Fotografía de Dr. Oswaldo Ulises Juárez Sandoval

Dr. Oswaldo Ulises Juárez Sandoval

Doctor en Comunicaciones y Electrónica por el Instituto Politécnico Nacional. Desempeño actual: SNI 1, Profesor de asignatura A en el departamento de Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica del IPN y Profesor de Asignatura en la Sección de Estudios de Posgrado e Investigación de la ESIME Culhuacán del mismo Instituto. Líneas de investigación centrales: Análisis y Procesamiento de Señales, Análisis y Reconocimiento de Patrones, Programación y seguridad en dispositivos loT y sistemas digitales para aplicaciones en electrónica de potencia y sistemas de energía, Ciberseguridad en Sistemas Electrónicos de Potencia, Aplicaciones de Machine Learning y Deep Learning, son sus más de 38 publicaciones y 30 direcciones de tesis, 6 proyectos financiados y una estancia Posdoctoral en la Facultad de Ingeniería de la UNAM. Reconocimientos: Del 2020 al 2022 y del 2023 a la fecha ha recibido la distinción de candidato a investigador nacional e investigador nacional nivel 1, respectivamente por el Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores de la SECIHTI. Colabora en: la Red de Investigación en Computo del IPN y en diversos proyectos institucionales, es revisor en revistas como Springer, Elsevier, IEEE y Electronics, Symmetry, SPIE, Taylor and Francys, Applied Sciences, Mathematics, Sensors, Informatics, Imagining.

Sistema de Frenado Autónomo de Emergencia (AEBS)

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Figura 1. Diagrama General de un Sistema de Frenado Autónomo de Emergencia (AEBS)

Figura 2. Monitoreo para el Sistema de Frenado Autónomo de Emergencia (AEBS)

Lámina 2: Sistema de Frenado Autónomo de Emergencia (AEBS)

Detección de peatones para un AEBS

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Figura 2. Detección de peatones para un AEBS y Estimación de la distancia entre auto vs peatón por visión artificial.

Lámina 3: Detección de peatones para un AEBS

Estimación de la distancia entre auto vs peatón por arreglo de sensores

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Figura 3. Localización de Sensores ultrasónicos en un modelo controlado

Lámina 4: Estimación de la distancia entre auto vs peatón por arreglo de sensores

Dispositivos para el análisis y procesamiento de información.

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Lámina 5: Dispositivos para el análisis y procesamiento de información.

Modelo para el análisis y procesamiento de la información

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Figura 4. Modelo para el procesamiento de información,

Figura 5. Resultados de la estimación de la distancia,

Lámina 6: Modelo para el análisis y procesamiento de la información

Control de Velocidad por PWM

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Figura 6. Control de velocidad de motores de tracción PMSM

Lámina 7: Control de Velocidad por PWM

Frenado de motor PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor)

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Figura 7. Sistema de tracción para vehículos eléctricos basado en motores PMSM

Figura 8. Freno automotriz ABS

Lámina 8: Frenado de motor PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor)
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