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
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