Cuando pensamos en aprender ingeniería automotriz, nos viene a la mente teoría, ecuaciones, simulaciones en computadora… pero ¿y practicar sobre ruedas? Eso suele quedarse corto en el aula. Probar autos reales implica pistas inmensas, una alta inversión, y un riesgo latente de choques. Muchos programas educativos simplemente no pueden asumir esos costos ni esos peligros. 

Pero en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Hamburgo (HAW Hamburg) idearon algo ingenioso: usar automóviles a escala controlados remotamente (coches RC) combinados con tecnología de realidad virtual, sensores y simuladores. El proyecto se llama AUDEx — “Automotive Development in 1:x” y hace posible que los estudiantes vivan un proceso de diseño y prueba automotriz casi “real”, pero dentro de un laboratorio. ( haw-hamburg.de ) 

De la idea al circuito en miniatura 

La chispa nació cuando un estudiante preguntó al profesor Dirk Engel si podían trabajar con coches RC como herramienta educativa. A partir de esa inquietud, Engel y el equipo lograron desarrollar un sistema donde los alumnos programan estos coches, controlándolos desde una consola con volante y pedales. Luego, mientras el vehículo recorre pistas en miniatura dentro del laboratorio, los estudiantes lo “experimentan” como si estuvieran en un auto real gracias a pantallas gigantes o gafas de VR. ( haw-hamburg.de ) 

La idea ha calado tan hondo que ahora AUDEx forma parte central de los cursos de ingeniería automotriz en Hamburgo, y se está extendiendo como modelo de enseñanza aplicada. ( haw-hamburg.de ) 

Lo que hace especial a AUDEx 

• Experiencia práctica desde el primer día: los coches RC (en escala 1:8, entre otras) permiten ajustes reales en suspensión, geometría, distribución de masa… todas variables que existen en autos “maestros”. (ipg-automotive.com)  
• Simulación + realidad: los autos están equipados con cámaras, sensores, microcontroladores y actuadores, y conectados a un sistema driver-in-the-loop que hace que la conducción se sienta auténtica. ( haw-hamburg.de ) 
• Retroalimentación háptica y movimiento real: el simulador incluye volante con vibración, asiento montado sobre plataforma móvil con ocho grados de libertad y otros mecanismos que trabajan en coordinación. ( reposit.haw-hamburg.de ) 
• Integración con herramientas industriales: el proyecto emplea plataformas estándar de la industria como IPG CarMaker y motores de simulación (Unity, etc.), manteniendo la conexión con lo que se usa en el mundo real. ( reposit.haw-hamburg.de ) 

Así, los estudiantes pueden llevar adelante tareas completas: desde concepción y diseño hasta implementación de algoritmos de asistencia de carril, estacionamiento automático o conducción autónoma en miniatura. 

¿Y la programación? 

Un punto clave: los autos modernos están llenos de electrónica y software; no basta con saber mecánica. En AUDEx, desde el primer semestre los alumnos aprenden MATLAB como herramienta central para modelado, simulación e implementación. Después usan módulos avanzados de Simulink: toolbox de control para sistemas de suspensión, procesamiento de señales para vibraciones, dinámicas de vehículo, etc. Finalmente, todo ese código se transforma en programas que corren dentro de los microcontroladores de los coches RC. (scientific-computing.com) 

En cursos como “Laboratorio de Vehículos” incluso se usan vehículos reales, equipados para captar datos que los estudiantes analizan con MATLAB y diversas herramientas según el proyecto. ( haw-hamburg.de ) 

Beneficios (y retos) 

Ventajas 

• Accesibilidad: no se necesitan pistas gigantes ni flotas costosas. 
• Seguridad: los errores o choques no implican daños catastróficos. 
• Inmersión: con VR, retroalimentación háptica y plataformas móviles, la sensación de conducir es muy convincente. 
• Continuidad con la industria: al usar las mismas herramientas que los ingenieros reales, los estudiantes salen mejor preparados para el mundo profesional. 

Desafíos 

• No todo puede replicarse: algunas condiciones del mundo real (como fallos extremos, condiciones climáticas, fatiga estructural) son difíciles de simular a escala. 
• Las limitaciones del hardware, latencia o fidelidad del movimiento pueden crear discrepancias entre el modelo reducido y el desempeño real. 
• Requiere mantenimiento constante y calibración del sistema para que los resultados sean confiables a lo largo del tiempo.