La tarea de determinar la distancia de un objeto a otro es una de las tareas importantes resueltas en los sistemas robóticos. Los algoritmos convencionales se basan en un proceso iterativo de predicción de estimaciones de distancia, lo que resulta en una mayor carga computacional. Los algoritmos utilizados en los sistemas robóticos deben requerir costos de tiempo mínimos, así como ser resistentes a la presencia de ruido. Para resolver estos problemas, el documento propone un algoritmo de combinación de filtrado de Kalman con un divisor de Goldschmidt y un filtro de mediana. La simulación de software mostró un aumento en la precisión de predicción de la estimación del algoritmo desarrollado en comparación con el algoritmo de filtrado tradicional, así como un aumento en la velocidad del algoritmo. Los resultados obtenidos pueden aplicarse de manera efectiva en varios sistemas de visión por computadora.