Estudiantes de Grado /Undergraduate Students

Oferta de TFGs para el curso 2021/22

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Título: Análisis y aplicación de los sistemas de posicionamiento GNSS para su utilización en vehículos autónomos

Descripción: Los sistemas de posicionamiento basados en sistemas de navegación por satélite son dispositivos esenciales en los futuros vehículos autónomos para garantizar la generación de trayectorias de forma segura y, por tanto, la navegación en diferentes entornos urbanos, interurbanos y de autopista. En este trabajo se analizará en detalle las posibilidades de su utilización y la forma de minimizar los errores, y se aplicará mediante la utilización de receptores GNSS reales.

Tutor: David Martín, dmgomez@ing.uc3m.es

Título: Diseño y desarrollo de un algoritmo de visión por computador en una aeronave autónoma para la detección y segmentación de elementos aéreos dinámicos

Descripción: En la actualidad el desarrollo de los sistemas de detección de elementos aéreos en vuelo es prioritario para garantizar un futuro espacio aéreo compartido donde puedan navegar aeronaves tripuladas y no tripuladas de forma segura. Por esta razón, se propone el desarrollo de un algoritmo que sea capaz de detectar obstáculos aéreos dinámicos frente a una plataforma aérea autónoma para evitar una colisión en vuelo.

Tutor: David Martín, dmgomez@ing.uc3m.es

Título: Método de sincronización y análisis de datos de sensores inerciales mediante BUS de comunicaciones CAN para la mejora de la orientación de un prototipo de inspección ferroviaria

Descripción: Los sistemas de inspección ferroviaria están basados en dispositivos que requieren un alto grado de precisión en su orientación. Por esta razón se propone el desarrollo de un método de sincronización, adquisición y análisis de datos de 4 dispositivos inerciales TARS-HCASS capturados mediante Bus de comunicaciones CAN para su aplicación en vehículos de inspección ferroviaria. El trabajo consistirá en la obtención de la orientación de una plataforma terrestre mediante 4 sensores inerciales sincronizados para mejorar el rendimiento de orientación de los sistemas actuales.

Tutor: David Martín, dmgomez@ing.uc3m.es

Título: Integración de mapas de ciudades en Carla.

Descripción: Carla, carla.org, es uno de los simuladores más utilizados para coches autónomos. Este TFG tiene como objetivo el construir un escenario nuevo, desde cero, integrando los edificios, calles y señalización.

Tutor: Arturo de la Escalera, escalera@ing.uc3m.es

Título: Visión por computador para coches autónomos usando aprendizaje profundo.

Descripción: El aprendizaje profundo es unos de los enfoques basados en aprendizaje máquina que mejores resultados está dando para el análisis de imágenes por computador en ambientes complejos. Este TFG analizará varias arquitecturas para su uso en un coche autónomo dotado de varias cámaras y lidares 3D.

Tutor: Arturo de la Escalera, escalera@ing.uc3m.es

Título: Integración de Carla y ROS para coches autónomos.

Descripción: Carla, carla.org, es uno de los simuladores más utilizados para coches autónomos y ROS, ros.org, el framework más usado para aplicaciones robóticas. Este TFG tiene como objetivo el unir ambos entornos y probar la aplicabilidad de soluciones robóticas a coches autónomos.

Tutor: Arturo de la Escalera, escalera@ing.uc3m.es

Título: Diseño de un sistema para lectura de matrículas en entornos interurbanos

Descripción: Mediante técnicas basadas en visión por computador se pretende diseñar un sistema que permita identificar los caracteres presentes en las matrículas de los coches. El sistema deberá funcionar en entornos interurbanos y con los vehículos en movimiento.

Tutor: José María Armingol, armingol@ing.uc3m.es

 

Título: Diseño de un sistema para seguimientos de vehículos en entonos interurbanos

Descripción: Mediante técnicas basadas en tecnología lidar (nubes de puntos) se pretende diseñar un sistema que permita identificar y analizar las trayectorias de vehículos en entornos interurbanos en su aproximación a las estaciones de peaje.

Tutor: José María Armingol, armingol@ing.uc3m.es