Biografía:
Jesús Tordesillas obtuvo el Grado y Máster de Ingeniería Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid en 2016 y 2019 respectivamente, especializándose en Electrónica y Automática. Posteriormente, recibió el Máster y Doctorado por el Massachusetts Institute of Technology en Aeronáutica y Astronáutica en 2019 y 2022 respectivamente, especializándose en Robótica. En 2019 también trabajó un tiempo en el Jet Propulsion Laboratory de la NASA en California. En 2022 realizó un posdoctorado en el Massachusetts Institute of Technology, y posteriormente un posdoctorado en ETH Zúrich durante 2023-2024, ambos de Robótica. En Junio de 2024 se incorporó como Profesor Colaborador Asistente al Departamento de Electrónica, Automática y Comunicaciones de Comillas ICAI
Actualmente dirige el Trustworthy Robotics and AI Lab (TRAIL): https://robotics-trail.github.io
Áreas de interés:
Aprendizaje profundo, Navegación Autónoma para Robots, Inteligencia Artificial, Optimización.
Habilidades:
Software
Lenguajes: C, C++, Python.
Robotica: ROS, Gazebo, Eigen, PCL, PyTorch, Chainer, OpenCV, CGAL, Vrep, RobotStudio.
Optimización: IPOPT, CasADi, Gurobi, CVXGEN, YALMIP, Google OR-Tools, GPOPS.
Ingeniería: Matlab, Mathematica, Labview, SysML
Hardware
Sensores: Velodyne, Realsense, ZED.
Ordenadores de a bordo y pilotos automáticos: Snapdragon Flight, Jetson TX2, Intel NUC, Naze32.
MOCAP: Vicon and Optitrack.
Otras placas: AtMega2560, FPGAs, Arduino.
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A. Carrio, J. Tordesillas Torres, S.H. Vemprala, S. Saripalli, P. Campoy, J.P. How, "Onboard detection and localization of drones using depth maps", IEEE Access, Vol. 8, pp. 30480 - 30490, 2020. [Online: Febrero 2020] doi: 10.1109/ACCESS.2020.2971938
C. Schwarke, V. Klemm, J. Bagajo, J.P. Sleiman, I. Georgiev, J. Tordesillas Torres, M. Hutter, "Learning Deployable Locomotion Control via Differentiable Simulation", presentado en Conference on Robot Learning - CoRL 2025, Seúl, Corea del Sur, 27-30 septiembre 2025. En: Proceedings of Machine Learning Research, vol. 305, pp. 3665-3684
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