Fusión Borrosa de Estimadores para Aplicaciones de Control Basado en Imagen - Carlos Perez-Vidal; Luis Gracia; Osear Reinoso (Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI)
Resumen: El control visual es una disciplina de gran actualidad dentro del control de robots, y dentro de Ã©sta, los algoritmos de predicciÃ³n se usan para estimar la localizaciÃ³n de objetos o caracterÃsticas visuales proporcionadas por un sensor con retardo (cÃ¡mara). Algunos de los algoritmos mÃ¡s utilizados son: el filtro de Kalman; los filtros alpha-beta/gamma (Î±Î²/Î³); el AKF; el SKF; etc. El mayor problema de algunos de ellos es conseguir que su implementaciÃ³n permita trabajar en aplicaciones con fuertes restricciones temporales o de tiempo real. En este artÃculo se presenta un nuevo mÃ©todo de predicciÃ³n, denominado FMF, basado en la fusiÃ³n o combinaciÃ³n borrosa de varios filtros, y por tanto con un alto coste computacional. En el artÃculo se estudia a travÃ©s de simulaciÃ³n la mejora obtenida con la predicciÃ³n del FMF respecto a los filtros individuales, lo que justifica su interÃ©s. AsÃ mismo, se desarrolla su implementaciÃ³n de tiempo real en una FPGA empleando tÃ©cnicas de paralelizaciÃ³n y segmentado. La viabilidad, robustez y fiabilidad del algoritmo propuesto se ha comprobado mediante una aplicaciÃ³n experimental de control visual. Palabras clave: MÃ©todos predictivos, algoritmos paralelos, sistemas fuzzy, visiÃ³n por computador, control automÃ¡tico