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SLAM visual-inercial para un robot móvil en planta automotriz

FreeVerified credential3 semanasAdvanced

Visión general

De qué trata este proyecto.

Implementa SLAM visual-inercial en planta automotriz, calibra cámara-IMU y valida el error de trayectoria. Obtén un certificado verificable.

El escenario

El proveedor opera tres plantas en Galicia y Aragón con cerca de 40 AMR en uso; cada parada por pérdida de localización supone unos 12 minutos de intervención manual del operario de planta.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Construir un pipeline SLAM visual-inercial robusto a suelos reflectantes que mantenga el error medio de trayectoria por debajo de 25 cm en un recorrido típico de planta.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Aplicar fusión visual-inercial a un escenario industrial con condiciones adversas
  • Calibrar la sincronía temporal y espacial entre cámara estéreo y unidad inercial
  • Evaluar trayectorias SLAM con métricas estándar (ATE, RPE) y verdad-terreno
  • Diagnosticar modos de fallo en entornos visualmente degradados

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Robot Perception and Autonomy

Master · Applied Ai

Strong alignment

This challenge maps to Robot Perception and Autonomy at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.

Ingeniero/a de Visión por Computador

Implementar SLAM visual-inercial sobre datos reales, evaluarlo con métricas estándar y comunicar los fallos por tramo es la rutina diaria de una persona junior de visión en cualquier empresa de robótica móvil.

Este proyecto afina

  • visual-inertial-slam
  • sensor-fusion
  • camera-imu-calibration

Ingeniero/a de Aprendizaje Automático

Construir una pipeline reproducible con métricas de error y diagnóstico por tramos es exactamente el patrón con el que las personas MLE entregan pipelines de inferencia: salidas deterministas, presupuestos de error y documentación.

Este proyecto afina

  • python
  • trajectory-evaluation
  • ros2

Científico/a Aplicado/a de IA

Llevar métodos de investigación SLAM al escenario industrial concreto, validar contra verdad-terreno y documentar limitaciones es trabajo cotidiano de investigación aplicada en empresas de robótica.

Este proyecto afina

  • sensor-fusion
  • trajectory-evaluation
  • visual-inertial-slam

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.