Profile

Miguel Torres-Torriti es Profesor Asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Pontificia Universidad Católica de Chile, donde enseña cursos sobre sistemas de control, sensores, actuadores y robótica. Obtuvo el título profesional de Ingeniero Civil de Industrias mención en Ingeniería Eléctrica y el grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería en la Pontificia Universidad Católica de Chile en 1998, y el grado de Doctor of Philosophy (Ph.D.) en Sistemas y Control en la McGill University, Montreal, Canadá, en 2003.

Entre 1998 y 2003, su investigación en el Centre for Intelligent Machines (CIM) de McGill se centró en la estabilización de sistemas subactuados fuertemente no lineales. Durante 2000-2001, fue asistente de investigación para Lockheed Martin Canada en clasificación de imágenes SAR. Entre 2004 y 2005, se desempeñó como Ingeniero Senior de Aplicaciones en General Electric Chile, donde participó en la implementación de controladores multivariables de procesos para las refinerías de ENAP Bío Bío y Magallanes. En 2005 se incorporó al Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Escuela de Ingeniería de la PUC Chile, donde actualmente es Profesor Asociado. El Dr. Torres-Torriti ha sido Jefe de Major de Ingeniería Robótica (2013-2022), Director de Responsabilidad Social (2014-2016), Director de Tecnología (2016-2022), y actualmente es el Vicedecano de la Facultad de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Sus áreas de experiencia comprenden modelado y control de sistemas, estimación, aprendizaje automático, dinámica de robots, diseño mecatrónico, sensores y percepción. Sus proyectos de investigación actuales incluyen el desarrollo de estrategias de percepción, planificación de movimiento y control para manipuladores móviles.

Fue local chair del 18º International Symposium of Robotics Research (ISRR17, dic. 2017). Actualmente es Editor Asociado en el área de Sistemas Autónomos de IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems.

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Keywords from publications

Title Year Doi
GNSS-Based Estimation of Average Instantaneous Power Consumption in Electric Vehicles 2023 https://doi.org/10.1109/TIE.2022.3206748
Restoration of T80-S telescope's images using neural networks 2023 https://doi.org/10.1093/mnras/stad2050
Model predictive path-following controller for Generalised N-Trailer vehicles with noisy sensors and disturbances 2024 https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2023.105747
Restoration of images with a spatially varying PSF of the T80-S telescope optical model using neural networks 2022 https://doi.org/10.1093/mnras/stab3400
Comparison of 3D scan matching techniques for autonomous robot navigation in urban and agricultural environments 2021 https://doi.org/10.1117/1.JRS.15.024508
Markov Chain Monte Carlo Parameter Estimation for Nonzero Slip Models of Wheeled Mobile Robots: A Skid-Steer Case Study 2021 https://doi.org/10.1115/1.4051016
Online Inertial Parameter Estimation for Robotic Loaders 2020 https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1373
Low-cost virtual presence platform for people with severe motor disability 2020 https://doi.org/10.4995/riai.2019.10634
Point cloud-based estimation of effective payload volume for earthmoving loaders 2020 https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103207
Tube-based nonlinear model predictive control for autonomous skid-steer mobile robots with tire-terrain interactions 2020 https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2020.104451
Usability analysis of scan matching techniques for localization of field machinery in avocado groves 2019 https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.05.024
Collision-free navigation of N-trailer vehicles with motion constraints 2019 https://doi.org/10.1109/romoco.2019.8787374
Special issue on the International Symposium on Robotics Research, 2017 2019 https://doi.org/10.1177/0278364919877027
A two-stage deep learning strategy for weed identification in grassfields 2024 https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109300
Hybrid OSC-RL Control for Task Optimization of Dual-Arm Robots 2024 https://doi.org/10.1109/ROMOCO60539.2024.10604418
DiaBloS: Diagrams of Blocks for Systems Modeling and Simulation in Python 2024 https://doi.org/10.1109/ROMOCO60539.2024.10604417

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