El control automático permite diseñar sistemas que respondan de forma precisa y eficiente a cambios en su entorno. En Kyma abordamos el control desde una perspectiva integral, que incluye el modelado matemático de sistemas dinámicos, el diseño de controladores clásicos y modernos (PID, LQR, MPC, etc.), y su implementación tanto en simuladores como en plataformas físicas. Aplicamos estas herramientas en robótica, sistemas mecatrónicos, procesos industriales y automatización en general. Creemos que la combinación de teoría rigurosa y validación experimental es fundamental para el desarrollo de soluciones robustas y aplicables en el mundo real.

People

Nombre Persona 1, Nombre Persona 2, Nombre Persona 3

Academic collaborators

Prof. Nombre Apellido (Universidad)
Prof. Nombre Apellido (Otra Universidad)

Projects (Proyectos de ejemplo representativos del enfoque del grupo)

• “Control adaptativo para drones de bajo costo” — ejemplo ilustrativo
• “Implementación de control predictivo en sistemas térmicos domésticos” — ejemplo ilustrativo
• “Modelo y control de un exoesqueleto robótico para rehabilitación” — ejemplo ilustrativo
• “Control de nivel y caudal en sistemas hidráulicos educativos” — ejemplo ilustrativo
• “Sistema de estabilización para plataforma de cámara móvil” — ejemplo ilustrativo

Recent publications and datasets (Ejemplos representativos del tipo de resultados que aspiramos alcanzar)

• R. López et al., “Model predictive control for small-scale UAVs in cluttered environments”, Control Engineering Practice, 2021.
• L. Zhang and M. Krstic, “Adaptive control of underactuated mechanical systems”, IEEE Transactions on Automatic Control, 2020.
• D. Pérez et al., “Embedded LQR control for educational process plants”, Simulation Modelling Practice and Theory, 2022.