Fusión Borrosa de Estimadores para Aplicaciones de Control Basado en Imagen
Resumen: El control visual es una disciplina de gran actualidad dentro del control de robots, y dentro de ésta, los algoritmos de predicción se usan para estimar la localización de objetos o caracterÃsticas visuales proporcionadas por un sensor con retardo (cámara). Algunos de los algoritmos mÃ...
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| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2010-04-01
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| Series: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791210700285 |
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| Summary: | Resumen: El control visual es una disciplina de gran actualidad dentro del control de robots, y dentro de ésta, los algoritmos de predicción se usan para estimar la localización de objetos o caracterÃsticas visuales proporcionadas por un sensor con retardo (cámara). Algunos de los algoritmos más utilizados son: el filtro de Kalman; los filtros alpha-beta/gamma (αβ/γ); el AKF; el SKF; etc. El mayor problema de algunos de ellos es conseguir que su implementación permita trabajar en aplicaciones con fuertes restricciones temporales o de tiempo real. En este artÃculo se presenta un nuevo método de predicción, denominado FMF, basado en la fusión o combinación borrosa de varios filtros, y por tanto con un alto coste computacional. En el artÃculo se estudia a través de simulación la mejora obtenida con la predicción del FMF respecto a los filtros individuales, lo que justifica su interés. Asà mismo, se desarrolla su implementación de tiempo real en una FPGA empleando técnicas de paralelización y segmentado. La viabilidad, robustez y fiabilidad del algoritmo propuesto se ha comprobado mediante una aplicación experimental de control visual. Palabras clave: Métodos predictivos, algoritmos paralelos, sistemas fuzzy, visión por computador, control automático |
|---|---|
| ISSN: | 1697-7912 |