Logo

Sistemas Empotrados

Código: 102791
Créditos: 6
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Ingeniería Informática OB 3
Ingeniería Informática OP 4

Profesor/a de contacto

Nombre :
Lluís Ribas Xirgo
Correo electrónico :
lluis.ribas@uab.cat

Equipo docente

Joaquín Saiz Alcaine

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

Para la plena comprensión de los contenidos de la asignatura conviene tener una habilidad básica en la programación y un buen conocimiento de cómo se ejecutan los programas en los computadores. Para ello, se tiene que haber hecho el Laboratorio de programación y la Ingeniería del software (programación) y haber cursado Estructura de computadores, Sistemas operativos y Arquitectura de computadores (modelo de ejecución de los programas).

Objetivos

Esta asignatura es la primera de la materia de Diseño de sistemas de cómputo orientado a aplicaciones. En esta materia trata del desarrollo de los sistemas que ejecutan los algoritmos de unas aplicaciones específicas respetando unos requerimientos que suelen ser muy exigentes. Por ejemplo, no es suficiente que un dispositivo móvil sea capaz de mostrar un vídeo, sino que lo tiene que hacer a 25 imágenes por segundo, sincronizándose con la información auditiva y consumiendo la mínima energía posible. Así pues, el objetivo final de la materia es que se sepa diseñar algoritmos y las implicaciones que cada diseño tiene en el coste de la aplicación según el mismo algoritmo y cómo se implementa, es decir, según la plataforma de ejecución que se elija.

En este contexto, en la asignatura de Sistemas empotrados se trata de que el alumnado alcance los objetivos siguientes:

  • Tener nociones de los dominios de aplicación de los sistemas embebidos y de los requerimientos más comunes.
  • Conocer la metodología de desarrollo de los sistemas embebidos.
  • Haber adquirido los rudimentos del diseño basado en modelos.
  • Entender los diversos modelos de cálculo de los sistemas.
  • Tener habilidad práctica con el diseño e implementación de los modelos de cálculo orientados a estados.
  • Saber estimar costes de implementación a partir de los modelos de cálculo de los sistemas.

Resultados de aprendizaje

  1. Utilizar el inglés como idioma de comunicación y relación profesional de referencia.
  2. Trabajar de forma autónoma.
  3. Identificar las necesidades de seguridad que deben cumplir los sistemas empotrados.
  4. Analizar los requerimientos de las aplicaciones informáticas.
  5. Comparar y evaluar las posibles plataformas para cumplir los requerimientos de las aplicaciones.
  6. Identificar las necesidades de la aplicación específica que se desea resolver.
  7. Gestionar el tiempo y los recursos disponibles. Trabajar de forma organizada.
  8. Asumir y respetar el rol de los diversos miembros del equipo, así como los distintos niveles de dependencia del mismo.

Contenidos

1. Introducción

  • 1.1. Proceso de desarrollo de sistemas embebidos
  • 1.2. Controladores basados en máquinas de estados
  • 1.3. Programación de máquinas de estados

2. Modelos de computación

  • 2.1. Máquinas de estados finitos extendidas (EFSM)
  • 2.2. Máquinas de estados finitos extendidas concurrentes y jerárquicas (HCEFSM)
  • 2.3. Máquinas de estados algorítmicas (ASM)
  • 2.4. Grafos de flujo de datos (DFG)
  • 2.5. Grafos de control de flujo de datos (CDFG)

3. Desarrollo de sistemas embebidos

  • 3.1. Arquitectura de sistemas complejos
  • 3.2. Verificación formal de sistemas orientados a estados
  • 3.3. Síntesis de software
  • 3.4. Simulación
  • 3.5. Sistemas en tiempo real

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Resolución de problemas y elaboración de informes 24 0,96 1, 2, 4, 5, 7, 8
Teoría: Asistencia y participación en clases magistrales 26 1,04 3, 6
Estudio 23 0,92 2, 3, 6
Prácticas: Desarrollo del proyecto de asignatura 12 0,48 2, 4, 5, 7, 8
Problemas: Propuestas de soluciones, discusión de problemas y resolución de dudas 12 0,48 2, 4, 5, 7, 8
Prácticas: Desarrollo del proyecto y elaboración de informes 12 0,48 1, 2, 4, 5, 7, 8
Seguimiento del trabajo del proyecto del curso 6 0,24 2, 4, 5, 7

La docencia se estructura a partir de las actividades presenciales siguientes:

  • Clases de teoría: Son sesiones de exposición de contenidos, con una primera parte que se dedica a la divulgación de los conocimientos necesarios para el análisis y el diseño de los sistemas embebidos y a explicar casos que sitúen en contexto el conocimiento y las habilidades que se adquieren en la asignatura. La segunda parte se dedica a plantear los problemas que se tratarán en los seminarios correspondientes.
  • Seminarios de problemas: Discusión de casos de estudio que sirvan para consolidar los conocimientos en cuanto al análisis, diseño y desarrollo de los sistemas embebidos.
  • Prácticas en laboratorio: Sesiones de trabajo en grupo, siguiendo un guion y supervisadas por un profesor o una profesora. En cada sesión se trata un aspecto concreto en cuanto a la implementación de los sistemas embebidos.

Hay una parte muy importante de trabajo en equipo fuera del aula, tanto en cuanto a los problemas propuestos en clase como para la realización de las prácticas. En este sentido, cada miembro de cada equipo deberá asumir diferentes roles para cada trabajo que se le encargue al equipo. Esto también supone que trabajar de forma organizada y saber trabajar de forma autónoma cuando convenga.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Examen final 25 2 0,08 3, 6
Examen parcial 25 2 0,08 3, 6
Examen de recuperación 50 2 0,08 3, 6
Trabajos de evaluación continuada 25 5 0,2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Informes de los trabajos de prácticas (6) 25 24 0,96 1, 2, 4, 5, 7, 8

a) Proceso y actividades de evaluación programadas

La evaluación es continua con actividades específicas (exámenes y trabajos) a lo largo del curso. Estas actividades de evaluación generan una serie de notas que determinan la nota final.

El cálculo de la nota final, n, sigue la siguiente expresión:

n = x·50% + p·25% + c·25%

donde x es la nota de los exámenes; p, la del proyecto de las prácticas de laboratorio, y c, la de la evaluación continua.

Si x < 5 o p < 5, la nota final (n) será, como máximo, un 4,5. En otras palabras, debe aprobarse la media de los exámenes y el proyecto por separado.

  • La nota de los exámenes (x) es la nota media del examen parcial y del examen final o solo la del examen final, si es mayor. Si la nota del examen final es inferior a 3,5, se debe realizar el examen de recuperación.
  • La nota del proyecto (p) se obtiene de la media ponderada de las notas correspondientes a cada sesión de prácticas. Se prevén seis. En caso de no asistencia, la persona ausente tendrá un 0 como nota de la correspondiente sesión.
  • La nota de la evaluación continua (c) se obtiene de una media ponderada de los trabajos de resolución de problemas que se realicen a lo largo del curso. No hay ningún mínimo y, por tanto, se puede aprobar la asignatura con c = 0 siempre que x·50% + p·25% ≥ 5.

b) Programación de las actividades de evaluación

Las fechas de todas las actividades presenciales, incluidas las de evaluación, y de los plazos de entrega se publicarán en el campus virtual (CV) y pueden estar sujetas a posibles cambios de programación por motivos de adaptación a posibles incidencias: siempre se informará previamente a través del CV ya que es el mecanismo habitual de intercambio de información entre profesorado y estudiantes.

En casos excepcionales en los que la persona afectada reciba la conformidad de la solicitud de reprogramación de actividades de evaluación (véase «Reprogramación de exámenes» en la web de la Escuela), se ofrecerá una alternativa que se ajuste a la programación de la asignatura.

c) Proceso de recuperación

De acuerdo con la coordinación del Grado y la dirección de la Escuela de Ingeniería las siguientes actividades no son recuperables:

  • Proyecto, 25% de la calificación final
  • Evaluación continua, 25% de la calificación final

La nota media de los exámenes puede recuperarse con un examen específico.

d) Procedimiento de revisión de las calificaciones

Las revisiones se podrán hacer en cualquier momento después de la publicación de las notas y antes del final del plazo de revisión del examen final.

Si, como resultado de una revisión, se acuerda el cambio de una nota, la nueva nota no se podrá modificar en una revisión posterior.

Una vez pasado el plazo de revisión del examen final, solo se harán revisiones del examen de recuperación.

e) Calificaciones

  • La calificación de “no evaluable” solo se otorgará a las personas que no realicen ninguna actividad evaluable. La participación en cualquier actividad evaluable implica que el resto de las actividades que no se realicen se computen como 0 en el cálculo de la nota final.
  • Las matrículas de honor se concederán a quienes obtengan una nota superior o igual a 9,0 en cada parte, hasta el 5% de los matriculados según orden descendente de nota final. A criterio del profesorado, también se podrán conceder en otros casos, siempre que no se exceda del 5% y la nota finalsea igual o superior a 9,0.

f) Irregularidades, copia y plagio

Las copias se refieren a las evidencias de que el trabajo o el examen se ha hecho en parte o totalmente sin contribución intelectual del autor. En esta definición se incluyen también las tentativas probadas de copia en exámenes y entregas de trabajos y las violaciones de las normas que aseguran la autoría intelectual. Los plagios hacen referencia a los trabajos y textos de otros autores que se hacen pasar como propios. Son un delito contra la propiedad intelectual. Para evitar incurrir en plagio, hay que citar las fuentes que utiliza a la hora de escribir el informe de un trabajo.

De acuerdo con la normativa de la UAB, tanto copias como plagios o cualquier intento de alterar el resultado de la evaluación, propia o ajena -dejando copiar, por ejemplo, implican una nota final de la parte correspondiente (examen, evaluación continuada o proyecto) de 0, a efectos de calcular un valor cuantitativo de la nota, y suspender la asignatura, sin que ello limite el derecho a emprender acciones en contra de quienes hayan participado en estos actos, tanto en el ámbito académico como en el penal.

Se permite, pero no se recomienda, el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como parte integrante del desarrollo del trabajo, siempre que el resultado final refleje una contribución significativa del o de la estudiante en el análisis y la reflexión personal. El o la estudiante tendrá que identificar claramente qué partes han sido generadas con esta tecnología, especificar las herramientas que ha utilizado e incluir una reflexión crítica sobre cómo han influido en el proceso y el resultado final de la actividad. La no transparencia del uso de la IA se considera falta de honestidad académica y comporta una penalización en la notade la actividad, o mayores sanciones en casos de gravedad.

g) Evaluación de estudiantes que repiten

No hay ningún tratamiento diferenciado para alumnos que repitan la asignatura, pero pueden aprovechar material propio del curso anterior siempre que lo indiquen así en los informes correspondientes.

h) Evaluación única

Esta asignatura no tiene evaluación única.

Bibliografía

  • Ribas-Xirgo, Ll. (2026). Simulator-Based Digital Twin of a Robotics Laboratory. Machines, 14(3), 273. https://doi.org/10.3390/machines14030273 (Detalla el modelo de las capas superiores de la pila de controladores del robot que se utiliza en las prácticas de laboratorio y como ejemplo en la asignatura.)
  • Ribas-Xirgo, Ll. (2025). State Machine Model of the Operation Control of a Differential-Drive Mobile Robot. Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202511.0943.v1 (Detalla el modelo de las capas inferiores de la pila de controladores del robot que se utiliza en las prácticas de laboratorio y como ejemplo en la asignatura.)
  • Edward A. Lee and Sanjit A. Seshia. (2017). Introduction to Embedded Systems, A Cyber-Physical Systems Approach, Second Edition, MIT Press. https://ptolemy.berkeley.edu/ (Un curso con contenidos similares, desde una perspectiva más formal.)
  • Ll. Ribas Xirgo. (2014). How to code finite state machines (FSMs) in C. A systematic approach. TR01.102791 Embedded Systems. Universitat Autònoma de Barcelona. https://www.researchgate.net/publication/273636602_How_to_code_finite_state_machines_FSMs_in_C_A_systematic_approach (Se explica un método de programación de máquinas de estados en C similar al que se ve en la asignatura.)
  • Ll. Ribas Xirgo. (2011). “Estructura básica de un computador”, Capítulo 5 de Montse Peiron Guàrdia, Lluís Ribas i Xirgo, Fermín Sánchez Carracedo y A. Josep Velasco González: Fundamentos de computadores. Material docente de la UOC. OpenCourseWare de la UOC. https://hdl.handle.net/10609/12901 (Trata del modelo de máquinas de estados, de las máquinas algorítmicas y de las arquitecturas básicas de los sistemas digitales, coincidente con los temas correspondientes de la asignatura.)
  • Tim Wilmshurst. (2010). Designing Embedded Systems with PIC Microcontrollers. Principles and Applications (Second Edition). Elsevier. (Información complementaria a la de la asignatura, que presenta un posible sistema embebido para el control de un robot.)
  • Brian Bailey, Grant Martin y Andrew Piziali. (2007). ESL Design and Verification. A Prescription for Electronic System-Level Methodology. Elsevier. (Hace un repaso a todo el proceso de síntesis de sistemas embebidos y pone en contexto el material de la asignatura. Por tanto, es un buen material complementario.)
  • M. J. Pont. (2005). Embedded C. Pearson Education Ltd.: Essex, England. (Trata de cómo programar sistemas embebidos, tema que coincide con lo que se trata en la parte de problemas y práctica de la asignatura. Por tanto, es un material complementario muy interesante.)
  • Oliver H. Bailey. (2005). Embedded Systems Desktop Integration. Wordware Publishing. (Información complementaria a la de la asignatura que incide, sobre todo, en el aspecto de la comunicación entre el hardware y el software.)

Software

  • CoppeliaSim, EDU Version, Coppelia Robotics [https://www.coppeliarobotics.com/]
  • ZeroBrane Studio, ZeroBrane [https://studio.zerobrane.com/]
  • Draw.io, diagrams.net [https://app.diagrams.net/]

Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura

Tipo de docencia Grupo Idioma Semestre Turno
(TE) Teoría 430 Catalán primer cuatrimestre manaña-mixto
(PAUL) Prácticas de aula 431 Catalán primer cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 431 Catalán/Español primer cuatrimestre manaña-mixto
(PAUL) Prácticas de aula 432 Catalán primer cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 432 Catalán/Español primer cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 433 Catalán/Español primer cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 434 Catalán/Español primer cuatrimestre manaña-mixto
(PLAB) Prácticas de laboratorio 435 Catalán/Español primer cuatrimestre manaña-mixto