Raúl Lora Rivera
Raúl Lora Rivera
Personal Investigador en Formación
Tel: 952132856 E-mail: raul.lora<arroba>uma.es
Despacho: Laboratorio 2.3.12b E.T.S.I.Informática
BREVE CURRÍCULUM:
Actualmente soy estudiante del programa de doctorado en Ingeniería Mecatrónica de la Universidad de Málaga. Terminé el Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica en el año 2016 y posteriormente el Máster en Sistemas Electrónicos para Entornos Inteligentes en el año 2018.
Tengo experiencia laboral al haber estado contratado como Ingeniero Técnico en Electrónica en la empresa Urban Clouds S.L. de Málaga durante los meses de julio a agosto de 2016, y también como Ingeniero Técnico en Electrónica en el Departamento de Electrónica de la Universidad de Málaga durante los meses de abril a agosto de 2017.
Mi ámbito de trabajo y estudio se desarrolla en base a sensores táctiles piezorresistivos incorporados en un dedo y palma robóticas de una mano artificial. Concretamente, se adquiere la información con dispositivos FPGA permitiendo adquisición y procesamiento de forma paralela. Además, se trabaja en el diseño de PCB y programación en C de procesadores ARM y otros dispositivos.
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DOCENCIA EN:
- Prácticas de la asignatura “Electrónica Digital” de GITI.
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INVESTIGACIÓN EN:
- Grupo de Investigación: EIS. Línea de investigación del Programa de Doctorado en Ingeniería Mecatrónica: “Sistemas eléctricos y electrónicos inteligentes”.
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PUBLICACIONES:
1. R. Lora-Rivera et al., "Tactile Sensor with a Structured 3D Printed Cover and Laser-Isolated Tactels," 2018 9th Cairo International Biomedical Engineering Conference (CIBEC), Cairo, Egypt, 2018, pp. 98-101.
2. R. Lora-Rivera et al., “Object stiffness recognition with descriptors given by an FPGA-based tactile sensor”. 29th IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 17-19 June 2020, online conference hosted in Delft, The Netherlands.
3. R. Lora-Rivera et al., “Texture Detection by Hardware-Friendly Low-Level Preprocessing”. The 8th IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics & Biomechatronics, Nov. 29-Dec 2 (2020), in New York (Columbia University).
4. A. de Guzmán-Manzano, A. Trujillo-León, R. Lora-Rivera and F. Vidal-Verdú, "Tactile Sensor on Cane Handle for Gait Phase Analysis," 2019 IEEE SENSORS, Montreal, QC, Canada, 2019, pp.1-4.
5. Casilari, E.; Lora-Rivera, R.; García-Lagos, F. A Study on the Application of Convolutional Neural Networks to Fall Detection Evaluated with Multiple Public Datasets. Sensors 2020, 20, 1466. Revista 15/64 y Q1 (índice JCR) en la categoría de “Instruments & Instrumentation” 2020, índice de impacto 3.275
6. Casilari E., Lora-Rivera R., García-Lagos F. (2019) A Wearable Fall Detection System Using Deep Learning. In: Wotawa F., Friedrich G., Pill I., Koitz-Hristov R., Ali M. (eds) Advances and Trends in Artificial Intelligence. From Theory to Practice. IEA/AIE 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11606. Springer, Cham
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OTROS MÉRITOS:
Referencia del proyecto: TEC2015-67642-R. Convocatoria 2015
Título: Sensores Tactiles en Sistemas Mecatronicos para Salud
Investigador principal: Fernando Vidal Verdú
Entidad financiadora: Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica
Duración: 01/01/2016-30/09/2020
Financiación recibida (en euros): 143.990,00 euros
Estado del proyecto o contrato: concedido
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