa de Posgrado en la UCM aquí.

El acceso a la normativa de Posgrado en la UNED aquí.

 

Normativa estatal:

RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por el que se establece el sistema europeo de créditos

RD 49/2004, de 19 de enero, sobre homologación de planes de estudio y títulos de carácter oficial y validez en todo el territorio nacional

RD 285/2004, de 20 de febrero, modificado por el RD 309/2005, por el que se regulan las condiciones de homologación y convalidación de títulos y estudios extranjeros de educación superior (Actualizado con el RD 309/2005)

RD 56/2005, de 21 de enero, por el que se regulan los Estudios Universitarios Oficiales de Posgrado

RD 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales

RD 861/2010, de 2 de julio, por el que se modifica el Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales

RD 1002/2010, de 5 de agosto, sobre expedición de títulos universitarios oficiales