Matemática y RobóticaEl objetivo es formar especialistas multidisciplinares en Matemáticas de la Robótica y con altas capacidades de análisis, gestión y optimización de control de procesos en robótica e ingeniería industrial, y en actividades económicamente productivas y claves en el bienestar social.

Robots aplicados a la productividad económica:

  • Robots personales
  • Robots espaciales
  • Vehículos aéreos no tripulados (UAVs)
  • Robots aplicados a la construcción
  • Sistemas de transporte inteligentes.
  • Robots industriales
  • Robots móviles

Robots aplicados al bienestar social:

  • Robots asistenciales, Robots humanoides.

Matemática y RobóticaEl área de Matemática y Robótica aparece como Introducción en el Nivel I ( Elementary Stem) y Nivel II (Advanced Stem) y como Especialidad en el Nivel III (Máster Profesional en Matemática y Robótica).

  • Álgebra Computacional
  • Geometría Computacional
  • Cinemática
  • Dinámica
  • Ingeniería de control.
  • Programación y control de robots
  • Programación de sistemas robotizados.
  • Sistemas robotizados
  • Sistemas autónomos.
  • Matemática y Visión artificial
  • Análisis Matemático
  • Análisis Matemático Avanzado
  • Métodos Avanzados de la Investigación Operativa
  • Análisis Estadístico de Sistemas
  • Simulación de Sistemas
  • Teoría de la Señal: Análisis de Fourier y Ondículas
  • Ecuaciones Derivadas Parciales
  • Criptología. Aplicaciones a la Seguridad informática y Comercial
  • Minería de Datos
  • Software de Modelización de Sistemas Industriales
  • Prácticas Empresas
  • Proyecto final de curso

Matemática y RobóticaLas Competencias Genéricas son:

  • Capacidad de gestión autorregulada del trabajo individual y en equipo
  • La gestión de la comunicación e flujo de información
  • El compromiso ético y de conciencia social.

Las Competencias Específicas son comprender:

  • La Ingeniería de Control.
  • Técnicas de programación y control de robots y de sistemas robotizados.
  • Sistemas robotizados.
  • Sistemas autónomos.
  • Métodos y técnicas de visión artificial.
  • Métodos y Técnicas de modelado experimental de procesos.
  • Métodos de control digital en tiempo real.
  • Análisis y diseño de sistemas de control distribuidos.
  • Revisión de instrumentación de control.
  • Análisis de restricciones temporales de sistemas informáticos.
  • Métodos y Técnicas de desarrollo de núcleos de sistemas operativos de tiempo real.
  • Métodos de comunicaciones.
  • Métodos de sistemas en red.
  • Métodos de implementación de sistemas de control.
  • Métodos de diseño de sistemas de control no-convencionales Sistemas distribuidos, comunicaciones.
  • Redes industriales.
  • Proyecto de investigación.
  • Métodos de optimización.
  • Programación matemática.
  • Métodos de optimización heurísticas.
  • Sensores de fuerza, contacto, proximidad, detección de obstáculos y de posicionamiento.
  • Redes de sensores.
  • Nano-sensores.
  • Simulación.
  • Investigar comportamiento de los organismos vivos.
  • Modelos en las redes biológicas.
  • Dinámica de sistemas.
  • Técnicas de extracción de información a partir de datos.
  • Métodos para el reconocimiento de patrones.
  • Inferencia y aprendizaje a partir de datos.