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 características visuales proporcionadas por un sensor con retardo (cámara). Algunos de los algoritmos mÃ...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Carlos Perez-Vidal, Luis Gracia, Osear Reinoso
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universitat Politecnica de Valencia 2010-04-01
Series:Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
Online Access:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791210700285
Description
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 características 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 artículo 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 artículo se estudia a través de simulación la mejora obtenida con la predicción del FMF respecto a los filtros individuales, lo que justifica su interés. Así 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