IN · CRUDO OUT · DECISIÓN

Convierto sensores en decisiones.

Estudiante de Ingeniería en Robótica · ROS2 · Edge AI · ESP32 · EEG · robótica de competencia.

Tablero de lecturas

Banco 1

Robótica

Percibir: visión, brazos y navegación — máquinas que leen el mundo antes de moverse.

4 canales

Ver los 4 · Robótica

También en este banco

  • CH.1.2 AgroBot
  • CH.1.3 Robot Interprepas
  • CH.1.4 OmniSim

CH.1.1

JTCS

LECTURA 06 conteo por carril

Semáforos que se adaptan al tráfico en tiempo real.

Control de intersecciones con visión en el borde: un detector YOLOv11 cuenta vehículos por carril y reparte el verde con una fórmula derivada de Webster (HCM/MUTCD). Dashboard en React con simulación de red y ondas verdes; corre en Raspberry Pi. Guadalahacks 2026.

  • YOLOv11
  • Computer Vision
  • React 19
  • Node.js
  • WebSocket
  • Python
  • Raspberry Pi

Banco 2

Señales e IA

Procesar: señales crudas convertidas en decisiones — EEG, física aplicada y aprendizaje automático.

2 canales

Ver los 2 · Señales

También en este banco

  • CH.2.2 Malaria · Dielectroforesis

CH.2.1

NeuroBeat

LECTURA 250 Hz EEG · 8 canales

Un juego que controlas con la mente.

Traduce señales EEG del headset Unicorn Black (8 canales) en acciones de juego: filtrado notch/bandpass/ICA, un modelo EEGNet detecta parpadeos deliberados y el giroscopio mueve el cursor, todo por UDP hacia un juego en Unity. Hackathon Brain.io.

  • EEG
  • EEGNet
  • Signal Processing
  • Python
  • UDP
  • Unity

Banco 3

Telemetría y potencia

Coches de competencia que se explican solos: telemetría en pista y los sistemas de potencia que la alimentan.

3 canales

Ver los 3 · Telemetría

También en este banco

  • CH.3.2 Quantum Speed Racing
  • CH.3.3 Silca Elyos Racing

CH.3.1

MadRams · Baja SAE

LECTURA Endurance · Baja SAE Oregon

El coche Baja real, hablando por radio en pista.

Sistema de telemetría del Minibaja SAE de MadRams: un ESP32 transmite por radio LoRa/SX1262 a pits, donde un convertidor serial escribe directo en InfluxDB —sin broker MQTT— y Grafana lo grafica: todo el stack corre en local. GPS u-blox a bordo. Dashboard con gauges por umbral, geomapa GPS coloreado por velocidad y correlación viento-temperatura. 4° lugar en Endurance, Baja SAE Oregon.

  • ESP32
  • LoRa/SX1262
  • u-blox GPS
  • Serial
  • InfluxDB
  • Grafana

Banco 4

Software y herramientas

Las herramientas: plataformas, mapas y utilidades que uso —o entrego— para que otros trabajen más rápido.

4 canales

Ver los 4 · Software

También en este banco

  • CH.4.2 Mapa TEC GDL
  • CH.4.3 Loopzels
  • CH.4.4 Frenado Magnético

CH.4.1

TelemetryStack

LECTURA 4200 rpm telemetría en vivo

Telemetría en vivo para coches de competencia SAE.

Stack de telemetría en tiempo real: sensores en un ESP32 (RPM, temperatura, GPS, suspensión) enviados por LoRa 915 MHz o WiFi hacia InfluxDB + Grafana. Firmware FreeRTOS (dual-core, dual-SPI). Base reutilizable propia: hoy en 2 equipos y planeada para 4 —Quantum, MadRams, Cefiro y Axolotl—; cualquiera lo adopta editando un .env.

Ignitia y Elyos quedan fuera a propósito: o ya tienen sistema propio, o usan uno lo bastante distinto como para que acoplarlo no valga la pena.

  • ESP32
  • LoRa
  • FreeRTOS
  • InfluxDB
  • Grafana
  • Docker
  • Python

Banco 5

LLM / Orquestación

Orquestar el modelo, no reemplazarlo: agentes con fallback por rol y skills que le dan manos y ojos a Claude Code.

5 canales

Ver los 5 · LLM / Orquestación

También en este banco

  • Orquestación propia claude-unlimited · LaTeX Studio
  • Capacidades / skills para Claude Code websight · exploded-view · watermarks-remover

CH.5.1

claude-unlimited

LECTURA rol → rol multi-agente · fallback por rol

Orquestador multi-agente resiliente sobre un gateway LLM propio.

Orquestador multi-agente resiliente: reparte el trabajo por roles y, cuando un modelo falla o cae por debajo del piso de calidad de su rol, hace fallback a otro sin perder la tarea. Corre sobre OmniRoute —un gateway LLM self-hosted— con política de quality-floor por rol. Es el trabajo de orquestación propio más sustancial del banco.

Sin demo en vivo: es infraestructura de orquestación que corre contra tu propio gateway y tus modelos.

  • Multi-agent
  • Role fallback
  • Quality-floor
  • OmniRoute
  • Self-hosted LLM

Banco 6

Formación

Enseñar lo que me enseñó el coche: cursos abiertos para que un equipo nuevo arranque sin esperar a nadie.

programa de 3 bloques

Ver el programa completo

Programa de formación

  • Telemetría (Arduino) En línea
  • CAD (SolidWorks) En línea
  • Electrónica Próximamente

CH.6.1

Cursos MadRams

LECTURA SAE formación de equipo

Portal de formación del equipo Baja SAE.

Biblioteca de cursos de nuevo ingreso para MadRams (Minibaja SAE, Tec GDL): cursos por categoría y nivel, con un render 3D del coche por secuencia de imágenes. HTML/CSS/JS estático.

  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
  • UX

Ver todo en GitHub

Sobre mí

Convierto sensores en decisiones. Es la línea de arriba, y también es, más o menos, toda mi vida.

Soy hijo de un ingeniero electromecánico que nunca se quedó en su área: hacía sistemas por gusto, y llegó a correr uno de los primeros servidores grandes de Counter-Strike en México. Crecí dentro de eso. Jugué Wii con él desde los tres años; a los siete me sentó frente a una PC con Minecraft, y unos primos mayores me enseñaron a moddearlo. Aprendí a construir jugando — antes de saber que eso tenía un nombre.

En primaria competí en RoboMatrix Jalisco. En sexto quedé en tercer lugar y clasifiqué a Nacional; la pandemia lo canceló. En secundaria hice mis primeros mods y jueguitos — un Tron para dos jugadores en Java, entre otros. En la prepa tocaba un proyecto de ingeniería por semestre, y ahí empecé a construir cosas que medían el mundo y respondían: un baño que recircula el agua hasta alcanzar la temperatura que pides; un sistema de aeroponía apilable con riego automático y telemetría; una propuesta de generador eléctrico con CO₂ como combustible, a partir de un paper coreano; una boya autopropulsada con cámara y autocentrado por PID para buscar fugas en las tuberías viejas de la ciudad.

Los últimos dos años de prepa hice un robot con ROS y AgroBot, un brazo que recolecta frambuesas por visión. Aquí soy honesto sobre el alcance: a nivel prepa construí las piezas, no siempre la integración. En AgroBot armé el brazo, probé la cinemática inversa a una posición y entrené el modelo de detección — pero el sistema completo, todo junto, no llegó a integrarse. En el robot de interprepas, el día de la competencia no funcionó: no logré integrar una ruta planificada al abrir SLAM, por inexperiencia y falta de documentación. Tenía la ruta. Tenía el robot moviéndose. No los uní a tiempo. Ayudé a un segundo equipo que preprogramó todo en un EV3 — y ganamos.

Cuento esos tropiezos a propósito. El SLAM que no pude integrar en prepa es exactamente la razón por la que hoy me obsesiona la estimación de estado y el control. Los huecos marcan hacia dónde voy.

Ahora estudio Ingeniería en Robótica en el Tec de Monterrey, Campus Guadalajara. Formo parte del equipo Baja SAE MadRams y trabajo en telemetría y sistemas de potencia de varios equipos de competencia. Me interesa el camino completo del sensor a la decisión — visión en el borde, embebidos, señales — y tengo una manía útil: cuando una herramienta me limita, bajo un nivel y la controlo por debajo. He revertido protocolos, tratado formatos cerrados como lo que son, y hecho que las herramientas hagan lo que necesito, no lo que traen de fábrica.

Sigo en lo mismo que a los siete: construir cosas que perciben, deciden y actúan. Solo que ahora los sensores son mejores.

Equipos de competencia
  • MadRams · Baja SAE
  • Quantum Speed Racing · Electrathon
  • Silca Elyos · Shell Eco Marathon
Equipos por venir en diseño
  • Cefiro Aerodesign · SAE Aero Design
  • Ignitia Rocketlab · cohetería
  • Axolotl Motosport · MotoStudent

Los que brillan son donde pongo más horas.

Habilidades

así Las habilidades que brillan son en las que tengo más profundidad.

Edge AI / Visión
  • YOLOv11
  • YOLOv8n
  • OpenCV
  • TensorFlow
  • EEGNet
  • signal processing
Robótica
  • ROS2
  • Nav2
  • LiDAR
  • teleop
  • 6-DOF arm
  • inverse kinematics
Control
  • PID
  • pulse-and-coast
  • coast-down
  • sintonía de ganancias
  • FOC/BLDC
Embebidos
  • ESP32
  • Arduino
  • telemetría
  • MQTT/Mosquitto
  • LoRa/SX1262
  • sensores/I²C
  • ingeniería inversa
  • FreeRTOS
  • GPS NMEA
  • microSD logging
  • CAN bus/TWAI
  • RS-485
  • analizador lógico
  • SimpleFOC
  • BLE
Full-stack / Datos
  • React
  • Node.js
  • WebSocket
  • FastAPI
  • InfluxDB
  • Grafana
  • Docker
  • scikit-learn
  • PCA
  • MQTT/TLS
  • esquema de series de tiempo
  • filtro de Kalman
Modelado 3D
  • SolidWorks
  • modelado de piezas
  • ensamblado
  • animaciones
  • renders
  • Three.js
  • model-viewer
  • glTF/Draco
GenAI / IA generativa
  • orquestación de LLMs por CLI
  • Ollama
  • Stable Diffusion
  • GPT4All
  • DeepSeek
  • LLMs locales / self-host
Docencia y documentación
  • documentación técnica
  • docencia
  • diseño curricular
  • rúbricas de evaluación
Lenguajes
  • Python
  • C++
  • C
  • JavaScript
  • Java
  • MATLAB
  • HTML
  • CSS
  • C#
Simulación
  • NumPy
  • Matplotlib
  • dielectrophoresis
  • Cognitive Load Theory
Aeroespacial en diseño
  • Pixhawk
  • ArduPlane
  • MAVLink
  • RFD900x

Agenda

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