Investigaciones recientes:
La investigación se centra en el avance de la automatización industrial y los sistemas de control, enfatizando la integración de inteligencia artificial y optimización metaheurística para mejorar la eficiencia de los procesos. Una parte significativa del trabajo involucra el desarrollo y ajuste de arquitecturas de control avanzadas, tales como sistemas PID, LQI y neuro-difusos, para procesos industriales no lineales, incluyendo la regulación de velocidad de motores de corriente continua, gestión de plantas térmicas y control de nivel en tanques. Mediante el uso de algoritmos bio-inspirados como la Optimización por Colonia de Hormigas, Optimización por Enjambre de Partículas y Optimización de Malezas Invasoras, la investigación logra un rendimiento superior del controlador en comparación con los métodos tradicionales. Además, el trabajo se extiende a la navegación autónoma y la robótica, cubriendo el modelado cinemático y dinámico de robots móviles con ruedas, la planificación de trayectorias para enjambres de UAV y la optimización de rutas de UGV para agricultura de precisión. La investigación también explora la aplicación de visión artificial y aprendizaje profundo para tecnologías asistivas, como el reconocimiento de semáforos para personas con discapacidad visual y asistentes virtuales inteligentes para la accesibilidad. Finalmente, se investiga la integración de IoT, computación en la nube y realidad aumentada para facilitar el monitoreo en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la operación industrial remota, garantizando un rendimiento del sistema robusto y eficiente en el uso de recursos.

Temas Clave:

• Sistemas de Control y Optimización
• Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
• Robótica y Navegación Autónoma
• Automatización Industrial e IoT
• Tecnología Asistiva y Visión Artificial