Oportunidades Públicas

Fecha de Creación	Descripción	Mentor(es)	Acciones
18/07/2025	An experimental platform for the control of autonomous vehicles This research falls within the field of automatic control of IoT systems composed of autonomous vehicles that communicate with each other through wireless channels. The undergraduate research project focuses on the development and refinement of a small-scale platform for platooning autonomous vehicles using robots. Various experiments are to be implemented on this platform, including event-based control, analysis of the impact of transmission power and rate on platoon stability, and strategies to compensate for data loss, among others. Keywords: Vehiculos autonomos IoT wifi Sistemas de control Prerequisites: IEE2613 Available vacancies: 1/2 Class Code Initials: IEE This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits Una plataforma experimental para el control de vehículos autónomos Esta investigación se sitúa en el ámbito del control automático de sistemas IoT compuestos por vehículos autónomos que se comunican entre ellos mediante canales inalámbricos. La IPre se centra en el desarrollo y perfeccionamiento de una plataforma a baja escala para vehículos autónomos en formación de pelotón, utilizando robots. En esta plataforma se deben implementar distintos experimentos, como control basado en eventos, análisis del impacto de la potencia y la tasa de transmisión en la estabilidad del pelotón, y estrategias de compensación frente a la pérdida de datos, entre otros. Keywords: Vehiculos autonomos IoT wifi Sistemas de control Prerrequisitos: IEE2613 Vacantes disponibles: 1/2 Siglas iniciales: IEE Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos	Alejandro Ignacio Maass Martinez	Ver
29/12/2025	Explorando la base de datos de vehículos autónomos de Waymo Esta investigación de pregrado tiene como objetivo explorar el Waymo Open Motion Dataset para caracterizar el comportamiento de vehículos autónomos que operan servicios de transporte bajo demanda en seis ciudades de Estados Unidos. La hipótesis central del estudio es que los vehículos autónomos actualmente en operación presentan un comportamiento más conservador que los vehículos conducidos por humanos, lo que podría traducirse en una menor capacidad de la infraestructura vial. Para evaluar esta hipótesis, se reconstruirán trayectorias vehiculares correspondientes tanto a vehículos autónomos como a vehículos conducidos por humanos. A partir de estas trayectorias, se identificarán segmentos de operación en condiciones cuasi estacionarias, los cuales permitirán la construcción de indicadores agregados o macroscópicos del comportamiento vehicular, tales como velocidad, densidad y flujo. Las principales actividades del proyecto incluyen: (i) comprender la estructura y el contenido del Waymo Open Motion Dataset; (ii) extraer y procesar la información necesaria para la construcción de trayectorias vehiculares; (iii) aislar segmentos de estado estacionario a partir de dichas trayectorias; (iv) construir indicadores macroscópicos de desempeño; y (v) documentar y analizar los resultados obtenidos. Keywords: Vehiculos autonomos tráfico vehicular Prerequisites: IIC2115 Available vacancies: 1/1 Class Code Initials: ICT PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity: Diego Guamán This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits Explorando la base de datos de vehículos autónomos de Waymo Esta investigación de pregrado tiene como objetivo explorar el Waymo Open Motion Dataset para caracterizar el comportamiento de vehículos autónomos que operan servicios de transporte bajo demanda en seis ciudades de Estados Unidos. La hipótesis central del estudio es que los vehículos autónomos actualmente en operación presentan un comportamiento más conservador que los vehículos conducidos por humanos, lo que podría traducirse en una menor capacidad de la infraestructura vial. Para evaluar esta hipótesis, se reconstruirán trayectorias vehiculares correspondientes tanto a vehículos autónomos como a vehículos conducidos por humanos. A partir de estas trayectorias, se identificarán segmentos de operación en condiciones cuasi estacionarias, los cuales permitirán la construcción de indicadores agregados o macroscópicos del comportamiento vehicular, tales como velocidad, densidad y flujo. Las principales actividades del proyecto incluyen: (i) comprender la estructura y el contenido del Waymo Open Motion Dataset; (ii) extraer y procesar la información necesaria para la construcción de trayectorias vehiculares; (iii) aislar segmentos de estado estacionario a partir de dichas trayectorias; (iv) construir indicadores macroscópicos de desempeño; y (v) documentar y analizar los resultados obtenidos. Keywords: Vehiculos autonomos tráfico vehicular Prerrequisitos: IIC2115 Vacantes disponibles: 1/1 Siglas iniciales: ICT Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación: Diego Guamán Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos	Juan Carlos Herrera Maldonado	Ver