Montserrat Gil-Martínez

This article analyzes the integration of MATLAB Grader into the "Robot Control and Programming" course at the University of La Rioja, progressing from purely formative use in a laboratory setting to comprehensive course assessment. A formative and evaluative learning path was designed using this tool, consisting of exercises composed of fragmented tasks with increasing difficulty, limited attempts, self-assessment, and weighting. This path was implemented during the 2025-2026 academic year. The quantitative results obtained (22 students assessed) are analyzed, correlating progress during the automated practical exercises with performance observed in traditional final exams, both regular and resit. The data reveal that the technical rigor of the automated assessment acts as a harsh filter, leading to critical dropout rates, especially in advanced modules. This raises a crucial debate about current student persistence and how to approach assessment using scripts in groups of students in courses related to control, automation, and robotics.

This paper presents an active fault diagnosis and fault-tolerant control scheme for a hexacopter under severe actuator efficiency losses and environmental disturbances. The proposal combines an asymptotic state observer with an isolation algorithm based on directional cosines, enabling a geometric interpretation of residual signals, shielded by a time-latching mechanism with an anti-reduction barrier to prevent disturbance-induced false positives. In the presence of critical faults, the control reconfigures the allocation matrix via pseudoinverse, ensuring lateral-longitudinal stability. The scheme is numerically validated across four operational scenarios combining wind gusts and total faults. The results demonstrate the effectiveness of the memory-based logic in retaining the correct diagnosis under concurrent turbulence, guaranteeing aircraft survivability.

Este trabajo aborda el control robusto de la actitud de un UAV de tipo multirrotor. Como principal novedad destaca el empleo de una estructura de control model-matching en cascada que, junto a los dos controladores de realimentación del ángulo de rotación y su velocidad angular, incorpora un controlador de prealimentación de la referencia. La metodología de diseño empleada deriva la ganancia de control al lazo de realimentación interno a partir de cierta frecuencia especificada, mientras que el lazo de realimentación externo domina en baja frecuencia. Un reparto equilibrado de la realimentación entre lazos consigue controladores de realimentación más sencillos y de menor ancho de banda individual, que permiten un rápido control del ángulo sin que los ruidos de medida se amplifiquen peligrosamente en la acción de control. Los diseños de control son robustos y se han realizado en el dominio de la frecuencia discreta siguiendo los postulados de la Teoría de Realimentación Cuantitativa. Se han considerado explícitamente especificaciones de estabilidad, de rechazo de perturbaciones de par y de seguimiento de referencias angulares. La solución de control propuesta es validada experimentalmente en un cuatrirrotor real.

La redundancia de unidades de medida inercial (IMU) dota al sistema de navegación de mayor precisión, confiabilidad y robustez en el control del vehículo aéreo no tripulado (VANT). Así, se presenta una arquitectura de fusión sensorial tolerante a fallos. Las estimaciones de actitud realizadas con acelerómetros y giroscopios triaxiales de tres IMUs, más la obtenida con un modelo del VANT, se fusionan mediante un algoritmo de medias ponderadas. Sus pesos se asignan: (i) en virtud de un sistema de votación que penaliza las discrepancias entre las fuentes de información y (ii) en base a la confiabilidad de las fuentes. Para ello, se han caracterizado los errores estocásticos de estimadores y sensores IMU, incluyendo fenómenos no estacionarios identificados mediante la varianza de Allan. Mas allá de obtener la fusión más precisa, la arquitectura será capaz de eliminar las estimaciones con fallo. Los resultados verifican varios escenarios de fallo de IMU y se comparan las mejoras de fusión con otros algoritmos.

La formación en ingeniería de control precisa de prácticas de laboratorio, donde el uso de dispositivos miniaturizados portables favorece el aprendizaje autónomo y remoto a un bajo coste. Así, se presenta una versión mejorada de la plataforma educativa Temperature Control Lab. Modificándose los transistores de potencia, se prescinde del adaptador de alimentación externa y basta conexionar el dispositivo directamente al puerto USB A del ordenador. Además, la reducción de masa del elemento de potencia rebaja a la mitad la constante de tiempo del sistema térmico, permitiendo una experimentación más ágil tanto para prácticas de identificación como de control realimentado. En este campo, el cambio a tecnología PNP de los transistores permite lazos anidados de corriente. Por último, se incorpora una referencia de tensión que reduce en un noventa por ciento el ruido de medida proveniente de la alimentación. El resultado final implica un importante abaratamiento de costes, simplicidad de fabricación, e incrementar la portabilidad y flexibilidad de uso del dispositivo.

Una de las principales ventajas de las arquitecturas de control en cascada es dotar al sistema de control de una mayor rapidez de respuesta ante perturbaciones en el lazo interno, lo cual puede desembocar en un ancho de banda de control excesivo. La arquitectura de control y el método de diseño que se presentan en este trabajo ponen el foco en usar la cantidad de realimentación estrictamente necesaria en cada frecuencia para garantizar las especificaciones robustas de seguimiento y/o rechazo que se estipulen. Después, es de vital importancia cómo distribuir dicha realimentación entre los lazos, interno y externo. En el presente trabajo se resuelve un problema concreto, el control de la posición de un servomotor donde es también accesible su velocidad. Se ilustra cómo la frecuencia de conmutación entre lazos afecta notablemente a la amplificación de ruidos de medición, lo que puede evitar una posible saturación del actuador. La arquitectura de control emplea dos controladores de realimentación y uno de prealimentación. Los diseños se realizan de acuerdo a la Teoría de Realimentación Cuantitativa (QFT), siendo por tanto robustos. El entorno de trabajo permite incorporar cualquier tipo de especificación y facilita el diseño iterativo de ambos lazos, así como sopesar la complejidad de los controladores y su ancho de banda.

This study focuses on the modeling and control optimization of the pitch–roll angles orientation in a quad-rotor UAV (unmanned aerial vehicle) drone system. To address the control challenge, PID (proportional–integral–derivative) controllers are used, which have been tuned through a model-based optimization approach. A non-linear model of the system is obtained and further validated experimentally. The model is implemented in Simulink to conduct model-based optimization. The controller design uses an IMC (internal model control) model-based approach to establish the initial parameters for a PID controller. In the subsequent design phase, a multiobjective approach is taken, incorporating weighted cost functions that account for IAE (integral absolute error) and ITAE (integral of time-weighted absolute error) forms, along with battery usage. The outcomes of this design are showcased through simulations and real-world platform testing.

Whenever additional states of a plant can be measured, closing nested feedback loops can be exploited in a variety of ways. The goal here is to reduce the bandwidth of feedback controllers and thus reduce the amplification of sensor noise that can otherwise spoil the expected performance when the actuator saturates. This can be particularly relevant for demanding tracking specifications and large plant uncertainties. In this context, the current work proposes a novel model-matching control architecture with a feedforward controller and two feedback controllers, which is accompanied by a new robust design method in the frequency domain of Quantitative Feedback Theory (QFT). The use of a feedforward controller reduces the amount of feedback to the minimum necessary to constrain the spread of the tracking error responses as specified. Furthermore, this amount of feedback is quantitatively distributed along the frequency between the inner and outer loops to reduce the total sensor noise at the control input as much as possible. A theoretical example illustrates the method and highlights the advantages of the new architecture over two other previously feasible QFT solutions: one with double feedback and another with single feedback plus feedforward. The importance of choosing the correct switching frequency between loops is also demonstrated. Finally, the angle of rotation of a commercial servo motor is successfully controlled using the motor speed as an internal measure.

The transition from academic training to professional life is not an easy task. In recent years, various learning enhancement methodologies have emerged to reduce this gap, which focuses on both soft and technical skills. Specifically, Competition-Based Learning (CBL) seeks to improve learning and motivation through the competitive component, which has detractors and defenders. In this framework, the present work proposes a national competition, CIC2022, within the field of control engineering that uses a testbed with an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for helping to link theory and practice. The main objective is to analyze the results of CBL on learning. In addition to explaining the characteristics of the competition and the academic results obtained, a survey answered by participants provides conclusions on the effectiveness of the methodology and other issues related to the contest. Greater motivation and teamwork promoted the active learning of students and improved the autonomous acquisition of technical skills.