Ingeniería de Control Óptimo y MPC para Vehículos Autónomos — constraints, robustez, tiempo real.

Ingeniería de Control Óptimo y MPC para Vehículos Autónomos

aborda el diseño avanzado de algoritmos basados en MPC (Model Predictive Control), incorporando restricciones dinámicas y robustez frente a incertidumbres inherentes en sistemas de movilidad aérea no tripulada, como eVTOL y drones UAM. El enfoque integra conocimiento profundo en dinámica/control, optimización convexa, y análisis de estabilidad, utilizando simulaciones con herramientas de HIL y modelos de planta híbridos para validar el rendimiento en tiempo real. Se considera además la adaptación a normativas aeronáuticas y operacionales mediante técnicas híbridas de control colaborativo y predicción multiobjetivo en entornos con fuerte presencia de perturbaciones externas y restricciones de seguridad operacional.

Las capacidades de laboratorio incluyen bancos HIL/SIL con sistemas redundantes y adquisición avanzada de datos para evaluar la tolerancia a fallos y robustez frente a variaciones ambientales. La trazabilidad se asegura mediante estándares de desarrollo y certificación relacionados con la normativa aplicable internacional en sistemas autónomos y críticos, manteniendo alineación con procesos de validación conforme a ARP4754A y ARP4761. La formación prepara perfiles profesionales en ingeniería de controles, desarrollo de software MPC, seguridad funcional, validación de sistemas críticos, y gestión de proyectos de automatización aérea.