Diplomado ROS 2 en Logística Industrial con IA.
Formación profesional en robótica, en línea y en vivo. El primer programa: navegación autónoma con ROS 2 aplicada a la logística industrial.
Grupo cerradoSegunda edición próximamente
Avísame de la próxima edición
ROS 2 en Logística Industrial con IA.
Desarrollo ágil de navegación autónoma para robots móviles con Claude Code y gemelos digitales en Gazebo. Se trabaja sobre un almacén simulado: del primer paquete de ROS 2 hasta una flota que recibe órdenes en lenguaje natural.
- Modalidad
- En línea, sesiones síncronas
- Inicio
- 5 de octubre de 2026
- Horario
- Lunes, miércoles y viernes de 20 a 22 h
- Cupo
- 20 lugares
Por qué tomarlo.
Cuatro cosas que no encuentras en un curso grabado.
Clases en vivo
Seis horas a la semana con el instructor conectado. Preguntas en el momento y se revisa tu código, no un ejercicio de ejemplo.
Un almacén entero en tu máquina
Sin robot físico de por medio: un gemelo digital en Gazebo con un AMR de LiDAR, cámara e IMU, y pasillos completos para equivocarte sin romper nada.
El stack que pide la industria
ROS 2, Nav2, SLAM Toolbox, MPPI y VDA 5050: las mismas piezas con las que se construyen los AMR comerciales.
Terminas con evidencia
Ocho entregables y un proyecto integrador documentado, demostrado ante un panel de Avantgard Robotics.
La IA, en los dos lados del proyecto.
No es un módulo suelto al final del temario. La usas para construir el sistema y la programas dentro del sistema.
Claude Code, copiloto de ingeniería
Desde la primera semana escribes un archivo CLAUDE.md con las convenciones del proyecto, y a partir de ahí Claude trabaja con tu código, no con ejemplos genéricos.
- Genera y audita tus paquetes de ROS 2 contra las convenciones que tú definiste
- Ajusta parámetros de Nav2 y explica por qué: el trabajo que suele costar días de prueba y error
- Te obliga a leer y defender lo que produce, que es donde se aprende
Modelos dentro del robot
En la semana 6 el AMR deja de ser ciego y empieza a entender lo que le rodea y lo que le piden.
- Un modelo de visión detecta personas, montacargas y tarimas, y las inyecta al costmap
- El robot esquiva obstáculos que se mueven, no solo paredes
- Un agente LLM convierte una orden escrita en español en una misión de navegación
Al final no entregas un robot que navega: entregas un robot al que le dices qué hacer y decide cómo llegar.
Módulo I. Fundamentos, gemelo digital y navegación base.
Mes 1 · Semanas 1 a 4.
S1 · Puesta a punto
- Instalación de ROS 2 y Claude Code; creación del workspace
- Archivo CLAUDE.md con las convenciones del proyecto
- Repaso de nodos, tópicos, QoS y launch files
EntregableWorkspace funcional con CLAUDE.md y paquete base verificado.
S2 · Gemelo digital del AMR
- URDF/SDF del AMR comercial simulado
- Sensores LiDAR, cámara e IMU; puente ros_gz
- Mundo de almacén con estanterías y pasillos
- Teleoperación y árbol TF
EntregableAMR teleoperado en el almacén simulado, con sensores publicando.
S3 · Percepción, SLAM y localización
- Mapeo del almacén con SLAM Toolbox; guardado y edición del mapa
- Localización con AMCL
- Medición del error de pose contra la verdad de terreno de Gazebo
EntregableMapa del almacén y reporte de precisión de localización.
S4 · Nav2 I: costmaps y árboles de comportamiento
- Configuración inicial de Nav2; costmaps global y local
- Capas de inflado y de obstáculos
- Árboles de comportamiento de navegación y recuperación
- Primeras misiones punto a punto
Entrega parcial · 20 % de la calificaciónAMR navegando de forma autónoma entre dos estaciones.
Módulo II. IA aplicada, logística industrial y proyecto.
Mes 2 · Semanas 5 a 8.
S5 · Nav2 II: planificadores y controladores
- Comparación de planificadores globales (Smac, Theta*)
- Controladores MPPI y Regulated Pure Pursuit
- Ajuste de parámetros asistido con Claude Code
- Evaluación con métricas de trayectoria
EntregableInforme comparativo de controladores con datos de simulación.
S6 · IA aplicada a la navegación
- Detección de personas, montacargas y tarimas con un modelo de visión
- Inyección de detecciones al costmap
- Evasión de obstáculos dinámicos
- Agentes LLM que traducen órdenes en lenguaje natural a misiones
EntregableAMR que evade peatones y acepta misiones en lenguaje natural.
S7 · Flotas, VDA 5050 y docking
- Misiones de transporte multi-punto; cola de tareas y prioridades
- Acoplamiento a estaciones de carga y descarga
- Interfaz conceptual con un gestor de flotas conforme a VDA 5050
- Escenarios con dos AMR simultáneos
EntregableEscenario logístico multi-misión operando en el gemelo digital.
S8 · Proyecto integrador
- Integración final del sistema
- Pruebas de estrés con obstáculos dinámicos
- Documentación técnica del sistema
- Demostración ante un panel de Avantgard Robotics
Entregable final · 30 % de la calificaciónProyecto integrador documentado y demostración final.
Así se ve por dentro.
El almacén simulado y el mismo almacén visto por el robot. Nada de esto es material de archivo: es el entorno en el que vas a trabajar las ocho semanas.
Qué necesitas para entrar.
- ROS 2 básico, Python y terminal de Linux
- Computadora con Ubuntu 24.04
- 16 GB de RAM
- GPU compatible con OpenGL 4.5
Cómo se evalúa
- Prácticas semanales
- 40 %
- Entrega parcial (S4)
- 20 %
- Proyecto integrador
- 30 %
- Participación y bitácora
- 10 %
Se acredita con 70 de 100 y 80 % de asistencia.
Inversión.
Programa completo, las ocho semanas.
$6,000 MXN + IVA
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