Objetivos: Investigar sistemas colaborativos de robots dinámicos que, a diferencia de los robots industriales clásicos, puedan operar en entornos no estructurados, totalmente dinámicos y parcialmente observables, habilitando un nuevo rango de servicios y funcionalidades disruptivas de inspección semiautónoma y autónoma en entornos heterogéneos (terrestres y acuáticos).

Investigar entornos inmersivos para la inspección industrial en instalaciones desatendidas (plantas de generación de energía renovable, subestaciones eléctricas, plantas de tratamiento químico), y en concreto en sectores que representen riesgos e inspecciones complejas y de elevado coste (económico, personal, temporal), facilitando la transformación y digitalización de sectores estratégicos en la industria española.

Investigar en nuevas tecnologías sensoriales para su inclusión en ecosistemas robot-robot y persona-robot con capacidades avanzadas de percepción (tecnologías inmersivas y hápticas, IA, reconstrucción del entorno, capacidades sensoriales, arquitecturas de comunicaciones) de modo que se incrementen y extiendan las capacidades humanas de inspección y se fomenten los sistemas de predicción de fallos en equipos, de apoyo a la toma de decisiones, la sostenibilidad de las operaciones de inspección, el uso eficiente de los recursos industriales y la eficiencia en toda la cadena de valor.

Investigar en sistemas de inspección robótica eficiente (resolución de misiones, planificación de tareas) que faciliten la reducción del coste de operación de las plantas industriales, de manera que puedan operar de forma desatendida, fomentando la eficiencia energética y la sostenibilidad.

Objetivos: El objetivo del proyecto SAVIA URBANA es desarrollar e implementar un Sistema de Análisis y Vigilancia de Áreas Urbanas a través de la creación de una plataforma cloud o servicio stand alone en servidores que permita a las Fuerzas y cuerpos de Seguridad del Estado (FFCCSE) que operen en centros urbanos mediante la aplicación de técnicas de análisis basadas en Machine Learning, Deep Learning y Redes Neuronales Convolucionales sobre distintos datos proporcionados tanto por sensórica instalada, como por cualquier fuente de imágenes y otros datos que puedan ser recopilados en zonas urbanas, así como información que se encuentre en las Bases de Datos internas de las FFCCSE o de cualquier otra fuente pública externa (incluyendo, por ejemplo, redes sociales).

Objetivos: El objetivo general del proyecto es el desarrollo de una plataforma cloud que permita, de manera automática, detectar e inventariar daños en vehículos siniestrados mediante la aplicación de Redes Neuronales Convolucionales sobre las imágenes de un vídeo que cualquier usuario pueda tomar con una cámara o móvil. Adicionalmente, la plataforma mostrará todos estos golpes sobre un modelo 3D de los vehículos en el visor de la plataforma, donde el usuario podrá ver señalado el área o zona de cada parte (puertas, faros, aletas,…) del vehículo que se encuentra afectada, la dimensión o tamaño de golpe de los mismos, los frames del vídeo que muestran el golpe, así como la valoración económica de los daños sufridos y la mejor opción para la reparación-sustitución de las piezas afectadas, minimizando costes de peritación y de reparación.

Objetivos: El objetivo del proyecto es el diseño de un sistema completo de generación y gestión de plataformas de comercio electrónico en 3D, que permita llevar a cabo el siguiente salto tecnológico del eCommerce y marketplaces, al tiempo que favorece la interacción entre comercializadores (vendedores) y consumidores, aportando a los primeros una potente e innovadora herramienta de promoción y venta y mejorando la experiencia de compra de estos últimos, contado el sistema con una herramienta de generación de contenidos