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Fusión Borrosa de Estimadores para Aplicaciones de Control Basado en Imagen
- Source :
- Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, Vol 7, Iss 2, Pp 81-90 (2010), RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia, instname
- Publication Year :
- 2010
- Publisher :
- Universitat Politècnica de València, 2010.
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Abstract
- [ES] 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; 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.<br />[EN] Vision-based control is an important issue in robotics, and for this task, motion prediction algorithms are used to estimate the location of targets or visual features given by a camera. Some of the most extended filters are: Kalman filter; alpha-beta/gamma filters; AKF; SKF; etc. but only some of them are considered as real-time filters in the bibliography. In this paper, a real-time implementation of a new complex filter (called FMF) is presented, which can be used in applications with strong time requirements providing a better prediction. For this purpose, a FPGA device, parallelization and pipelining techniques are used to accomplish time requirements. The viability, robustness and feasibility of the proposed filter are validated in an experimental vision-based control application.<br />Este trabajo ha sido financiado parcialmente por Bancaja.
- Subjects :
- Engineering
Predictive methods
General Computer Science
Parallel algorithms
lcsh:Control engineering systems. Automatic machinery (General)
Algoritmos paralelos
lcsh:TJ212-225
Robustness (computer science)
Motion prediction
Sistemas fuzzy
Computer vision
Complex filter
Visión por computador
Field-programmable gate array
Simulation
Automatic control
business.industry
Control automático
Robotics
Kalman filter
Fuzzy systems
Métodos predictivos
INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA
Control and Systems Engineering
Artificial intelligence
business
Computer Science(all)
Subjects
Details
- Language :
- Spanish; Castilian
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, Vol 7, Iss 2, Pp 81-90 (2010), RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia, instname
- Accession number :
- edsair.doi.dedup.....dbaeb6a65f264a8d419e5c87fee82fab