Embodied AI · Robótica · Sistemas autónomos

Conecto software inteligente con sistemas físicos.

Soy Ingeniero Electrónico y Magíster en Ingeniería Mecánica. Mi interés principal actual de investigación es Embodied AI: integrar percepción, aprendizaje y acción en robots autónomos. Diseño y opero sistemas de agentes de IA con trazabilidad y revisión humana, y dirijo proyectos universitarios que convierten problemas reales en prototipos verificables.

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ORCID 0009-0009-9954-9813 Google Scholar publicaciones y citas GitHub @roncanciovl
Arquitectura de integración
Arquitectura ROS 2 Un núcleo ROS 2 conecta percepción, manipulación, plataforma móvil y planificación. ROS 2 orquestación Percepción AprilTags · cámara Manipulación Kinova · MoveIt 2 Plataforma móvil localización · TF2 Planificación trayectorias seguras
Interfaces verificables entre subsistemas
2productos de software con DOI
7publicaciones registradas
13repositorios públicos
ORCIDidentidad académica verificada

Desarrollo propio

Un sistema completo, no una demostración aislada.

Diseñé este proyecto para presentar robótica colaborativa en un curso: dos plataformas diferentes deben percibir, coordinarse y completar una tarea sin depender de coordenadas fijas.

01 Código y DOI disponibles

Burger Delivery

Arquitectura de robótica colaborativa con un manipulador Kinova Gen3, plataformas móviles y percepción visual sobre ROS 2 Jazzy.

El problema

Coordinar subsistemas desarrollados de forma independiente y entregar un objeto en una bandeja cuya posición cambia.

La solución

Un contrato de integración basado en TF2, servicios ROS 2 y localización con AprilTags, con planificación de movimiento libre de colisiones.

  • Pose de entrega calculada dinámicamente desde el árbol de transformaciones.
  • Flujo autónomo de aproximación, agarre, traslado, entrega y retirada.
  • Escena de planificación actualizada al incorporar objetos y plataformas móviles.
  • Protocolo de diagnóstico por capas: sintaxis, transformaciones, red y lógica.
Explorar repositorio DOI 10.5281/zenodo.21809949
02
Desarrollo propio · Experimental Software con DOI

Clasificación y selección robótica de residuos

Prototipo experimental que integra clasificación visual de residuos y manipulación robótica para identificar materiales y ejecutar una tarea de selección.

Visión artificial Clasificación Python Manipulación robótica
Ver repositorio DOI 10.5281/zenodo.21809963
03
Proyecto personal de investigación · En desarrollo Mapa vivo de evidencia

Awesome Embodied AI & Sim2Real

Repositorio vivo cuya rama main reúne 62 trabajos y sus metadatos para estudiar la integración de VLA, VLM y LLM con ROS 2, Edge AI y transferencia Sim2Real. Incluye protocolo de búsqueda y un mapa de brechas que orienta experimentos sobre burger_delivery. La versión Zenodo v1.2.0 preserva este estado.

VLA / VLM / LLM ROS 2 Edge AI Sim2Real
Explorar mapa de evidencia DOI (última versión)
04
Divulgación académica · Technology Camp 2026 Charla realizada

Entre el razonamiento y la acción

Charla dictada el 10 de septiembre de 2026 en la UMNG sobre IA corporizada: cómo conectar razonamiento, percepción y acción física, detectar fallos silenciosos y diseñar responsabilidades verificables.

Embodied AI ROS 2 Seguridad Responsabilidad
UMNG · Cajicá · 15:00–16:00

Demostración técnica

Logging de ROS 2 en un brazo robótico.

Una vista breve del robot, la visualización en RViz y los mensajes que aparecen en rqt_console durante la operación.

39 segundos · video vertical · audio ambiente original

ROS 2 · rqt_console · RViz

Ver lo que ocurre, entender el aviso.

El montaje conecta la vista del sistema físico con su representación en RViz y los registros de la consola. Un aviso de overrun muestra cuándo el controlador supera el tiempo previsto para un ciclo.

RobotVisualizaciónDiagnóstico
Descargar video MP4

Trayectoria técnica

De la percepción para vehículos autónomos a la robótica colaborativa.

Mi experiencia en robótica conecta investigación de maestría, desarrollo industrial para minería autónoma y arquitecturas actuales sobre ROS 2.

2011–2014 · Investigación
Universidade de São Paulo · EESC

Percepción multimodal para vehículos autónomos

En mi Maestría en Ingeniería Mecánica, área de Dinámica de Máquinas y Sistemas, desarrollé un proyecto aplicado a robótica móvil e investigué la clasificación y detección de obstáculos en ambientes exteriores mediante visión artificial y LiDAR.

Contribución técnica

Procesamiento de percepción, detección de peatones y obstáculos, clasificación mediante SVM e integración experimental sobre ROS Fuerte.

  • Visión artificial
  • Nubes de puntos LiDAR
  • Fusión sensorial
  • ROS Fuerte
  • SVM
Evidencia · Maestría USP, beca FAPESP y publicaciones sobre percepción vehicular.
2014–2017 · Industria
Hexagon Mining · Brasil · División Autonomous

Diseño de percepción para minería autónoma

Como Especialista en Software trabajé en sistemas avanzados de asistencia al conductor y tecnologías de conducción autónoma para vehículos mineros.

Responsabilidad principal

Estuve a cargo del diseño del sistema de percepción: organización del procesamiento y fusión de sensores para detectar obstáculos y representar el entorno del vehículo.

  • LiDAR + radar
  • Mallas de ocupación
  • Clasificación de terreno
  • C++ sobre ROS
  • CAN · Ethernet
Resultado · En 2015 formé parte del equipo que implementó un camión completamente autónomo para operaciones mineras.
Continuidad técnica
Percepción vehicular
→
Minería autónoma
→
Embodied AI sobre ROS 2

Docencia aplicada

Proyectos académicos dirigidos.

Diseño problemas, requisitos y criterios de validación para que los estudiantes integren teoría, experimentación y prototipos funcionales.

Señales biomédicasProyecto dirigido

Biofeedback postural mediante sEMG

Diseño de un sistema que identifica actividad sostenida del trapecio superior y activa retroalimentación háptica para apoyar la corrección postural.

  • Adquisición y caracterización de señales
  • Filtrado digital y detección con TKEO
  • Umbral adaptativo y respuesta háptica
Mi rol Formulación del problema, requisitos, metodología y validación.
Fusión sensorialProyecto dirigido

Estimación de estado con Kalman

Aplicación progresiva de modelos de estado, ruido de sensores y filtros KF, EKF y UKF en sistemas mecatrónicos.

Mi rol Diseño de la secuencia experimental y materiales de orientación.
PercepciónProyecto dirigido

Visión para sistemas físicos

Calibración de cámaras, transformaciones de perspectiva, marcadores visuales y razonamiento espacial para localizar objetos.

Mi rol Definición de retos, restricciones y criterios técnicos.

Perfil profesional

Ingeniería, experimentación y capacidad de explicar sistemas complejos.

Mi trabajo reúne desarrollo técnico y dirección académica. Mi interés principal actual es la Embodied AI (inteligencia artificial corporizada), entendida como la integración de percepción, aprendizaje y acción en sistemas robóticos. También diseño y opero arquitecturas de agentes de IA para procesos académicos, con reglas de negocio, trazabilidad, revisión humana y gobierno del dato. Me interesa construir sistemas reproducibles y comprobarlos sobre hardware o simulación.

ROS 2MoveIt 2TF2Python Visión artificialProcesamiento de señales Fusión sensorialEmbodied AIIA aplicada Ingeniería de agentes de IASistemas multiagenteLangGraphGobierno del dato
Identidad académicaORCIDPublicaciones y trayectoria ↗ Trayectoria en ColombiaCvLACPerfil de investigador ↗ Red profesionalLinkedInConectar ↗ Código y proyectosGitHubVer repositorios ↗ Formación en IA aplicadaEconomía IACursos, masterclasses y contacto ↗

Colaboración

¿Tienes un reto de robótica, IA aplicada o formación técnica?

Conversemos sobre proyectos, consultoría, investigación o experiencias de aprendizaje basadas en problemas reales.

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