No.

Tema de tesis

Nivel sugerido

Descripción

1

Robotización de los mandos de un vehículo para conducción autónoma

Maestría

Diseñar e integrar mecanismos para accionar pedales, volante y palanca de cambios. Desarrollar su instrumentación y control coordinado, incorporando operación manual y paro de emergencia. Evaluar precisión, repetibilidad y respuesta mediante pruebas en banco y conducción controlada.

2

Relación entre regímenes de tráfico, sus transiciones y la accidentalidad vial

Maestría

Identificar patrones de velocidad, congestión y variabilidad, incluyendo transiciones entre circulación fluida y congestionada. Analizar su asociación con frecuencia y tipos de accidentes, considerando exposición vehicular, ubicación y horario, para reconocer condiciones relacionadas con mayor accidentalidad.

3

Modelado espaciotemporal del riesgo de accidentes por tipo de usuario vial

Doctorado

Desarrollar modelos de riesgo para automovilistas, motociclistas, peatones y ciclistas integrando tráfico, características viales y registros de accidentes. Estimar incertidumbre y validar su capacidad predictiva en ubicaciones y periodos independientes para identificar zonas y horarios prioritarios de intervención.

4

Toma de decisiones sensible al contexto para conducción autónoma

Doctorado

Desarrollar algoritmos que adapten velocidad y selección de maniobras al tráfico, geometría vial, obstáculos y confiabilidad de la percepción. Evaluar cómo la representación del contexto contribuye a la seguridad y continuidad de la conducción mediante simulación y pruebas controladas.

5

Generación y replanificación rápida de trayectorias para autonomía vehicular en tiempo real

Maestría / Doctorado

Desarrollar algoritmos que generen trayectorias factibles ante obstáculos dinámicos y restricciones del vehículo. Evaluar tiempo máximo de cálculo, suavidad y seguimiento. Para doctorado, incorporar incertidumbre y adaptación de la complejidad computacional al plazo disponible para decidir.

6

Extracción y fusión de características de lidar, radar y cámaras para decisiones vehiculares

Maestría / Doctorado

Obtener y combinar características geométricas, cinemáticas y semánticas para representar el entorno. Evaluar su utilidad en decisiones de conducción y su costo computacional. Para doctorado, desarrollar una fusión adaptativa que considere confiabilidad, desincronización, oclusiones y pérdida de sensores.

7

Mitigación de suplantación de señales ADAS y su impacto en el frenado eléctrico

Maestría

Modelar ataques sobre señales del frenado automático de emergencia y desarrollar un detector de anomalías. Cuantificar distancia de frenado, coordinación del frenado regenerativo y por fricción, energía recuperada, falsas alarmas y tiempo de detección mediante co-simulación y validación HIL según infraestructura disponible.

8

Mitigación multicapa de vulnerabilidades en ecosistemas de recarga EVSE mediante co-simulación

Doctorado

Integrar modelos de autenticación, comunicaciones, transferencia de energía, medición y facturación. Proponer defensas coordinadas frente a suplantación, comandos maliciosos y manipulación de registros. Cuantificar su efectividad sobre continuidad del servicio, demanda eléctrica y pérdidas económicas.

9

Contribución de la generación nuclear a la electrificación del transporte en México

Maestría

Comparar escenarios de suministro eléctrico con distintas participaciones nucleares para atender la recarga vehicular. Evaluar demanda, costos y emisiones de ciclo de vida, identificando condiciones en las que esta fuente contribuiría a la descarbonización y suficiencia energética del transporte.

10

Producción de hidrógeno mediante energía nuclear para transporte pesado

Maestría / Doctorado

Modelar la cadena de producción, almacenamiento y suministro de hidrógeno para una flota definida. Evaluar eficiencia, costos y emisiones. Para doctorado, optimizar la operación conjunta de generación y electrólisis considerando demanda variable, restricciones técnicas e incertidumbre económica.

11

Descarbonización de flotas mediante renovables, almacenamiento y recarga inteligente

Maestría / Doctorado

Dimensionar generación renovable, almacenamiento e infraestructura de recarga según rutas y horarios de operación. Evaluar reducción de emisiones, costos y efectos sobre la red. Para doctorado, desarrollar estrategias de planificación y gestión bajo incertidumbre en generación, movilidad y crecimiento de la demanda.