CICLO TESIS: RECONSTRUCCIÓN DEL ENTORNO DEL VEHÍCULO PARA GUIADO AUTÓNOMO EN ESCENARIOS COMPLEJOS
El próximo sábado 21 de enero a las 12.00 horas en la sede de la Real Academia de Nobles Artes de Antequera, sita en calle Encarnación número 16, con entrada libre hasta completar aforo, tendrá lugar la conferencia que pronunciará D. Miguel Clavijo Jiménez, Doctor en Ingeniería Mecánica por la Universidad Politécnica de Madrid e Ingeniero Industrial por la Universidad de Málaga, titulada "Reconstrucción del entorno del vehículo para guiado autónomo en escenarios complejos", dentro del marco del Ciclo de conferencias TESIS, coordinado por D. Juan Campos Rodríguez, Académico de Número de la Sección de Ciencias de esta Real Corporación.
RESUMEN:
La robótica móvil está actualmente en continuo auge gracias al interés que despierta el vehículo autónomo y sus numerosas aplicaciones. Empresas de automoción, desarrolladores e investigadores se encuentran trabajando en esta línea para dotar a los vehículos de mayor grado de automatización. En concreto, los avances en la Percepción del Entorno, entendida como la capacidad que tiene un sistema autónomo de adquirir información y extraer conocimiento contextual del escenario por donde circula, ponen a disposición una gran gama de herramientas que permiten mejorar la seguridad durante la conducción tanto individual como colectiva.
Una de las claves que han hecho posible un rápido desarrollo de la Percepción del Entorno ha sido la introducción de sensores LiDAR 3D, muchas veces en combinación con otros sensores ya embarcados como cámaras, estéreo-visión o radar. Estos sensores LiDAR han cobrado especial interés gracias a la evolución de los láseres rotativos 2D a los 3D al completar la información parcial que se obtenía con los primeros. Otra de las mayores ventajas que aportan estos sensores es la versatilidad de ser utilizados para distintos propósitos.
En este sentido, la Tesis Doctoral titulada “Reconstrucción del entorno del vehículo para guiado autónomo en escenarios complejos” estudia las capacidades de estos sensores LiDAR para el desarrollo de algoritmos orientados a aplicaciones en entornos no convencionales como, por ejemplo, escenarios todoterreno, entornos con poco grado de infraestructura o zonas interiores.
Concretamente la Tesis aborda dos líneas principales de investigación dentro de la percepción del vehículo: la Caracterización del entorno y el Posicionamiento y Mapeado. Estas dos líneas se apoyan en los sensores de percepción que, a través de algoritmos apoyados por las ventajas que aportan las técnicas de Inteligencia Artificial, permiten generar un modelo del entorno.
En cuanto a la Caracterización del entorno, se presentan diversas herramientas que consiguen llevar a cabo una evitación de obstáculos tanto positivos como negativos (situados por debajo del nivel del suelo) o incluso realizar una caracterización horizontal de la vía, estableciendo los límites por donde se puede circular y posicionándose transversalmente en la misma. En la Tesis, ambas aplicaciones se centran en conseguir un buen funcionamiento y una solución robusta tanto en entornos urbanos como en entornos off-road, donde existe una dificultad añadida debido a la orografía irregular y un entorno generalmente desestructurado.
Por otro lado, respecto al Posicionamiento y el Mapeado simultáneos se proponen varias soluciones basadas en LiDAR 3D orientadas a escenarios que presenten pocos elementos de referencia. Este problema se aborda desde un enfoque geométrico convencional, así como aplicando técnicas de Deep Learning, para finalmente constituir un sistema que integra las ventajas de cada método.
RESEÑA CURRICULAR:
- Máster Universitario en Inteligencia Artificial. Universidad Internacional de Valencia, Valencia, España.
- Doctorado en Ingeniería Mecánica. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales – UPM, Madrid, España.
- Ingeniero Industrial. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales – Universidad de Málaga, Málaga, España.
Experiencia profesional
Marzo 2022 – Presente
Profesor Ayudante Doctor • ETSII-UPM • Madrid, España.
septiembre 2018 – marzo 2022
Profesor Ayudante • ETSII-UPM • Madrid, España.
diciembre 2016 – agosto 2018
Investigador predoctoral • INSIA-UPM • Madrid, España.
septiembre 2015 – diciembre 2016
Investigador • INSIA-UPM • Madrid, España.
noviembre 2014 – agosto 2015
Ing. mecánico (prácticas extracurriculares) • Fujitsu TEN • Málaga, España.
Resumen de la producción científica
Septiembre 2015 – Presente
8 artículos científicos indexados en JCR (Q1-Q2-Q4-Q2-Q2-Q1-Q2-Q1).
3 capítulos de libro en editorial Elsevier.
14 proyectos de I+D subvencionados por entidades públicas y privadas.
17 comunicaciones en congresos internacionales y nacionales.
Reconocimientos y premios recibidos
diciembre 2021
Premio Extraordinario de Tesis Doctoral • Universidad Politécnica de Madrid.
diciembre 2021
Premio Defensa de Investigación en la categoría de “Trabajos de Doctorado” • Premios Defensa 2021 – Ministerio de Defensa.
noviembre 2021
10th Premio Internacional Abertis en la modalidad de Seguridad Vial a mejor Tesis Doctoral (Ex-Aequo) • International Abertis Award 2020.
septiembre 2021
Premio Abertis de Investigación 2020 sobre Seguridad Vial a mejor Tesis Doctoral. • XVIII Premio Abertis, convocatoria 2020.
diciembre 2020
Premio Ex-Aequo mejor Tesis Doctoral • V Convocatoria de premios de la Cátedra Ingeniero General D. Antonio Remón y Zarco del Valle.
diciembre 2020
Premio a mejor aplicación industrial por el Proyecto AUTOMOST • IEEE-ITSS Capítulo Español.
julio 2017
Premio a mejor artículo científico en congreso internacional VEHICULAR (2017) • IARIA • Niza, Francia.
Puede seguir el acto a través de nuestro SALÓN DE ACTOS VIRTUAL:
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