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La investigación se centra en dos dominios principales: la robótica avanzada y la innovación pedagógica. En el campo de la robótica, el trabajo abarca el desarrollo de estrategias de control para vehículos móviles y de superficie, incluyendo la navegación socialmente consciente, tareas de seguimiento de personas y seguimiento de trayectorias para robots de tracción diferencial y tipo coche. Estos estudios enfatizan el análisis de estabilidad, la cinemática inversa y la integración de sistemas de percepción como SLAM y visión artificial. Además, la investigación se extiende a la robótica marina, desarrollando específicamente marcos de simulación y leyes de control jerárquico para Vehículos de Superficie No Tripulados (USV). Como complemento, el trabajo aborda el despliegue de tecnologías de detección en el borde (edge sensing) para la detección de plagas agrícolas, evaluando el rendimiento, el costo y la implementabilidad. En el ámbito educativo, la investigación explora la adaptación de los planes de estudio de STEM e ingeniería a las demandas de la Industria 4.0. Se investiga la eficacia de las metodologías de aprendizaje activo, como el aula invertida, las simulaciones de laboratorio virtual y la instrucción mejorada por tecnología, particularmente en el contexto del aprendizaje virtual impulsado por la pandemia, con el objetivo de cerrar la brecha entre el conocimiento teórico y el desarrollo de habilidades prácticas.

Temas Clave:

• Navegación y Control de Robots Móviles
• Interacción Humano-Robot Socialmente Consciente
• Robótica Marina y Control de USV
• Educación en STEM e Ingeniería
• Aprendizaje Activo y Modelos de Aula Invertida
• Detección en el Borde e IA para el Control de Plagas