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Robot simulado frenando sobre la marca negra, el overlay muestra el estado FRENANDO

IA en ingeniería: demo de robot con CAD, código y simulación

Demo de robot con datos CAD, código real de microcontrolador y simulación física — creada en una tarde de vacaciones, headless con IA, sin CAD.

Traducido automáticamente del alemán · Leer el original

Julian Weyer
Julian Weyer 28 de agosto de 2026 · 1 min de lectura
IA ·IA ·Ingeniería ·1 min de lectura

IA en ingeniería - pequeña demo de robot, sencilla, a partir de datos CAD, código real de microcontrolador y simulación física. Hecha en una tarde de vacaciones.

En realidad solo quería averiguar qué haría falta en teoría para un proyecto así (… caminando por el monte es como a uno se le ocurren estas ideas, será el buen aire de montaña…). Y tras un par de búsquedas me quedó claro: esto lo pruebas ya.

Robby tiene dos motores de tracción, un microcontrolador ESP32 y un sensor de luminosidad. Tarea: arrancar y volver a frenar al cruzar la línea negra.

Vista lateral: el robot acelera hasta 0,6 m/s y frena en cuanto el sensor detecta la marca de 30 mm de ancho.

El código que controla a Robby es exactamente el mismo que se podría desplegar en hardware real. La simulación física tiene en cuenta masas y geometría.

Primer plano del sensor de reflexión – 125 mm por delante del eje, 4 mm sobre el suelo. Arriba a la derecha, el valor del ADC frente al umbral de conmutación.

Los datos CAD y el código se generaron con ayuda de la IA de forma «headless»; no necesité ningún programa de CAD.

¡Seguiré experimentando!
Para situarlo

La IA tiene potencial y en esta demo me ahorró mucho trabajo, incluida la creación de los datos CAD y del código fuente del firmware.

Pero: sin conocimientos previos de ingeniería ni experiencia propia, el resultado no habría sido el que fue. Lo que a mí personalmente me ayudó muchísimo es tener conocimientos sólidos tanto en disciplinas de ingeniería clásicas como en ingeniería de software (aunque no soy un diseñador de pura cepa ni un desarrollador de software de pura cepa). Gracias a eso, al observar al agente de IA mientras «pensaba» y seguir sus razonamientos, pude intervenir cuando notaba que el proceso no tomaba la dirección adecuada.