Ingeniería de Factores Humanos para Sistemas Autónomos y ADAS (handover, workload, confianza).
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La Ingeniería de Factores Humanos para Sistemas Autónomos y ADAS aborda la integración avanzada de interfaces hombre-máquina, focalizando en la transferencia de control (handover), gestión de carga de trabajo (workload) y establecimiento de confianza en entornos de aviación urbana y sistemas eVTOL. Esta disciplina combina fundamentos de ergonomía cognitiva, dinámica de sistemas, modelo de supervisión y análisis de comportamiento dentro de arquitecturas FBW y AFCS, aplicando simulaciones HMI y metodologías derivadas de DO-178C y ARP4754A para optimizar la interacción entre piloto y automatización.
Las capacidades experimentales incluyen bancos de prueba HIL/SIL orientados a la validación de algoritmos de decisión en ADAS, adquisición avanzada de datos respiratorios y biométricos para workload, y entornos controlados que reproducen condiciones de fallo relacionadas con la confianza del operador. La trazabilidad y certificación cumplen con normativa aplicable internacional para sistemas críticos en aviación, incluyendo evaluaciones conforme a DO-254 y estándares de seguridad ARP4761. Los perfiles profesionales asociados comprenden roles de Ingeniero de Seguridad Funcional, Especialista en Integración HMI, Analista de Factores Humanos y Ingeniero de Validación en Sistemas Autónomos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Ingeniería de Factores Humanos, ADAS, handover, workload, confianza, FBW, AFCS, HIL, DO-178C, ARP4754A
Ingeniería de Factores Humanos para Sistemas Autónomos y ADAS (handover, workload, confianza).
- Format: Online
- Duration: 19 months
- Time: 1900 H
- Practices: Consult
- Language: ES / EN
- Credits: 60 ECTS
- Registration date: 04-07-2026
- Start date: 28-08-2026
- Available places: 7
606.000 $
Skills and results
What you will learn
1. Dominio de la Ingeniería de Factores Humanos en Sistemas Autónomos y ADAS: Handover, Carga de Trabajo y Confianza
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Ingeniería de Factores Humanos para Sistemas Autónomos y ADAS (handover, workload, confianza).
9.9 Handover en sistemas autónomos y ADAS: Fundamentos y tipos de transferencia
9.9 Carga de trabajo en ADAS: Evaluación y gestión de la demanda cognitiva
9.3 Confianza en ADAS: Factores que influyen en la fiabilidad del sistema
9.4 Diseño de interfaces para handover efectivo: Principios y aplicaciones
9.5 Análisis de la carga de trabajo en escenarios complejos de ADAS
9.6 Estrategias para fomentar la confianza del usuario en sistemas autónomos
9.7 Implementación de handover: casos prácticos y estudios de caso
9.8 Gestión de la carga de trabajo en diferentes niveles de automatización
9.9 Medición y evaluación de la confianza en ADAS: Métricas y herramientas
9.90 Integración de la ingeniería de factores humanos en el desarrollo de ADAS
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