Comando Construcciones · Investigación aplicada · Bogotá, Colombia
Propuesta de colaboración · preparada para PSI — Percepción y Sistemas Inteligentes

PSI — Percepción y Sistemas Inteligentes

Universidad del Valle · Cali

Propuesta abierta: este documento no presupone aceptación, afiliación ni participación de la universidad. Es una invitación concreta para discutir un proyecto conjunto.
Por qué les escribimos a ustedes

No es una invitación genérica.

PSI es, por antecedentes, uno de los mejores encajes para la parte 3D. El grupo trabaja en visión artificial, reconocimiento de patrones, instrumentación y robótica, y además tiene experiencia explícita llevando sistemas de percepción a empresas y operación real.

El trabajo de PSI en peajes nos llamó particularmente la atención porque no se quedó en un dataset de laboratorio: el sistema terminó operando bajo condiciones reales y produjo además datos reutilizables. Eso es exactamente lo que Comando quiere aprender a hacer en fabricación metálica.
Interlocutores que identificamos

Profesores con los que creemos que vale la pena conversar.

Eduardo Francisco Caicedo Bravo, Ph.D.

Profesor Titular — Director PSI

[email protected]

Humberto Loaiza Correa, Ph.D.

Profesor Titular — Director PSI

Bladimir Bacca-Cortes

Investigador en percepción y sistemas

[email protected]

Trabajo reciente que revisamos

La propuesta parte de lo que el grupo ya hace.

2025

Automated Vehicle Classification and Counting in Toll Plazas Using LiDAR-Based Point Cloud Processing and Machine Learning Techniques

Caicedo-Bravo y Bacca-Cortes integraron LiDAR, cámaras, radar, procesamiento de nubes de puntos y ML en un sistema probado en operación real durante más de un año. Esa combinación de sensor + algoritmo + despliegue de campo es casi exactamente el estándar que queremos para Kevin.

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2024

A Point Cloud Dataset of Vehicles Passing through a Toll Station for Use in Training Classification Algorithms

El mismo programa produjo un dataset abierto y trazable. Es un antecedente especialmente valioso para nuestra idea de StructuralSteel-Weld Dataset.

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Proyecto propuesto

Localización 3D de juntas de soldadura y dataset multimodal de componentes de acero estructural

Pregunta: ¿Puede una arquitectura RGB-D/LiDAR o cámara + láser localizar juntas estructurales con precisión suficiente para generar una trayectoria de soldadura, en condiciones reales de taller?

Primer protocolo

  1. Construir dataset de piezas y juntas con RGB, profundidad/nube de puntos y pose de referencia.
  2. Comparar métodos clásicos de geometría con aprendizaje supervisado/segmentación.
  3. Medir error XYZ, error angular, tasa de éxito y tiempo de inferencia.
  4. Cerrar el ciclo enviando la pose al robot y medir error de antorcha sobre la junta.

Lo que proponemos al grupo

Diseño de adquisición 3D, procesamiento de nubes de puntos, calibración, ML/visión, esquema de dataset, validación y despliegue en edge.

Lo que pone Comando

Taller, robot de soldadura, fabricación de especímenes, fixtures, consumibles básicos del ensayo, tiempo de máquina, documentación de proceso y acceso a problemas industriales reales.

Primeros 90 días

Empezar pequeño y producir evidencia.

01

Protocolo

Reunión técnica, definición de hipótesis, variables, número de repeticiones, propiedad de datos y criterios de publicación.

02

Piloto

Fabricar una serie corta, revisar la instrumentación y comprobar que las métricas realmente pueden medirse.

03

Serie principal

Ejecutar el experimento congelado, analizar resultados y decidir con datos si existe material para manuscrito.

Ruta de publicación

Ambición alta, sin prometer aceptación.

Automation in Construction

Excelente encaje si la aplicación se formula como prefabricación robotizada de componentes de acero para construcción.

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing

Aspiracional para un sistema de percepción + robótica industrial con validación sólida.

Journal of Manufacturing Processes

Alternativa fuerte si el énfasis queda en el proceso de soldadura y localización.

La revista final dependerá de la novedad y de los resultados. Pagar acceso abierto no sustituye revisión por pares ni aumenta la probabilidad científica de aceptación.

Quiénes somos

Una empresa de fabricación que quiere medir mejor su propio proceso.

Comando Construcciones S.A.S. diseña, fabrica e instala estructuras metálicas desde Bogotá. Contamos con taller propio y una celda de soldadura robotizada SZGH V4.0, a la que internamente llamamos Kevin. La empresa quiere convertir problemas cotidianos de fabricación en experimentos reproducibles, datos y publicaciones científicas.

Claudio Palacios es ingeniero civil egresado de la Universidad de los Andes y representante de Comando Construcciones. Su papel propuesto es liderar el problema industrial, fabricación de especímenes, trazabilidad de taller y coordinación del proyecto; la autoría de cualquier artículo se definiría por contribución real.

Fuentes revisadas

Información utilizada para personalizar esta propuesta.

Preparado el 7 de agosto de 2026. Antes de enviar formalmente la propuesta se recomienda confirmar disponibilidad, afiliación y línea activa de cada investigador.