Doctorado Industrial – Aprendizaje por Refuerzo para Robótica Vestible

• Un entorno de investigación totalmente industrial desarrollando un robot médico comercial
• Supervisión conjunta por parte de ABLE Human Motion e IRI (CSIC-UPC)
• Oportunidad de publicar en las principales conferencias y revistas de robótica e IA
• Acceso directo a exoesqueletos robóticos comerciales para validación experimental
• Infraestructura de computación y simulación de última generación
• Equipo multidisciplinar internacional
• Salario competitivo de acuerdo con el programa de Doctorado Industrial

Ubicación: Barcelona, España (Inicio previsto en 2027)

Partner académico: Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI, CSIC-UPC)

Duración: 4 años (Doctorado Industrial - sujeto a la aprobación de la financiación a través del programa de Doctorados Industriales de España)

Sobre nosotros: ABLE Human Motion desarrolla exoesqueletos robóticos de última generación para mejorar la rehabilitación de la marcha en personas con deficiencias neurológicas. El ABLE Exoskeleton es un dispositivo médico con marcado CE ya implantado en hospitales de rehabilitación en toda Europa, lo que ofrece una oportunidad única para desarrollar y validar algoritmos de robótica de vanguardia en un producto clínico real.

Buscamos un candidato a doctorado excepcional para desarrollar la próxima generación de algoritmos de control inteligente para exoesqueletos robóticos de extremidades inferiores utilizando Reinforcement Learning.

El proyecto se llevará a cabo conjuntamente entre ABLE Human Motion y el Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI CSIC-UPC), uno de los institutos de investigación en robótica líderes en Europa.

El objetivo es desarrollar algoritmos adaptativos de locomoción y navegación capaces de operar de forma segura tanto en entornos clínicos estructurados como en entornos reales no estructurados.

Los temas de investigación incluyen:

• Reinforcement Learning para el control de la locomoción
• Safe Reinforcement Learning para la interacción física humano-robot
• Transferencia Sim-to-real
• Detección de la intención humana
• Asistencia adaptativa de la marcha
• Navegación de robots y evitación de obstáculos
• Modelado biomecánico de la interacción humano-exoesqueleto

Los algoritmos desarrollados serán validados tanto en simulación como en exoesqueletos robóticos comerciales con usuarios reales.

Buscamos candidatos altamente motivados con:

• Máster en Robótica, Inteligencia Artificial, Informática, Ingeniería de Control, Ingeniería Mecánica o campos relacionados
• Sólidas habilidades de programación (Python y C++)
• Experiencia con Reinforcement Learning o Machine Learning
• Formación en robótica, especialmente en técnicas de control de movimiento como control óptimo o planificación de movimiento.
• Se valorará muy positivamente la experiencia con ROS/ROS2
• La experiencia con entornos de simulación (Isaac Sim, MuJoCo o similares) es un plus
• Sólida base matemática
• Excelentes habilidades de comunicación en inglés

A diferencia de muchos proyectos académicos que se quedan en la simulación, tu investigación se integrará en un dispositivo médico real utilizado diariamente por pacientes en hospitales de rehabilitación.

Trabajarás en la intersección del reinforcement learning, la robótica vestible (wearable robotics), la biomecánica y la tecnología médica, contribuyendo a la próxima generación de robots asistenciales inteligentes con un impacto clínico real.