Software que implementa un sistema de localización basado en grafos y que reutiliza el modelo del entorno generado durante una fase previa de mapeado mediante técnicas de graph-SLAM, que incluye posiciones optimizadas, incertidumbres y submapas en forma de nubes de puntos. La localización se lleva a cabo integrando nuevas mediciones sensoriales (LiDAR, IMU, GNSS) de forma coherente con el mapa previo, lo que permite una estimación precisa, robusta y escalable en entornos extensos o complejos. Autores: Lorenzo Montano (lmontano@ita.es), Julio A. Placed (jplaced@ita.es), María T. Lázaro (mtlazaro@ita.es)

This software implements a graph-based Odometry and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that coherently fuses data from LiDAR, GPS, and IMU sensors. By accounting for the specific uncertainties of each sensor, the system optimizes both the position estimation and the structural representation of the environment. As a result, it produces detailed and high-precision 3D reconstructions, which are valuable in fields such as autonomous robotics, self-driving vehicles, navigation, cartography, and any other domain that requires accurate spatial mapping. Authors: Lorenzo Montano (lmontano@ita.es), Julio A. Placed (jplaced@ita.es), María T. Lázaro (mtlazaro@ita.es).

Obra intelectual y técnica: SmodRuntime Memory Scoping v1.0 («Botón de Amnesia Selectiva»). Método y sistema de software móvil para que un asistente o gemelo digital local NO dependa de ventanas de contexto masivas ni de facturación por tokens en la nube, sino de memoria modular soberana que el operador monta y desmonta en tiempo de ejecución. El patrón es independiente del producto: cualquier app local-first (gemelo digital, copiloto, salud, táctica, mensajería, etc.) puede adoptar un núcleo ligero (Core) plus un módulo de memoria persistente (Vault) instalable como APK separado, comunicado por contrato IPC (SovereignContract: Intent Android, payload, scope 1–4, nivel_privacidad, request_id, result). Comportamiento declarado: • Montar memoria = módulo Vault instalado y scope del dato ≤ nivel del lector. • Desmontar memoria = módulo ausente o scope denegado → amnesia funcional: el sistema no accede al dato y NO inventa respuestas. • Cada recuerdo lleva scope de privacidad (1=público, 2=amigos, 3=familia, 4=solo yo). • Portero en Core y en módulo: si scope > nivel → rechazo sin ejecutar lectura. • Remontar módulo = recuperación del dato almacenado en Vault. Implementación de referencia y validación empírica: NOW (gemelo digital, com.socialavatar.app, com.now.vault). Prueba de campo reproducible 31-may-2026, dispositivo ALPHA: (A) Vault ON → pregunta «¿Quién dice miau?» = «El gato» (scope 4); (B) Vault desinstalado → misma pregunta = offline / sin dato, sin alucinación; (C) Vault reinstalado → respuesta correcta restaurada; (D) pregunta trampa sin enseñanza → no se inventa información falsa. Depósito: VaultMemoryStore.kt (scope por entrada), SovereignRequestActivity.kt, SovereignContract.kt, VaultBridge.js, acta de laboratorio, capturas, código stub APK. Obra complementaria e independiente del mismo autor: SMOD v1.0 arquitectura modular (Safe Creative 2605305828434) y NOW gemelo digital (2605225738011). NOW es caso de uso demostrado, no límite de aplicación del método. Autor: Néstor Daniel Volpe (DANY VOLPE). Fecha: 2026-05-31. Nombre técnico: SmodRuntime Memory Scoping. Nombre comercial: Botón de Amnesia Selectiva.

Obra intelectual y técnica denominada SMOD v1.0 (Sovereign Modular On-Demand): arquitectura de software móvil en la que un núcleo ligero (NOW Core) orquesta módulos independientes instalables como APK separados, comunicados mediante Intents Android y un contrato unificado (SovereignContract: ACTION com.sovereign.ai.REQUEST; extras payload, scope 1–4, nivel_privacidad, request_id, result). El núcleo actúa como portero de privacidad: si scope > nivel del lector, la petición se rechaza sin ejecutar el módulo. Los módulos pesados (voz clonada, memoria RAG) se cargan bajo demanda, ejecutan su tarea y terminan el proceso, liberando RAM. Prototipo implementado: aplicación NOW (com.socialavatar.app), módulos com.now.voice y com.now.vault, bridges SovereignBridge en Kotlin y JavaScript, degradación elegante si falta un módulo, y pruebas demostrables A/B/C. Obra independiente del registro previo de la app NOW; complementaria al mismo ecosistema. Autor del concepto: Dany Volpe. Implementación con apoyo de Cursor IDE e IA en edición de código.

CIBORG TÍO es un sistema de navegación asistiva para personas con discapacidad visual basado en sensado exclusivo de profundidad (Time-of-Flight), sin captura de imágenes RGB ni almacenamiento de datos identificables de personas. El sistema comprende: (1) adquisición de representación espacial efímera en memoria volátil con borrado inmediato tras cada ciclo; (2) procesamiento local para detectar suelo transitable, obstáculos, escalones y desniveles; (3) módulo de planificación con órdenes en lenguaje natural y briefing previo; (4) memoria espacial local "AD Pack" generada en modo explorador, compartible entre dispositivo wearable y unidad robótica de guía; (5) modo "Trust Pilot" que suspende autonomía física ante eventos de riesgo hasta confirmación del usuario. Filosofía CASA: Civil, Autonomous (asistida), Simple, Accessible. Hardware objetivo: ESP32-S3, VL53L5CX, TFMini Plus. BOM ~65 USD. Extensión arquitectónica OMEGA CIBORG Core (rescate/dron/marino) documentada como claim dependiente; producto TÍO permanece dominio accesibilidad civil. Contenido del fichero: claims_v1.md, diferenciadores.md, prior_art_busqueda.md, diagrama_bloques.svg, acta_nacimiento.txt, README_REGISTRO.txt.

Public date: 2009-06-16 - bray, philippe: Author (Main), Composer (Main), Author (Main)