La estimación de estado en tiempo real y sin deriva es esencial para el control de vuelo de los Vehículos Aéreos Micro (MAV). Debido a la vibración causada por el particular movimiento de aleteo y las estrictas limitaciones de escala, peso y potencia, la divergencia en la estimación de estado se convierte en un desafío abierto para el vuelo estable a largo plazo de las plataformas de alas batientes. A diferencia de los MAV convencionales, la adopción directa de estrategias de estimación de estado maduras, como los métodos inerciales o basados en visión, tiene dificultades para obtener un rendimiento de detección satisfactorio en plataformas de alas batientes. Los sensores inerciales ofrecen una alta frecuencia de muestreo pero sufren de oscilaciones y deriva introducidas por el aleteo. Los sensores visuales externos, como los sistemas de captura de movimiento, pueden proporcionar retroalimentación precisa pero tienen una tasa de muestreo relativamente baja y un retraso severo. Este trabajo propone un nuevo marco de estimación de estado para combinar las ventajas de ambos y abordar los desafíos clave de detección de una plataforma especial de alas batientes: los rotores de alas batientes micro (FWRs). En particular, se propone un esquema de fusión cruzada, que integra dos Filtros de Kalman Extendidos actualizados alternativamente basados en una combinación convexa, para fusionar de manera estrecha tanto la información inercial a bordo como la visual externa. Este diseño aprovecha tanto la alta tasa de muestreo de la retroalimentación inercial como la precisión de la retroalimentación visual externa. Para abordar el retraso en la detección de la retroalimentación visual, se diseña un búfer circular para almacenar estados históricos para la compensación de deriva en línea. Se han realizado validaciones experimentales en dos microFWRs sofisticados con diferentes principios de actuación y control. Ambos muestran estimación de estado en tiempo real y sin deriva.